Resumen de: CN122550159A
本发明涉及智能封签锁回收技术领域,尤其是公开了一种智能封签锁的回收复用闭环管理系统及方法,所述系统包括:智能封签锁,其具有唯一锁具ID,并内置有存储模块、通信模块、开闭锁执行模块及状态监测模块;店面管理器,用于与智能封签锁进行近场通信,执行归还验证、状态读取、重置授权及充电操作;用户终端,包括消费者终端和配送员终端,用于开锁请求、回收确认及异常上报;云端管理平台,分别与智能封签锁、店面管理器、用户终端通信连接,用于订单绑定、回收校验、状态重置管理、资产计费及异常告警。有益效果在于:通过订单、锁具、站点、时间、配送员的多因子回收验证,杜绝了锁具被非法回收或恶意复用的风险。
Resumen de: CN122549888A
本发明涉及智能仓储与电子商务推荐技术领域,具体为结合知识图谱的个性化产品推荐与资源调度系统,包括:数据构建模块:采集操作者行为、商品属性、库存及自动导引车位置数据,构建仓储知识图谱;繁忙度计算模块:综合区域负载与空闲自动导引车到达代价,计算出预计拣货代价并更新至图谱;商品推荐模块:结合图谱关联度与拣货代价对商品评分排序,分为直接推荐、替代推荐及待预调度三类;预调度执行模块:为待预调度商品分配到达代价最低的自动导引车,并根据最终提交订单数据操作转化为正式任务或撤销释放,实现状态闭环;本发明避免推荐结果集中指向难履约商品或统一采用单一路径处理。
Resumen de: CN122549979A
本发明提供了一种面向连锁餐饮的后端全生命周期协同管理方法,包括:步骤S1,采集多源异构数据流;步骤S2,构建分数阶灰色马尔可夫链需求预测模型;步骤S3,构建量子隧穿模拟退火多目标优化模型;步骤S4,构建变分贝叶斯隐半马尔可夫模型;步骤S5,构建统一数据中台协同调度引擎及用于三个子模块交互的协同调度矩阵。本发明通过构建统一数据中台及协同调度引擎,将存货管理模块、门店管理模块及资产管理模块深度融合,实现需求预测驱动选址、节点进度约束资金、设备健康反哺补货的全生命周期闭环管理,从而提升连锁餐饮后端管理的整体协同效率和运营稳定性。
Resumen de: CN122550038A
本发明涉及交通运输规划与管理技术领域,公开了一种基于现有线网的线路组网与评估分析方法及系统。所述评估分析系统包括:数据采集模块、问题线路识别模块、线网组调整模块、时刻表调整模块、指标计算模块、报告生成模块。用于识别现有线网组中的问题线路,并对问题线路进行调整,进而调整线路的时刻表,计算现有公交线网和调整后的公交线网的运行效率指标、居民出行体验指标、运营成本指标,准确分析调整后的公交线网是否优于现有公交线网,为公交运营管理人员提供科学、可靠的决策依据,进而提升公交系统的运行效率和服务质量,适应城市快速发展的交通需求。
Resumen de: CN122550088A
本发明公开了一种基于领达接口的机票分销全流程管控方法及系统,涉及机票分销技术领域。包括:S1,实时采集分销过程中的库存响应数据、缓存库存数据、请求数据及订单执行数据,执行预处理,并构建库存对象;S2,基于库存对象,分析库存变化特性和版本滞后程度,评估缓存库存与接口库存之间的一致性,判定库存可信状态;S3,分析竞争强度特征与处理能力特征,判定当前库存对象的请求竞争强度,对预订请求进行分级处理;S4,判定缓存刷新需求与调度压力变化趋势,对缓存刷新频率及请求进入节奏进行自适应调度。解决了多级代理与高并发访问场景下机票库存数据多版本并存导致的库存一致性失真与预订决策偏差的问题。
Resumen de: CN122550075A
本申请实施例提供了一种库存路径规划方法、装置、电子设备及存储介质,属于供应链优化领域。该方法包括:根据预测货物需求状态计算需求节点在预设时段的库存持有成本和缺货成本;通过共享层对库存持有成本和缺货成本进行特征提取,得到共享特征,通过第一分支基于共享特征输出需求节点在预设时段的预测补货量,通过第二分支基于共享特征输出需求节点在预设时段的预测奖励;通过组合优化层基于预测奖励输出在预设时段为需求节点进行补货的配送路径;在规划周期,根据每个预设时段的预测补货量和配送路径对需求节点进行库存路径规划。本申请实施例能够提高库存管理的灵活性。
