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公开(公告)号：CN111311370A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010123535.3
申请日：2020-02-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了一种服装行业大规模定制生产的开放资源管理系统，对于任何一个普通用户都有两重身份，资源需求者和资源发布者，当一个用户作为资源发布者时，能对资源管理模块、订单管理模块和个性化定制信息图谱模块进行操作，当一个用户作为资源需求者时，能对资源信息模块和订单管理模块进行操作。本发明的有益效果是本发明系统降低成本，又加快生产效率，提高用户满意度。
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公开(公告)号：CN110826968A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911098883.3
申请日：2019-11-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提出了一种基于路径规划的城市众包配送任务优化调度方法，该方法包括：构建众包配送网络图；获取众包骑手和众包配送任务信息；构建基于路径规划的众包配送任务优化调度模型；基于贪心策略对初始众包任务调度方案进行求解；基于变邻域搜索对众包配送任务进行优化调度。本发明能够根据骑手、商家和客户的位置信息，每个任务的时间约束以及每个骑手的实时负载约束，制定优化的任务调度方案，包括每位骑手配送任务集合和最短配送路径序列，本发明能够合理地分配任务，减少总体配送路径的长度，降低众包配送成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118135279A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410088713.1
申请日：2024-01-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明实施例提供一种不完整视图的聚类方法及系统，属于信息技术领域。该聚类方法包括：获取待聚类的不完整多视图，并构建邻接矩阵以确定不完整多视图的图结构信息；结合邻接矩阵，采用预先构建的聚类模型对每一不完整视图进行编码，获得潜在特征表示；对各潜在特征表示采用注意力机制进行融合生成综合潜在特征表示；对综合潜在特征表示进行深度聚类，输出不完整多视图的聚类结果。通过将待聚类的不完整多视图和邻接矩阵输入至聚类模型，使得该聚类模型对不完整多视图节点进行多次邻域聚合和特征学习后，得到每个节点潜在特征表示，更有利于聚类，并采用注意力机制进行潜在特征表示的融合生成综合潜在特征表示，进行深度聚类，得到聚类结果。
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公开(公告)号：CN116227902A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310059958.7
申请日：2023-01-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海新派信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0633 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的应急管理流程建模方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、数据预处理；步骤二、流程实例解析与统计；步骤三、将流程实例抽象为流程变体；步骤四、合并流程变体为流程模型PM；步骤五、提取价值弧集合VA；步骤六、构建应急管理流程模型EMPM；步骤七、形成流程模型库。本发明不仅可以对多源异构数据进行处理实现对管理流程的建模，还可以对应急资源进行配置，建立面向多主体的应急管理流程模型库。应急管理流程模型库是流程模型的集合，流程模型中包含了活动的参与者以及活动之间的价值弧，完善的流程模型库有利于帮助企业更好地应对突发情况。
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公开(公告)号：CN110826968B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201911098883.3
申请日：2019-11-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提出了一种基于路径规划的城市众包配送任务优化调度方法，该方法包括：构建众包配送网络图；获取众包骑手和众包配送任务信息；构建基于路径规划的众包配送任务优化调度模型；基于贪心策略对初始众包任务调度方案进行求解；基于变邻域搜索对众包配送任务进行优化调度。本发明能够根据骑手、商家和客户的位置信息，每个任务的时间约束以及每个骑手的实时负载约束，制定优化的任务调度方案，包括每位骑手配送任务集合和最短配送路径序列，本发明能够合理地分配任务，减少总体配送路径的长度，降低众包配送成本。
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公开(公告)号：CN114861073A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210784842.5
申请日：2022-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司 , 卡奥斯创智物联科技有限公司 , 威海天鑫现代服务技术研究院有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F16/9538
Abstract: 本发明涉及服装推送技术领域，具体公开了一种基于大数据和顾客画像的服装个性化定制方法及系统，所述方法包括接收用户端发送的含有用户信息的定制请求，根据用户信息生成用户模型；获取用户的偏好数据，根据所述偏好数据生成推荐服装库；基于所述推荐服装库确定目标服装，根据所述目标服装填充用户模型；接收用户端发送的展示请求，获取用户端的位置信息，根据所述位置信息确定环境信息，对所述用户模型进行渲染显示。本发明采用基于用户模型的推送定制方法，直观性更强，在此基础上，根据用户的位置信息获取一些由天气数据确定的滤镜，对用户模型进一步渲染，使得用户能够更好地了解自己设计出的服装，与传统方案相比，真实性极高。
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