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  • 本發(fā)明實施例提供了一種ERP企業(yè)云管理系統(tǒng)及方法，涉及ERP企業(yè)云管理技術領域；響應于當前用戶ID的用戶角色為銷售人員，依據(jù)當前項目數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)確認候選報價策略；響應于當前用戶ID的用戶角色為項目管理人員，依據(jù)候選報價策略、客戶數(shù)據(jù)和合同...
  • 本申請實施例提供一種業(yè)務變更的處理方法、裝置、設備及程序產(chǎn)品，涉及人智能技術領域。該方法包括：接收對象變更請求，對象變更請求包括對象變更單，對象變更請求用于指示更新目標業(yè)務的業(yè)務程序；根據(jù)對象變更請求，對對象變更單進行文本提取處理，得到變更...
  • 本發(fā)明公開了一種面向電力調(diào)度領域的語音識別方法，用于識別電力調(diào)度過程中的語音命令和對話。電力調(diào)度中通常涉及大量的電力專業(yè)術語以及各個電力部門特有的地名、線路、電站、特定編號的設備名乃至人名，因而常用的語音識別方法錯誤率比較高，本發(fā)明提出差頻...
  • 本發(fā)明公開了一種基于臨床試驗的研究中心項目質(zhì)量風險評估方法，包括：獲取各研究中心項目信息和對應的風險因素，將各項目信息與風險因素進行分級嚴重性判定并賦予分值，根據(jù)風險因素判斷影響研究中心項目質(zhì)量的概率，賦予各風險因素權重，將各風險因素分級嚴...
  • 本發(fā)明涉及計算機圖像識別領域，提供的一種非平面路面標定方法只需要獲得該路口兩張不同角度的照片，就可以通過圖像特征匹配及單應性矩陣法自動判斷路面包含的平面數(shù)量，并劃出分割線，再對于各平面分別進行標定。可以減少在標定過程中人工肉眼判斷帶來的不準...
  • 本發(fā)明涉及音頻處理技術領域，尤其涉及一種深度學習的音頻均衡器參數(shù)自動生成方法。所述方法包括以下步驟：采集多源音頻數(shù)據(jù)并進行短時傅里葉變換和主成分分析，生成降維特征集，獲取參考模板數(shù)據(jù)并構建參數(shù)空間模型，對降維特征集進行對應關系分析，生成映射...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N無監(jiān)督判別分析的高光譜圖像特征提取方法，涉及高光譜圖像分類領域，方法包括：獲取高光譜圖像并進行超像素塊分割；構建基于無監(jiān)督的混合投影和判別分析的無監(jiān)督特征提取模型；通過無監(jiān)督特征提取模型，提取高光譜圖像的局部特征和全局特征，...
  • 本發(fā)明公開了一種基于YOLOv8模型的道路病害圖像分類方法，包括：收集帶有道路病害的道路圖像，并在道路病害圖像上標記出道路病害的位置和類別；構建基于YOLOv8模型的道路病害圖像分類模型，將帶有道路病害的道路圖像輸入生成對抗網(wǎng)絡中進行道路圖...
  • 本申請?zhí)峁┮环N回聲消除方法及電子設備，用于實現(xiàn)回聲消除，降低算法復雜度，提高效率。包括：獲取待處理的語音數(shù)據(jù)，該語音數(shù)據(jù)為基于音頻采集設備采集會議系統(tǒng)中的語音數(shù)據(jù)得到的；將待處理的語音數(shù)據(jù)轉換到頻域中，得到待處理的語音頻域數(shù)據(jù)；將待處理的語...
  • 本發(fā)明公開了一種基于特征融合的胸部DR影像質(zhì)量評估方法，首先收集胸部DR影像并分割得到感興趣區(qū)域；接著分別使用影像組學特征提取網(wǎng)絡和深度學習特征提取網(wǎng)絡提取影像組學特征和深度學習特征；同時采用雙特征對比預測編碼和對比對數(shù)比上限相結合的方式進...
