一种基于RPA的数字员工群体协作方法

    公开(公告)号:CN116700925A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310694423.7

    申请日:2023-06-12

    IPC分类号: G06F9/48

    摘要: 本发明提出了一种基于RPA的数字员工群体协作方法,包括:进行任务编排,对任务编排结果提取特征数据,赋予任务不同的优先级,按照优先级的顺序生成进程队列;将运行正常的机器人划入数字员工资源池;按照进程调度算法为进程队列调度机器人,将进程队列中的任务分配给机器人执行;当监测到失败任务时,生成重试任务,根据重试任务的重试参数调整优先级;根据优先级调整前后的变化计算重试影响指标,判断是否生成一个新的重试队列,将重试队列中的重试任务分配给未在执行进程队列中的任务的机器人,与进程队列同时执行。本发明避免重试任务过多占用其他任务的数字员工资源的问题,提高了任务执行异常情况下的任务自动化执行效率。

    数字员工AI智能流程编排方法

    公开(公告)号:CN115578729B

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211457579.5

    申请日:2022-11-21

    摘要: 本发明公开了数字员工AI智能流程编排方法,包括:采集带有流程信息的纸质文件的原始图像,对原始图像进行差异灰度化,得到若干差异灰度化图像;对差异灰度化图像进行预设角度的旋转,得到若干旋转灰度化图像;对旋转灰度化图像进行膨胀,利用霍夫变换检测膨胀后每行字符形成的字符直线,得到字符走向图;根据字符走向图对膨胀前的旋转灰度化图像进行透视变换,得到矫正图;提取矫正图中的箭头标识,以箭头标识作为辅助信息对矫正图进行仿射变换,旋转得到还原图,将还原图二值化后输入至字符识别模块进行识别,依次提取流程信息完成编排。本发明可以得到准确的文字走向,避免特殊角度等原因导致的识别错误,有利于提高处理速度和准确性。

    一种模型压缩方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN116776954A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310716586.0

    申请日:2023-06-15

    IPC分类号: G06N3/082 G06N3/08

    摘要: 本申请公开一种模型压缩方法、系统及存储介质,涉及模型压缩技术领域,能够提高模型压缩效率。具体方案包括:服务器接收客户端发送的可执行文件,可执行文件中包括:接口文件、调用文件、待压缩模型和待压缩模型的运行环境程序;接口文件用于获取训练数据集、验证数据集、损失函数和优化器;调用文件用于调用目标压缩程序;服务器确定待压缩模型的初始模型精度;服务器利用调用文件获取目标压缩程序,并利用目标压缩程序、损失函数和优化器对待压缩程序进行压缩,得到压缩模型;服务器确定压缩模型的压缩模型精度,若初始模型精度和压缩模型精度的精度差的绝对值小于预设阈值,则得到待压缩模型的目标压缩模型,并将目标压缩模型发送至客户端。

    数字员工AI智能流程编排方法

    公开(公告)号:CN115578729A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211457579.5

    申请日:2022-11-21

    摘要: 本发明公开了数字员工AI智能流程编排方法,包括:采集带有流程信息的纸质文件的原始图像,对原始图像进行差异灰度化,得到若干差异灰度化图像;对差异灰度化图像进行预设角度的旋转,得到若干旋转灰度化图像;对旋转灰度化图像进行膨胀,利用霍夫变换检测膨胀后每行字符形成的字符直线,得到字符走向图;根据字符走向图对膨胀前的旋转灰度化图像进行透视变换,得到矫正图;提取矫正图中的箭头标识,以箭头标识作为辅助信息对矫正图进行仿射变换,旋转得到还原图,将还原图二值化后输入至字符识别模块进行识别,依次提取流程信息完成编排。本发明可以得到准确的文字走向,避免特殊角度等原因导致的识别错误,有利于提高处理速度和准确性。