Resumen de: CN122550047A
本申请涉及一种半导体搬运设备的路径规划方法、装置和设备。所述方法包括:获取搬运设备运行中对应的各候选路段;针对每一所述候选路段,确定从所述候选路段的起点至终点对应的各第一预估通行时间;针对每一所述候选路段,基于预先确定的不同信息节点之间的目标时间,确定从所述候选路段的终点至所述搬运设备的目的地的第二预估通行时间;基于每一所述候选路段的所述第一预估通行时间以及所述第二预估通行时间,生成搬运设备的规划路径。采用本方法能够保证准确性且提高效率。
Resumen de: CN122546708A
一种居家安全学习系统及家务质量的改善方法,它包括家务教学网络服务系统、家务物品;所述家务教学网络服务系统包括检测装置、网控装置;所述家务物品包括房门;所述家务质量的改善方法包括如下步骤:步骤A、通过所述检测装置检测所述家务物品;步骤B、通过所述家务教学网络服务系统与所述家务物品的互动网控所述家务质量;所述互动包括处理样本;步骤C、采集部分所述家务物品制作所述样本。本发明首创了改善所述家务质量的原理:在消费终端的所述家务物品的家务中通过检测、所述互动、处理所述样本、所述家务教学网络服务系统了解消费终端的所述家务质量,通过消费终端的家务与教学网络服务互动的网控机制改善所述家务质量。
Resumen de: CN122549736A
本发明涉及数据处理管理系统技术领域,公开了一种超临界流体加工物料成本精益核算管理系统,包括:数据获取模块获取管路压力梯度数据流与离散吸亮度监测数据;时延补偿计算单元根据声速传导速度计算时延补偿参数,平移重排压力梯度数据流完成时序对齐,生成二维物料成本数据矩阵;时空双轴成本路由拓扑单元根据压力梯度差分变化率与吸亮度下降趋势识别流体相变和排空事件,迁移路由状态至相变耗散分配模式,根据节点间的瞬态物料差分数据矩阵更新核算账目分配权重,本发明消除数据流的时序错位,克服工况变动下的核算非线性漂移,提升数据对齐精度与响应时效。
Resumen de: CN122554379A
本发明公开了大宗商品数字供应链货物实时监控方法及系统,涉及大宗商品供应链管理技术领域。通过实时监测并预测多个可用异构通信网络的链路状态,根据货物的业务状态与监控场景,为待传输的监控数据生成动态的意图标签;构建以最小化综合损失函数L为优化目标的多约束优化模型,为每一个数据切片决策出最优的初始传输路径;将监控数据按意图标签进行切片,并依据决策通过相应的初始传输路径进行分发传输。能够动态感知网络状态的变化,理解监控数据的业务意图,通过技术与业务的深度耦合,为大宗商品供应链的数字化、透明化、金融化转型提供了关键性的技术支撑,具有重大的产业应用价值。
Resumen de: CN122547778A
本发明涉及油库仓储数据治理技术领域,且公开了成品油油库仓储多源数据治理系统,包括数据采集模块,所述数据采集模块的信号输出端信号连接有数据采集终端,所述数据采集终端的信号输出端通过无线传输信号连接有数据处理模块,所述数据处理模块的信号输出端信号连接有数据展示模块和数据存储模块,所述数据展示模块和数据存储模块的信号输出端信号连接有数据应用模块,通过建立数据采集与治理平台,有效打破了数据孤岛,系统集成接入仓储设备、油品库存、物流运输及环境监测等多源异构数据,并经由数据清洗、转换与融合模块进行处理,生成标准、统一、高质量的数据,实现了油库全域数据的集中管理和联动分析。
Resumen de: CN122550056A
本申请涉及数字数据处理技术领域,公开一种跨境保税备案数据校验及海关系统联动方法及系统,根据多维度备案流程信息集,将货物的流转信息进行验证,将最终命中的风险规则标识沉淀到口岸备案子记录中,并在主记录上形成风险标识位,将最新风险提示同步写回其基础信息快照,以保证待审核数据和已完成数据均可追踪,利用流程口岸拆分信息和审核路由信息,生成结构化的校验目标,通过按口岸维度拆分备案子单元并结合动作来源进行审核路由,减少状态混乱和重复处理,通过异步消息通道统一同步风险提示、日志轨迹、检索索引和审核回传结果,能够形成完整的海关联动闭环,提升系统的可追踪性、可解释性和联动稳定性。
Resumen de: CN122550089A
