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公开(公告)号：CN118900282B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411397220.2
申请日：2024-10-09
Applicant: 思创数码科技股份有限公司
IPC: H04L67/562 , H04L9/40 , H04L67/51
Abstract: 本发明涉及大数据处理技术领域，提供了一种大数据支撑方法、系统、计算机及存储介质，方法包括：获取若干个存量SDK，确定若干个选定大数据基础平台；获取若干个密钥文件；确定若干个选定代理模块；更新若干个对接代理模块，并根据若干个存量SDK中的API信息将若干个对接代理模块分别连接至若干个代理服务端；接收HTTP请求，并提取大数据交互SDK；将所述大数据交互SDK转换为HTTP响应。通过设置存量代理模块，生成对接代理模块，仅通过HTTP协议即可完成对大数据的取用，降低各种外部应用系统接入大数据基础平台的难度和成本，并使接入更加灵活、便于更改。
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公开(公告)号：CN119181277B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411687258.3
申请日：2024-11-25
Applicant: 思创数码科技股份有限公司
IPC: G08G3/00 , G08G3/02 , G01B11/245 , G06T17/00 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种基于多激光传感器的船闸安全控制方法及系统，所述方法包括在船闸的各个区域安装若干单线激光与多线激光组；将每帧船舶单线数据进行合并，确定第一船舶数据集；确定船舶初步三维轮廓图，确定第二船舶数据集；对第一船舶数据集与第二船舶数据集进行更新处理，将选取的更新单线船舶数据与匹配的更新多线船舶数据融合处理，以得到船舶三维轮廓图；确定船舶真实数据，判断船舶真实数据是否超出限制数据，若超出限制数据，则进行预警广播，若未超出限制数据，则允许船舶过闸，本发明可避免船舶在过闸过程中搁浅、撞桥、撞闸门，船舶碰撞等隐患问题，将影响船舶安全过闸的因素影响降到最低。
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公开(公告)号：CN117470107B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202311825196.3
申请日：2023-12-28
Applicant: 思创数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及船舶测量技术领域，尤其涉及基于激光扫描与雷达扫描结合的船舶测量方法及系统，方法包括：获取激光扫描每条船舶的准三维点云图，基于所述准三维点云图计算得到每条船舶的激光扫描数据，并生成激光扫描数据集；建立雷达扫描二维坐标系，确定船舶识别有效范围，获取雷达扫描船舶的每帧扫描图对应的扫描点数据；基于预设的船舶识别算法对所述扫描点数据进行分析计算，得到每条船舶的雷达扫描数据，并生成雷达扫描数据集；将所述激光扫描数据集内的所述激光扫描数据与所述雷达扫描数据集内的所述雷达扫描数据进行匹配，并根据匹配结果得到每条船舶的参数信息。在本发明中，采用激光扫描与雷达扫描相结合，能够有效提高船舶测量精度。
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公开(公告)号：CN117475449A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311826657.9
申请日：2023-12-28
Applicant: 思创数码科技股份有限公司
IPC: G06V30/19 , G06F40/289 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种PDF文档处理方法、装置、可读存储介质及电子设备，该方法包括：通过OCR技术解析PDF文件，得到解析文本；将解析文本与任务目标提示词进行拼接，以得到输入文本；将输入文本输入至大语言模型中，以使该大语言模型对输入文本进行信息提取并输出结果，该大语言模型对输入文本进行信息提取的步骤包括：对输入文本进行分词处理，得到多个token数组；将各个token数组通过Embedding层映射成长度为4096的特征向量；将特征向量输入到GLMBlock块，并通过GLMBlock块处理后输出注意力分数；将注意力分数通过Lmhead层进行输出处理；将生成的所有的token进行解码后，整合输出。
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公开(公告)号：CN119389379A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411975280.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 思创数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种在航船舶吃水深度检测方法、系统、介质及设备，该方法包括：获取在航船舶的激光点云数据和图像数据；提取在航船舶的即时特征面，将即时特征面与各类典型船型的典型特征面进行比较，选取出类似的典型船型；根据典型特征面上的侧舷部位，对在航船舶侧舷部位进行标注，并分离出侧舷部位点云集；计算在航船舶侧舷面处的首部、中部和尾部干舷高度，得到在航船舶干舷高度，并计算置信度；基于图像数据，识别在航船舶的吃水线，以计算船首、船中和船尾吃水深度、及置信度，得到初始吃水深度；获取在航船舶的静态结构数据；计算在航船舶的最终吃水深度，本发明通过使用激光点云数据和图像数据，可以精准地计算在航船舶的最终吃水深度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118521057A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202311798161.5
