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      • 本發(fā)明提供一種基于動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜的企業(yè)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)處理方法及系統(tǒng),通過(guò)采集企業(yè)運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流,提取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流中的實(shí)體對(duì)象與關(guān)聯(lián)關(guān)系,形成初始節(jié)點(diǎn)與初始邊。接收風(fēng)險(xiǎn)處理請(qǐng)求,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)屬性標(biāo)識(shí)從動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜中定位目標(biāo)實(shí)體對(duì)應(yīng)的初始節(jié)點(diǎn),并...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了用于水利工程的質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)管理方法及系統(tǒng),涉及風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取水利工程的壩面施工圖并進(jìn)行分割,分析每個(gè)施工塊的多維圖像特征以確定施工狀態(tài);若施工狀態(tài)為攤鋪狀態(tài),則激活嵌套管理網(wǎng)絡(luò)內(nèi)層進(jìn)行攤鋪風(fēng)險(xiǎn)分析,當(dāng)攤鋪風(fēng)險(xiǎn)...
      • 本發(fā)明涉及云倉(cāng)儲(chǔ)智能管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于AI的云倉(cāng)儲(chǔ)智能庫(kù)存預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)調(diào)撥系統(tǒng),該系統(tǒng)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳感器全域覆蓋,可以實(shí)現(xiàn)云倉(cāng)儲(chǔ)對(duì)應(yīng)所有倉(cāng)儲(chǔ)端的秒級(jí)同步,并根據(jù)全鏈路同步模型對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)端的庫(kù)存需求進(jìn)行推演,與LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的庫(kù)存需求預(yù)...
      • 本發(fā)明涉及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于工況數(shù)據(jù)的特種設(shè)備損傷智能監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì)。采用孤立森林算法,進(jìn)行高敏感度異常預(yù)篩選;應(yīng)用補(bǔ)丁嵌入機(jī)制,生成時(shí)序特征向量;檢索相關(guān)機(jī)理向量,生成混合序列;通過(guò)多輪自注意力計(jì)算和信息融合,生成狀態(tài)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了基于大數(shù)據(jù)的消毒設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),屬于消毒設(shè)備監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括:消毒設(shè)備數(shù)據(jù)采集模塊、消毒設(shè)備數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、消毒設(shè)備數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊、消毒設(shè)備數(shù)據(jù)聚類模塊和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊。本發(fā)明具體是通過(guò)特征協(xié)同指數(shù)構(gòu)建鄰域凝聚向量,基于...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI的自動(dòng)化財(cái)務(wù)信息處理方法,涉及財(cái)務(wù)自動(dòng)化領(lǐng)域,該方法包括:通過(guò)接入企業(yè)多源財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集與入庫(kù);對(duì)采集到的多源異構(gòu)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性預(yù)處理,構(gòu)建統(tǒng)一、高質(zhì)量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集;基于自然語(yǔ)言處理...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)預(yù)壓縮網(wǎng)格化處理的動(dòng)力運(yùn)行管控方法及系統(tǒng),方法包括步驟:S1、通過(guò)數(shù)據(jù)分塊機(jī)制和動(dòng)態(tài)字典壓縮,進(jìn)行預(yù)壓縮;S2、通過(guò)三維網(wǎng)格劃分和異常檢測(cè),進(jìn)行網(wǎng)格化處理;S3、基于遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法,對(duì)網(wǎng)格化處理的結(jié)果進(jìn)行...
      • 本發(fā)明適用于工程施工技術(shù)領(lǐng)域,提供了基于BIM技術(shù)的鋼結(jié)構(gòu)土石堤壩施工方法及系統(tǒng),包括以下步驟:建立堤壩全專業(yè)BIM模型,自動(dòng)檢測(cè)專業(yè)間沖突,包含地形地貌、地質(zhì)數(shù)據(jù)、水文條件、鋼結(jié)構(gòu)信息及土石方幾何屬性;基于BIM模型模擬施工全流程,分階段...
      • 本發(fā)明涉及教育評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種面向多群組的帶協(xié)變量的認(rèn)知診斷偏差校正方法,包括:獲取考生的作答數(shù)據(jù)和題目屬性關(guān)系,將作答數(shù)據(jù)和題目屬性關(guān)系輸入屬性掌握概率解釋模型,獲取考生在各認(rèn)知屬性上的屬性掌握概率;屬性掌握概率解釋模型利用訓(xùn)練...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于跨平臺(tái)的三維渲染任務(wù)分配協(xié)同處理系統(tǒng)及方法,所述系統(tǒng)中云端渲染任務(wù)調(diào)度模塊基于三角形吞吐率校準(zhǔn)及顯存帶寬校準(zhǔn),構(gòu)建渲染任務(wù)的渲染耗時(shí)預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)本地渲染時(shí)的渲染時(shí)長(zhǎng),并基于幀級(jí)搶占公式調(diào)度云端渲染任務(wù)。本發(fā)明采用動(dòng)態(tài)卸...