  • 本發(fā)明涉及一種基于視覺語言模型的疫苗質(zhì)量檢測方法，包括：步驟S1、獲取待檢疫苗的圖像，進行疫苗主體檢測后得到待檢疫苗的主體圖像；步驟S2、將所述待檢疫苗的主體圖像和設計的輔助檢測的提示詞一同輸入到視覺語言模型；步驟S3、所述視覺語言模型對所...
  • 本發(fā)明提出一種基于圖像識別的細長軸軸端花鍵齒根滾壓對正方法，包括將細長軸裝夾在齒根滾壓機床上，采集齒根滾壓機床的加工區(qū)域圖像信息，根據(jù)圖像信息建立直角坐標系并生成二維模型，通過二維模型獲得滾壓頭與花鍵之間位置關系的解析關系，識別得到加工區(qū)域...
  • 本發(fā)明公開了一種選擇最優(yōu)電量退補法的方法，該方法包括：獲取需進行電量退補的用戶；確定用戶對應的電能計量裝置是否設有參考表；若是，則根據(jù)參考表法進行退補；若否，則根據(jù)電能計量裝置的故障類型選擇差額率法、更正系數(shù)法、月平均線損法和月平均電量法中...
  • 本發(fā)明公開了一種物資采購管理系統(tǒng)，包括：歷史數(shù)據(jù)匯總與分析模塊：匯總物資采購的歷史數(shù)據(jù)；智能采購計劃擬定與需求預測模塊：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時需求，擬定采購計劃，并預測未來需求，結合行業(yè)特點和季節(jié)性因素，構建季節(jié)性變化需求預測模型；到貨計劃制定...
  • 本發(fā)明公開了一種音簧片的自動調(diào)頻方法，在音簧片的振動頻率不合格時，通過獲取音簧片的當前振動頻率與其基準頻率之差，即頻率偏差數(shù)值，采用該音簧片的編號和該音簧片的頻率偏差數(shù)值構成二維向量，輸入訓練好的深度學習模型進行預測，得到五個磨削參數(shù)，基于...
  • 本發(fā)明提供一種基于狀態(tài)空間模型的光譜空間解耦的高光譜影像分類方法，上述方法包括：對待分類的高光譜影像進行特征提取，得到淺層特征；將淺層特征輸入至基于狀態(tài)空間模型的空間語義建模模塊，得到空間語義建模模塊輸出的全局空間語義信息；將淺層特征輸入至...
  • 本發(fā)明公開了一種物資采購管理系統(tǒng)，供應商管理與評估模塊；負責實時收集和分析供應商基本信息、歷史表現(xiàn)、質(zhì)量評估、售后服務數(shù)據(jù)結構化數(shù)據(jù)以及社交媒體數(shù)據(jù)、行業(yè)新聞非結構化數(shù)據(jù)，對供應商進行動態(tài)評估，供應商管理與評估模塊將評估結果傳輸給采購訂單與...
  • 本公開實施例涉及一種裝修項目的流程管理方法、電子設備和程序產(chǎn)品。該方法包括：響應于裝修項目的啟動請求，確定裝修項目的項目信息和需求信息；基于項目信息，查詢預設流程配置信息，確定適配裝修項目的目標流程配置信息；基于目標流程配置信息和需求信息，...
  • 本申請涉及家具質(zhì)量檢測領域，公開了一種基于圖像識別的家具結構質(zhì)量檢測方法和裝置，方法包括：獲取多個家具產(chǎn)品的多個樣本家具圖像，并將樣本家具圖像分割為多個子樣本區(qū)域圖像，并將多個子樣本區(qū)域圖像劃分到多個子樣本組；對多個子樣本組中的子樣本區(qū)域圖...
  • 本申請涉及一種圖像處理方法、裝置、計算機設備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：對待標注圖像進行目標檢測，確定所述待標注圖像中檢測對象的第一檢測區(qū)域；基于所述待標注圖像，對所述第一檢測區(qū)域進行視覺分割，得到所述檢測對象的目標輪廓；基于所...
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