申请日：2023-12-25
Applicant: 思创数码科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供了一种多闸室船舶排档调度方法、系统、存储介质及计算机，调度方法包括；获取所有船舶的进闸时间和出闸时间，船舶包括行使方向相反的两个行驶方向的船舶；采用预设的优先规则对第一行驶方向的船舶进行排档调度，根据进闸时间和出闸时间确定在第一闸室内船舶完成第一行使方向的运输时间，根据第一闸室的一次空闸的时间节点和运输时间预估第一闸室的二次空闸时间节点；根据预估的所有闸室完成二次空闸时间节点的先后，采用优先规则对第二行驶方向的船舶进行预先排档调度。本发明提供的多闸室船舶排档调度方法降低了人工的负荷，提高了闸室的运行效率。
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公开(公告)号：CN117473375A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311825177.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 思创数码科技股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/28
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于AI的数据自动标记方法及系统、存储介质和终端，方法包括：获取行业数据，采集行业数据的元数据，并将行业数据分为训练数据和预测数据；基于元数据为训练数据绑定分类字典，生成训练数据表；根据训练数据表调用AI组件执行训练，得到预测模型；基于元数据对预测数据进行表列配置，生成预测数据表；根据预测数据表调用预测模型进行预测，得到预测结果，并基于预测结果对预测数据进行分类标记。在本发明中，通过获取某行业的数据，为AI组件准备好训练需求的数据结构，经过多次训练形成可用的预测模型；并且通过利用该模型，对大量未分类的数据进行自动分类操作，极大的减少用户需要介入的工作量。
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公开(公告)号：CN119225270B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411719159.9
申请日：2024-11-28
Applicant: 思创数码科技股份有限公司
IPC: G05B19/05
Abstract: 本发明提供了一种基于PLC的船舶自动调度方法及系统，所述方法包括获取船舶调度请求，基于所述船舶调度请求以及PLC获取船闸运行数据；基于所述船舶调度请求判断船舶是否抵达报到区域；若船舶已经抵达报到区域，则基于所述船闸运行数据判断船闸是否处于开闸状态；若船闸处于开闸状态，则控制船舶过闸，若船闸不处于开闸状态，则确定预计开闸时间，并基于所述预计开闸时间控制船舶过闸，本发明可实现自动排挡、自动调度，无需工作人员操作或者参与，减少船舶调度出错的概率。
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公开(公告)号：CN119379091A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411491863.3
申请日：2024-10-24
Applicant: 思创数码科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供了一种数据指标统计体系构建方法、系统、存储介质及计算机，构建方法包括：获取政务实施过程中不同数据源的业务数据，对业务数据进行业务和需求分析，构建业务明细模型；根据业务明细模型进行指标规范定义，得到业务数据的业务指标和技术指标，基于预设的统计粒度组合所有业务数据的业务指标和技术指标，形成同一主题下的数据集，得到指标统计数据；将不同数据源的指标统计数据进行整合存储至一个目标数据库中，并通过可视化的方式进行展示。本申请提供的数据指标统计体系构建方法，指标与统计口径统一，可视化强，提升用户对业务数据的开发利用效率。
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公开(公告)号：CN117473375B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202311825177.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 思创数码科技股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/28
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于AI的数据自动标记方法及系统、存储介质和终端，方法包括：获取行业数据，采集行业数据的元数据，并将行业数据分为训练数据和预测数据；基于元数据为训练数据绑定分类字典，生成训练数据表；根据训练数据表调用AI组件执行训练，得到预测模型；基于元数据对预测数据进行表列配置，生成预测数据表；根据预测数据表调用预测模型进行预测，得到预测结果，并基于预测结果对预测数据进行分类标记。在本发明中，通过获取某行业的数据，为AI组件准备好训练需求的数据结构，经过多次训练形成可用的预测模型；并且通过利用该模型，对大量未分类的数据进行自动分类操作，极大的减少用户需要介入的工作量。
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