基于出入库与故障数据的库房负荷分级预警方法及系统,包括:计算当前同伴横向基准、全仓季节性时段基准和目标设备时段条件基准;通过所有基准,计算目标堆垛机当前统计周期总作业量的条件期望和相对负荷比;通过所有基准和相对负荷比初步判断当前目标堆垛机的是否存在各种异常状态,异常状态包括同伴繁忙而本机掉队、本机与历史负荷背离和本机低负荷高波动;结合异常状态以及设定的短期周期内的故障数据和作业量计算故障历史强化量、偏离累积量和短时波动指标;将故障历史强化量、偏离累积量和短时波动指标加权求和获得综合故障风险评分;基于综合故障风险评分进行分级预警。本发明可在存在缺失数据条件下持续辨别整体业务波动与单机异常。
Resumen de: CN122549761A
本申请提供一种微网用能设备AGVs的动态灵活调度控制方法,属于物流运输调度技术领域。该方法包括获取AGV的初始电量,并基于预设充电阈值对初始电量进行充电判断,确定充电决策变量;当充电决策变量为第一决策值,则根据不同堆场的集装箱运输需求数量对AGV进行任务分配,得到AGV的集装箱运输任务;对于分配有集装箱运输任务的所述AGV,基于载重能耗特性对不同运输作业模式下的集装箱运输任务进行能耗预测,得到预期耗电量;以最小化运行总成本为目标,根据分时电价信号和预期耗电量对集装箱运输任务进行模式选择,进而根据选择的运输作业模式控制AGV执行集装箱运输任务。本申请能够提高AGVs的运行效率,降低空载率。
Resumen de: EP4220658A1
A locating system (10) includes a tag (12, 42, 44) with a body (14) that has a first button (16, 80, 156) and a second button (18, 82, 156), a driver (20, 94, 230) configured to determine a type of button press of at least one of the first button (16, 80, 156) and the second button (18, 82, 156), and a control unit (22, 84, 210) in communication with the driver (20, 94, 230). The control unit (22, 84, 210) is configured to communicate the type of button press determined by the driver (20, 94, 230). The tag (12, 42, 44) also includes a transmitter (24, 74, 264) in communication with the control unit (22, 84, 210). At least one receiver (26) is configured to selectively communicate with the transmitter (24, 74, 264). A controller (28) is in communication with the at least one receiver (26). The controller (28) is configured to determine a location of the at least one tag (12, 42, 44) within a predefined area based on information from the at least one receiver (26), correlate the type of button press from the at least one tag (12, 42, 44) with a message (30), and generate a notification (32) to communicate the message (30).
