一种基于数据驱动的多级库存定额制定方法

本发明公开了一种基于数据驱动的多级库存定额制定方法,包括：输入物资编码、时间节点、物资参与的项目信息及对应的需求数据,得到采集数据样本,并进行数据预处理；基于预处理后的数据,通过数据驱动的需求预测策略,按月度周期得到物资未来需求计划预测值,及根据预处理后的数据中物资覆盖率、物资重要性计算分析所述物资适用的仓储方式；根据物资库存提报周期计算得到各仓库库存历史数据的均值、方差及各物资不同仓库之间的相关关系；利用所述物资未来需求计划预测值和所述相关关系计算物资库存定额,输出所述物资的存储方式及库存定额,完成多级库存定额的制定。本发明降低了成本,提升了供应链效率,从而在竞争中更具优势。

2021-11-02

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一种基于自动标注的终端行为预测方法

本发明公开了一种基于自动标注的终端行为预测方法,包括数据预处理、频繁行为模式挖掘、行为模式聚类、行为识别和行为预测五个步骤,通过将行为识别模型和行为预测模型良好结合,可以无需人为干预、自动地对操作数据序列进行行为标注,解决了目前物联网场景下的终端行为预测模型不能自动地进行行为标注的问题,该方法具有较高的行为识别和行为预测准确率,并且节省了行为标注过程所需要的大量时间成本和人力成本,实现了物联网环境下终端行为识别和行为预测的一体化以及终端行为预测模型的进一步智能化。

2021-11-02

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一种燃气涡轮发动机的孔探智能检测辅助系统及方法

本发明公开了一种燃气涡轮发动机的孔探智能检测辅助系统及方法,涉及发动机缺陷识别技术领域,包括数据集构建模块、缺陷检测模型搭建与训练模块、局域网搭建模块、服务器端运行展示模块、前端UI界面；首先构建用于训练神经网络的数据集,训练出发动机缺陷检测最优模型,将孔探仪的视频信号在前端中编码后的帧信息经局域网发送至服务器端,将帧信息解码后得到的孔探视频帧输入发动机缺陷检测最优模型,将带有标记的孔探视频帧发送给前端,并在前端搭载的屏幕上经UI界面进行显示。本发明减少了因人为导致的漏检情况,提高了检测稳定性及检测精度,减少了人力成本的消耗,实现实时传输数据,满足远程多人协同工作的需求。

2021-11-02

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卷积神经网络判断根据提取方法及装置

本发明的卷积神经网络判断根据提取装置(1)具备贡献率计算部(2)及根据提取部(3)。贡献率计算部(2)求得全结合层的权重(36)相对于输出层的任一输出标签的贡献率(β-(c,m))。根据提取部(3)基于输入至全结合层的特征量图(25)、全结合层的权重(36)及上述贡献率(β-(c,m)),提取CNN的判断的根据。由此,可实现即使在CNN的隐藏层较少的情况、或卷积层中所使用的滤波器的尺寸较小的情况下,也可提取输入的数据中成为基于CNN的判断的根据的特征区域的方法及装置。

2021-10-29

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用于确定地理位置的装置,系统和方法

提供了用于确定地理位置的装置,系统和方法。该装置包括接收机,传感器,处理器和发射机。接收器被配置为接收第一地理位置。所述传感器被配置为确定所述设备的姿态的变化。所述处理器可操作地耦合到存储器,所述接收器和所述传感器所述处理器被配置为基于所述第一地理位置和所述传感器利用神经网络来确定第二地理位置。所述第一发射器经配置以输出所述设备的所述第二地理位置。

