专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于自动化测试的测试用例编写方法和系统-CN202211405771.X在审
  • 贾涛 - 江苏衫数科技集团有限公司
  • 2022-11-10 - 2023-02-03 - G06F11/36
  • 本发明提供了一种基于自动化测试的测试用例编写方法和系统,包括:编写待测自动化步骤;基于所述待测自动化步骤,从变量池中读取输入变量;使用所述输入变量执行所述待测自动化步骤;判断所述待测自动化步骤是否执行通过;若是,则将执行通过后得到的变量写入所述变量池,并将所述待测自动化步骤作为自动化步骤;编写下一待测自动化步骤,并进行执行;若否,重新编写所述待测自动化步骤,并重新进行执行;当功能对应的待测自动化步骤均执行通过时,将执行通过的多个所述自动化步骤作为测试用例进行保存;解决了编写用例过程中因为步骤间变量依赖而导致调试时需要重复执行依赖用例或步骤的问题,显著的提高了编写用例的效率。
  • 一种基于自动化测试编写方法系统
  • [发明专利]一种服装图像检索方法和系统-CN202211173080.1在审
  • 田地 - 江苏衫数科技集团有限公司
  • 2022-09-26 - 2022-12-20 - G06F16/535
  • 本发明提供了一种服装图像检索方法和系统,包括将预处理图像输入服装检测模型,模型对所述预处理图像中的服装进行检测和裁剪,得到裁剪图像;将所述裁剪图像输入特征提取模型,模型提取所述裁剪图像的特征,得到第一特征向量;对所述第一特征向量进行聚类,得到待检索图像的第一索引;基于所述第一索引,获取向量数据库中的第二特征向量集;将所述第一特征向量分别与所述第二特征向量集中的特征向量进行匹配,得到待匹配图像中与所述待检索图像相似的相似图像;降低了服装图像中噪声的影响,减小了图像检索时需要遍历的数据集数量,提升了大数据集下的图片检索速度和准确度。
  • 一种服装图像检索方法系统
  • [发明专利]一种基于订单标签的智能分组分拣方法-CN202211173094.3在审
  • 谭胆 - 江苏衫数科技集团有限公司
  • 2022-09-26 - 2022-12-20 - G06Q10/08
  • 本发明提供了一种基于订单标签的智能分组分拣方法,包括获取订单数据;基于所述订单商品及其数量和对应的库存量,以特定库存分配规则确定缺货订单;基于分组算法,对所述缺货订单进行分组,得到缺货分组;基于所述缺货商品及其数量,生成多个商品条码,并基于所述多个商品条码进货;基于所述缺货订单与商品条码的匹配关系,确定订单标签;所述订单标签至少包括所述缺货订单与所述商品条码的关联关系;基于所述订单标签,获取所述缺货分组,并基于所述缺货分组对所述商品条码进行分组,得到条码分组,基于所述条码分组依次序对待分拣商品进行分拣,以在有限的仓储面积和有限的人力成本的情况下,快速提升发货的效率和准确率。
  • 一种基于订单标签智能分组分拣方法
  • [发明专利]一种服装选款的方法和系统-CN202210956839.7在审
  • 董辉;戴子仪;田地 - 江苏衫数科技集团有限公司
  • 2022-08-10 - 2022-11-01 - G06Q30/06
  • 本发明提供了一种服装选款的方法和系统,包括,供应商在销售平台上发布商品;所述商品为服装类商品;运营商对所述商品打上商品标签;所述商品标签用于表示服装的特征;所述运营商对零售商打上零售商标签;所述零售商标签用于表示零售商的购买意向;基于所述商品标签,得到多个服装销售组合;基于所述零售商标签,确定推荐给所述零售商的服装销售组合;所述零售商从推荐的商品中筛选商品;以供零售商更高效率的选款,且提高零售商的满意度。
  • 一种服装方法系统
  • [发明专利]一种商品销量预测方法、系统、设备及存储介质-CN202210252867.0在审
  • 郭涛;王思宇 - 江苏衫数科技集团有限公司
  • 2022-03-15 - 2022-06-07 - G06Q30/02
  • 本发明提供一种商品销量预测方法、系统、设备及存储介质,其通过自回归网络获取的隐藏状态向量和商品的嵌入向量进行融合得到对应的预测向量;其次,根据该预测向量分析得到各个商品的销量分布;通过对销量分布进行采样处理并取中位数得到各个商品下一时间段的预测销量;再次,根据预测销量和各个历史时间段内各个商品的真实销量对预测结果进行优化,得到对应的销量预测模型;然后,获取待预测时间段内各个商品对应的预设外部特征向量和待预测时间段的上一时间段内各个商品的实际销量;最后,将预设外部特征向量和实际销量输入销量预测模型,得到对应的销量预测结果。
  • 一种商品销量预测方法系统设备存储介质

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