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公开(公告)号：CN119646681A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411198639.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司 , 湖北工业大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/214
Abstract: 本发明适用于表面贴装技术领域，公开了一种SMT‑AOI AI复判系统数据自动标注方法及装置，该方法包括：根据复判人员在SMT‑AOI复判系统的用户界面中的输入操作，采集第一样本数据；基于所述第一样本数据，确定输入操作有效范围的模板；基于所述输入操作有效范围的模板，对所述第一样本数据进行清洗，得到第二样本数据；根据缺陷标签的类型，对所述第二样本数据进行标注，得到标注后的目标数据。本发明的技术方案，可以自动生成训练SMT‑AOI AI复判系统中的AI模型的标注数据，无需额外投入标注人员，并且不受SMT‑AOI复判系统供应商的限制。
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公开(公告)号：CN119257085A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411236382.8
申请日：2024-09-04
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司
Abstract: 本公开涉及数据中心建设技术领域，提供了一种机房环境监控方法和系统，方法包括接收指令，控制监测滑箱的工作状态和沿静音滑轨运行的启停状态；采样检测机房地面上的灰尘数量，计算机房空气中尘埃粒子的数量，根据空气中的尘埃粒子的数量判断是否需要清扫机房；捕捉外界声音，当捕捉到目标声音后，通过中控模块改变监测滑箱启停状态；停止沿静音滑轨运行，引诱并消灭入侵机房的老鼠或害虫。本公开中的机房环境监控方法对机房内的灰尘颗粒进行监测，并实时的显示在监测滑箱上，直观的查看到空气的灰尘颗粒的情况，判断是否需要对机房进行清洁；捕捉机房中的声音，控制监测滑箱在静音滑轨上的启停状态，有效的诱捕老鼠或其他害虫。
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公开(公告)号：CN118484400B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410783151.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及软件测试技术领域，提供了一种自动生成及执行测试脚本的方法和装置。本发明本发明针对自动化测试，提供了一种多代理系统及其各代理角色的定义和协作方式；通过中枢代理、测试推理解释类代理、测试数据转化类代理和测试工具执行类代理之间的分工合作，在待测软件出现新版本时，将测试需求文本转换为可执行的测试脚本，将测试场景描述转换为结构化的测试用例，由测试脚本的指令逻辑得到目标执行顺序，并按照目标执行顺序基于测试用例执行相应的测试脚本，以得到测试结果，解决了现有技术依赖手工设置及维护自动化测试工具，导致的资源成本的浪费和测试效果不理想的问题。
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公开(公告)号：CN115278743A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210892888.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司 , 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及5G网络传输连接故障检测技术领域，尤其涉及一种5G传输设备SPN连接故障检测方法、系统和装置，方法包括：检查出现问题的设备的硬件版本、SN号并根据检查结果作相应修改；检查出现问题的设备的电子标签烧录并根据检查结果作相应修改；检查出现问题的设备的网络配置、路由器配置、网管配置和服务器防火墙配置并根据检查结果作相应修改；检查SPN设备网管服务端和客户端的监听IP及监听端口设置的IP是否一致并根据检查结果作相应修改；检查核心网侧客户trace UPE节点的UNI口的IP是否可以ping通并根据检查结果作相应修改；检查基站配置的网关IP和客户UPE的UNI网关IP是否一致并根据检查结果作相应修改。本发明可以快速发现问题，解决问题，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN115081206A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210685225.X
申请日：2022-06-14
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司 , 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及数据分析与挖掘领域，具体涉及一种关于纵向数据的因果效应估计方法及装置，包括构建包含观测变量的因果关系图，并生成对应的仿真数据集，将仿真数据集的样本输入待训练的预测模型中，获取模型参数；从原始样本中抽样创建多个副本，采用训练好的预测模型模拟潜在暴露、潜在时依性混杂和潜在结果，有效调整时依性混杂的干扰；并根据副本中潜在暴露和潜在结果输入到边缘结构模型中，估计出暴露的因果效应。本发明基于蒙特卡罗的思想，模拟出在不同暴露值的潜在结果，较好地解决了纵向数据中时依性混杂的问题，尽可能无偏估计数据中暴露的因果效应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112184171A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011062931.6