2021-10-29

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一种基于边缘协作的任务卸载系统、方法及装置

本发明涉及计算机通信技术领域,特别是涉及一种基于边缘协作的任务卸载系统、方法及装置,所述基于边缘协作的任务卸载系统包括：数字孪生层,所述数字孪生层用于获取终端以及边缘节点的运行数据,并根据获取的运行数据训练神经网络模型,所述神经网络模型用于确定任务卸载方案；以及所述终端,所述终端用于根据确定的任务卸载方案将计算任务卸载到至少一个所述边缘节点。本发明实施例提供的基于边缘协作的任务卸载系统通过设置数字孪生层采集终端以及边缘节点的运行数据以训练神经网络模型,终端要进行任务卸载时,由终端或者数字孪生层根据训练得到的神经网络模型参数确定任务卸载方案,终端根据确定出的任务卸载方案将计算任务下发执行。

2021-10-29

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用于生成神经网络模型的方法、装置、系统、设备、介质和程序产品

本公开的实施例提供了用于生成神经网络模型的方法、装置、系统、设备、介质和程序产品。方法包括第一设备向第二设备发送关于子网络模型的结构的指示,子网络模型是通过调整超网络模型的结构来确定的；第一设备从第二设备接收子网络模型的参数,子网络模型的参数由第二设备基于该指示和超网络模型而确定；第一设备基于所接收的子网络模型的参数来训练子网络模型；以及第一设备向第二设备发送经训练的子网络模型的参数,以用于第二设备更新超网络模型。通过上述方式,提供了多个设备之间的高效的联邦学习方案,在提升模型精度的同时,还减少了联邦学习过程所需的通信成本、以及设备的计算成本。

2021-10-29

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基于文本文档的文字识别方法、装置、设备及存储介质

本发明涉及人工智能领域,公开了一种基于文本文档的文字识别方法、装置、设备及存储介质,用于提高文本识别效率。所述基于文本文档的文字识别方法包括：接收待识别的文本文档,并对文本文档进行预处理,得到标准化的文本图像；基于预置的光学字符识别引擎,对标准化的文本图像进行文字识别,得到标准化的文本图像对应的初始文本信息；对标准化的文本图像进行分割,得到多个文本图像片段；对多个文本图像片段和初始文本信息进行文本向量化处理,得到初始图像向量和初始文本向量；获取初始文本向量对应的标注信息,并根据标注信息确定各初始图像向量对应的目标文本信息。此外,本发明还涉及区块链技术,目标文本信息可存储于区块链节点中。

2021-10-29

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集装箱编码数据识别方法及系统

本发明公开一种集装箱编码数据识别方法及系统,其中方法包括以下步骤：获取目标图像；检测所述目标图像中的门锁杆、编号末位数字及文本,获得相应的检测结果,所述编号末位数字包含边界框；基于所述检测结果确定待识别区域；基于所述待识别区域对所述目标图像进行文本识别,获得相应的集装箱编码数据。本发明通过检测目标图像中门锁杆、编号末位数字和文本的位置,以确定集装箱编码数据所在区域,将该区域作为待识别区域,本发明中仅对待识别区域的文本进行识别,无需识别其他字符,还无需从大量的识别结果中检测并提取集装箱编码数据,有效提升识别效率,可适用于大型港口、货运集散地等需对大量集装箱进行管理的场景。

2021-10-29

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一种电力设备局部放电实体关系抽取方法及系统

本发明公开了一种电力设备局部放电实体关系抽取方法,其通过标注电力设备局部放电中文文本,获得训练样本和实测样本；构建自注意网络双向编译表示模型,用训练样本对其进行预训练,将训练样本或实测样本输入上述模型中,得到第一向量序列,并将第一向量序列输入多层自注意力网络得到第二向量序列,将需要进行关系抽取的两个实体的向量序列片段从第一向量序列中提取,用最大池化法得到两个实体的语义特征向量,计算得到两个实体的位置特征向量并与语义特征向量相加得到两个实体向量；用分段最大池化法将第二向量序列转化为句子向量,将句子向量与两个实体向量拼接在一起,而后输入全连接神经网络中进行关系分类,得到两个实体在文本句子中的关系。

2021-10-29

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