Resumen de: CN122550256A
本申请实施例提供一种商品表征模型训练方法、同款商品检索方法和设备,该方法包括:从第一同款商品簇中确定作为查询商品的第一商品以及从第一同款商品簇中确定作为第一商品对应的正样本的第二商品。从第二同款商品簇中确定作为第一商品对应的负样本的第三商品。根据第一商品的多模态信息、第二商品的多模态信息和第三商品的多模态信息构成的三元组,采用对比学习方式训练第一商品表征模型。即通过从同一个同款商品簇中选取查询商品以及正样本,并从不同的同款商品簇中选取负样本,以构建三元组作为训练数据,这样构建出的训练数据质量更高,并采用对比学习方式对模型进行训练,能够使得第一商品表征模型生成的嵌入表示具备判别性。
Resumen de: CN122551234A
本发明公开了一种仓储物品的丢失检测方法、系统、设备及介质,属于智能体任务执行技术领域,所述方法为:对获取的视频流数据进行语义检测和背景差分处理,获得物品检测结果;构建所述仓储区域的第一前景驻留时间图,并根据所述物品检测结果,对所述第一前景驻留时间图进行持续更新,获得第二前景驻留时间图;根据所述第二前景驻留时间图,计算所述仓储区域的几何状态特征和语义置信特征的特征值和统计分布,当所述特征值偏离历史分布时,计算物品丢失融合概率;若所述物品丢失融合概率超过预设的自适应阈值,则输出物品丢失的报警信号,因此,通过实施本发明,能够实现高精度和低误报的仓储物品丢失检测,为仓储物品管理提供智能预警支持。
Resumen de: CN122550045A
本申请公开了一种物流供应链损耗率统计管理方法、装置、终端及存储介质,其中方法包括:对货物进行图像采集到图像数据,使用预先设置的机器视觉算法对所述图像数据进行图像分析处理得到货物基本信息;使用预设的异常检测算法,结合预先获取的原始货物信息建立异常检测模型,将计算出的异常货物进行异常标记;统计带有所述异常标记的异常货物数量,结合预设的损耗率计算方法,计算出所述货物的损耗率;结合所述损耗率对所述货物进行多维度损耗对比分析得到损耗分析结果,依据所述损耗分析结果进行物流优化。本申请实现了自动化、智能化的物流损耗率统计,提高了统计效率和准确性。
Resumen de: CN122550086A
本发明公开了基于电商订单信息的电商销售库存管理系统,涉及存货调度数据处理领域,本系统有包括指纹生成模块、账本构建模块与预占扣减模块;指纹生成模块用于解析原始订单报文以提取基础维度变量,再结合规则阈值组装生成订单履约约束指纹,账本构建模块用于核算库存批次可用数量,对库存批次与约束指纹进行交集运算,以封装生成批次订单适配域,并映射效期排序值,预占扣减模块则用于接收锁定请求,基于适配域范围的大小与效期排序值进行狭域优先排序,以循环提取极小值完成精确预占扣减;本发明通过将静态库存重构为多维约束下的细颗粒度隔离账本,避免了宽适配批次被普通订单无序消耗的缺陷,提升了存货精准匹配与调度的精度。
Resumen de: CN122550076A
本发明公开了一种基于数字化的物资管理方法及系统,属于数字化管理技术领域。该系统以移动应用为核心载体,聚焦解决了传统物资管理无头绪、流转无追溯、责任不分明,数据安全不足的痛点,实现物资从入库到报废的全生命周期精细化、智能化管控。核心功能为统计管理和物资交付,系统通过“物资数字化‑全信息管理‑流转交付”的全流程闭环设计,支持扫码录入、跨区域管理等移动端便捷功能,覆盖借用、归还、调拨等核心场景,实现操作全程追溯、权限精准管控与多场景适配,最终达成物资管理效能与协同效率的双提升。
Resumen de: CN122549877A
本发明提供了一种面向规划与排程系统的有限资源动态优化方法,涉及供应链调度技术领域。其中,这种有限资源动态优化方法包括S1至S6:S1,随时间获取当前阶段订单和库存信息,包括订单集合、商品集合及仓库库存集合。S2,建立多阶段订单动态履行模型,表征离散阶段的订单履行目标和资源约束。S3,采用DER‑NSGA‑II求解模型,得到原始非支配解集。S4,对原始非支配解集进行帕累托剪枝,生成代表性解集并抽象为自适应动作空间。S5,基于自适应动作空间训练深度强化学习决策模型,以学习跨阶段长期最优策略。S6,在新阶段生成对应自适应动作空间,由训练后的决策模型选择目标动作类别,并据其代表性解确定订单履行方案。
Resumen de: CN122542744A