申请日：2020-09-30
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/20 , G06F16/2458
Abstract: 本申请涉及一种培训项目智能化管控系统及方法，涉及培训管理技术领域，该系统包括：培训数据采集分析子系统，用于获得录入数据，还用于对培训项目的培训结果进行统计分析，并输出统计分析结果；培训资源管理子系统，用于存储各培训项目的教学人员信息和教务人员信息，还用于存储各培训项目对应的培训设施；项目实施流程管控子系统，用于创建并管理培训项目，还用于根据录入数据、教学人员信息、教务人员信息以及设施信息，创建培训项目的教学执行流程以及教务执行流程。本申请实现培训项目实施中教学执行流程和教务执行流程的定制化编排及过程管控，根据培训项目类别的不同，实现培训流程定制化的编排，并能对培训流程的关键步骤进行管控。
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公开(公告)号：CN117742337A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311795004.9
申请日：2023-12-25
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司 , 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，提供了一种巡检路线控制方法和装置。所述方法包括：使用激光雷达传感器获取环境的距离信息，根据所述距离信息构建环境地图；使用摄像头采集环境的图像数据，从所述图像数据中识别到环境中的障碍物；在所述环境地图中指定相应的起点和终点，基于所述环境地图、障碍物、起点和终点，使用路径规划算法规划得到巡检路线，以便于巡检装置按照所述巡检路线进行巡检。本发明通过使用路径规划算法规划巡检路线，相对现有技术中使用固定的巡检路线而言更加灵活，能够快速适应实时环境变化，从而具有更高的效率。
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公开(公告)号：CN116846819A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310816047.4
申请日：2023-07-03
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: H04L45/247 , H04L45/00
Abstract: 本发明涉及通信数据传输技术领域，提供了一种传输网数据业务的保护倒换方法及相应的装置。其中，在制作数据业务时，实时监测多条传输链路的预测时延，根据所述预测时延和预设的保障阈值，生成主用路径和备用路径；在所述数据业务的使用过程中，实时监测所述主用路径的实际时延，当所述主用路径的实际时延超过所述保障阈值时，将所述数据业务倒换至所述备用路径。本发明通过在数据业务制作时和数据业务使用过程中，基于传输路径时延的保障阈值，实时监测链路时延并控制数据业务的保护倒换，满足数据业务对传输时延的要求，弥补现有技术对数据业务传输网络时延保障的空白。
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公开(公告)号：CN115238585A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210919633.7
申请日：2022-08-02
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司 , 湖北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06Q50/26 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及犯罪数据预测技术领域，特别是涉及一种基于时间特征的犯罪数据预测方法和装置。其方法包括依据历史犯罪数据特点构建ARIMA模型，并通过实验获取犯罪数据集中的线性部分的第一预测值和残差值；利用获取的残差数据特点构建LSTM模型，获取非线性部分的第二预测值；利用LSTM模型对获取的第一预测值和第二预测值进行探究预测，获取最终的预测结果。本发明将ARIMA与LSTM组合对数据进行预测，将ARIMA模型和LSTM模型的优势组合在一起，发挥数据价值将其运用在预测犯罪的犯罪预测领域中，以便于对城市的犯罪预防和干预工作提供科学的决策和指导意见。
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公开(公告)号：CN115221432A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210920433.3
申请日：2022-08-02
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司 , 湖北工业大学
IPC: G06F16/9537 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征的犯罪热点的预测方法及其装置。包括根据时间和空间维度的特征要求对目标区域内的历史犯罪数据进行处理，并提取犯罪数据时间特征和空间特征；构建时空卷积网络模型，并利用所述时空卷积网络模型对提取的时间特征和空间特征进行训练，获取最终的预测结果。本发明将犯罪数据内提取的时间特征和空间特征，并考虑邻接区域之间的影响引入空间权重矩阵，将时间特征、空间特征和空间权重矩阵输入到时空卷积网络模型内进行训练，以获取预测精度优于现有预测模型的预测结果。
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