      • 基于對(duì)抗自編碼器的面部表情遷移方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì),涉及表情遷移技術(shù)領(lǐng)域。面部表情遷移方法包含:S1、獲取用于提供外觀特征的目標(biāo)圖像和用于提供表情特征的源圖像。S2、根據(jù)源圖像提取表情特征向量。S3、使用編碼器對(duì)目標(biāo)圖像和源圖像進(jìn)行編碼處...
      • 本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù),公開(kāi)了一種基于多視角融合的高效全景圖像拼接方法及系統(tǒng),包括:從不同視角采集多張圖像;對(duì)各圖像進(jìn)行多尺度特征提取,并為每個(gè)提取到的特征點(diǎn)生成特征描述符,匹配出相對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)對(duì);對(duì)特征點(diǎn)對(duì)進(jìn)行多視角幾何約束篩選;根據(jù)篩選...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┥婕岸嘣垂庾V感知技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于多源光譜感知的絕緣子污穢程度檢測(cè)方法和系統(tǒng),其中,該方法包括:獲取絕緣子多個(gè)焦距下的光譜圖像數(shù)據(jù)和絕緣子表面的散射光譜數(shù)據(jù);從光譜圖像數(shù)據(jù)中提取出污穢層厚度信息;融合污穢層厚度信息和散射光譜數(shù)...
      • 本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于圖像增強(qiáng)的注塑面板生產(chǎn)質(zhì)量檢測(cè)方法及系統(tǒng);方法包括步驟:計(jì)算各像素點(diǎn)的可拋度;以可拋度與雙邊濾波器中預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)差的乘積為各像素點(diǎn)的最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)差;基于最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)圖像進(jìn)行處理并檢測(cè);計(jì)算各像素點(diǎn)的可拋...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于水利工程的混凝土質(zhì)量檢測(cè)方法,包括:根據(jù)混凝土邊緣線上邊緣像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)之間的灰度差異情況,以及混凝土邊緣線的腐蝕因子,獲取混凝土邊緣線上每個(gè)邊緣像素點(diǎn)的加權(quán)腐蝕因子;根據(jù)混凝土邊緣線上不同邊...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了無(wú)人機(jī)檢測(cè)建筑物外墻功能層質(zhì)量的檢測(cè)方法,具體涉及建筑物外墻檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明首先通過(guò)無(wú)人機(jī)采集建筑外墻飾面物的紅外圖像,確定空鼓嚴(yán)重區(qū)域像素點(diǎn)和剩余像素點(diǎn),并計(jì)算剩余像素點(diǎn)的異常程度;采用基于缺陷概率的區(qū)域生長(zhǎng)法進(jìn)行聚類;基...
      • 一種多特征芯片缺陷檢測(cè)方法,包括:獲取包括目標(biāo)芯片的檢測(cè)區(qū)圖像;根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)芯片圖像模板匹配目標(biāo)芯片的綁定矩形;根據(jù)所述綁定矩形,確定目標(biāo)芯片的位置和邊緣,在所述檢測(cè)區(qū)圖像上確定多個(gè)檢測(cè)點(diǎn);連續(xù)檢測(cè)所述檢測(cè)點(diǎn),灰度特征提取,對(duì)比檢測(cè)點(diǎn)灰度值與標(biāo)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合空域分析和時(shí)域分析的壞點(diǎn)檢測(cè)方法及系統(tǒng),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:空域分析階段,通過(guò)Sobel算子提取邊緣信息;進(jìn)行圖像二值化,并使用形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算填補(bǔ)潛在的空洞,強(qiáng)化壞點(diǎn)區(qū)域;接著采用連通域標(biāo)記算法識(shí)別所有候選壞點(diǎn)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了基于頻率的自適應(yīng)交互學(xué)習(xí)半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割方法及系統(tǒng),屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取待分割圖像并將其輸入至預(yù)訓(xùn)練好的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割模型進(jìn)行處理,獲取圖像分割結(jié)果;半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割模型包括高頻子網(wǎng)絡(luò)和低頻子網(wǎng)絡(luò),其訓(xùn)練過(guò)程包括...
      • 本發(fā)明公開(kāi)的一種基于行程碼二值化的塊狀物分析方法、系統(tǒng)和介質(zhì),其中方法包括:獲取原圖像得到像素塊序列;基于預(yù)設(shè)的行程編碼結(jié)構(gòu)對(duì)所述像素塊序列進(jìn)行處理得到行程碼序列;基于所述行程碼序列使用并查集動(dòng)態(tài)合并連通區(qū)域得到連通域集合;基于所述連通域集...
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