本发明属于测量及高炉槽上供料过程状态感知技术领域,具体涉及基于传感器融合的料位与消耗测量系统。该系统接收雷达料位计、重量传感器、皮带、闸门、给料机、卸料小车以及要料、缓料和仓位切换事件数据,按统一时标生成物料状态序列;在不同阶段调用对应传感器可信度组合,结合入仓物料量、仓内存量和出仓消耗量的守恒关系,对料位、有效库存、瞬时消耗速度和累计消耗量进行联合估计;同时通过料位质量映射更新、可信度回退、切仓过渡识别及跨仓守恒校验生成语义状态流。本发明可降低雷达局部回波、称重冲击和仓位切换时序错位对测量结果的影响,提高料位、库存和消耗数据的仓位归属一致性与控制输入可靠性。
Resumen de: CN122550079A
本发明公开了公物仓多仓一体化协同管控方法及系统,方法包括步骤S1:多仓统一建模与全域数据标准化;步骤S2:多租户与多仓动态权限隔离控制;步骤S3:多仓差异化规则引擎驱动业务流转;步骤S4:跨仓协同调度与全域状态实时同步;步骤S5:信创环境适配与全链路数据安全保障。本发明目的在于解决现有多仓系统数据割裂、协同低效、监管不足、信创不适配问题,提供一种公物仓多仓一体化协同管控方法及系统,实现多仓并行、业务隔离、数据互通、流程协同、安全可控、全栈信创兼容的一体化管控。
Resumen de: CN122550343A
本发明涉及机器学习技术领域,具体为基于图神经网络的零担运输流量预测方法。包括获取传感节点载荷数据、环境扰动与运载体约束,构建初始拓扑图;提取通行时间窗因子并经核密度估计输出拥堵矩阵;将环境量与拥堵矩阵融合为时空影响因子,结合约束向量生成阻抗矩阵并更新出路网拓扑图;将时间窗与拓扑图输入演化模型,输出节点通达概率矩阵;据此寻优生成闭环路由序列,最终下发导航指令。本发明通过全链路的架构串联设计,打通了从宏观物理感知、运载体属性耦合,直至车端控制执行的完整数学映射通道,形成了一种多源物理状态量与图神经网络拓扑运算高度协同的基础决策架构。
Nº publicación: CN122550091A 11/08/2026
Solicitante:
德马泰克公司
Resumen de: US2025382134A1
A system and method is provided for controlling an automated warehouse or order fulfillment facility. The system includes a sequencing tower, which functions as a buffer for inbound items and shipping containers, and various pick/decant workstations which are connected between the sequencing tower and an automated storage and retrieval system (ASRS). The sequencing tower is adapted for receiving, storing, and releasing newly erected shipping containers and inbound vendor cases. The pick/decant workstations function as a hub between the sequencing tower and the ASRS, where operators at the pick/decant workstations pick order items to shipping containers to fulfil orders or pick inbound/vendor items to inventory containers to be stored in the ASRS. The system and methods synchronize the sequencing tower and ASRS to release items to arrive at the workstations simultaneously to optimize efficiency and throughput of the facility.