原始名称记载: 南方电网互联网服务有限公司

本申请提供一种防敲击或跌落导致电子挂锁开锁的锁舌结构及电子挂锁，属于电子挂锁技术领域，所述锁舌用于控制锁梁的锁定与解锁，可在凸轮的带动下沿水平方向左右滑动；所述弹簧套设于锁舌的一端，在锁梁进入闭锁状态的过程中，能为锁舌提供向左的推力，推动锁舌左移以卡住锁梁；所述锁舌限位片通过限位弹簧安装于锁体上，在闭锁状态时，其呈水平状态并抵住锁舌，防止锁舌滑动；所述限位弹簧能在闭锁状态下带动锁舌限位片复位；所述凸轮与电机的输出轴相连，由电机驱动转动，用于带动锁舌左右移动。

本申请公开了一种业务需求分析方法、装置、计算机设备及存储介质。可以实现对酒店资源管理系统中的采购数据、成交信息及拒单记录统一映射到标注性能指标集合中，基于这些指标，系统能够精确识别采购行为与成交结果之间的依赖关系。通过拒单记录识别异常交易关系，并将依赖关系模型划分为若干关系模型子群。通过对多维整合交叉点的趋势聚类与分析，提取出关键的运营趋势特征，并将这些趋势特征映射到资源运营流程的各环节。基于运营需求结果，系统能够识别关键优化路径，并生成可执行的需求调整规则集合。整体上，本申请实现了从数据采集、依赖关系识别、异常分析、趋势提取到需求优化规则生成的闭环管理，提高了资源运营的智能化水平。

本发明公开了一种动态成本的动因识别方法、系统、存储介质及电子设备，包括：进行生产流程数据的采集，以获取生产流程原始数据；对所述生产流程原始数据进行预处理，以获取处理数据；基于所述处理数据进行时序特征的提取，获取多模态特征向量；将所述多模态特征向量输入至训练好的LSTM预测模型中，并通过SHAP算法计算所述多模态特征向量中的每个特征对预测结果的贡献度；基于每个特征对预测结果的贡献度确定关键动因。本发明通过物联网、机器学习与成本管理的深度融合，突破了传统成本核算的静态模式，能够实现成本动因的实时识别与精准控制，为企业降本增效提供了革命性技术手段，具有显著的行业应用价值。

本申请涉及一种基于人工智能的数据分析方法，包括：采集用户在终端上的操作行为数据；对操作行为数据进行预处理得到目标行为数据；对目标行为数据进行关键特征提取得到目标特征；基于敏感识别模型与规则引擎对目标特征进行敏感识别处理，得到敏感识别结果；若敏感识别结果为操作行为数据属于敏感数据，则基于风险评分模型对目标行为数据进行数据泄露风险评估得到风险评估数据；基于预设的决策引擎对风险评估数据进行决策分析，生成决策分析结果；基于决策分析结果对操作行为数据执行处理操作；本申请还提供一种基于人工智能的数据分析装置、计算机设备及存储介质。本申请提高了敏感数据识别的准确性，并降低了敏感数据泄露的风险。

本发明公开了一种基于关系图谱的风险监控方法、系统及电子设备，包括：获取多源业务数据，并进行所述多源业务数据的数据整合，获取整合数据；基于所述整合数据进行关系图谱的构建，获取多元关系图谱；基于所述多元关系图谱进行高风险节点和异常行为的分析，并确定高风险节点综合风险评分；基于所述综合风险评分进行风险预警。本发明通过构建包含员工、供应商、采购订单、差旅记录等多实体的关系图谱，结合PageRank算法与时间序列分析，实现对潜在利益输送行为的智能检测与实时预警，适用于制造业、零售业、电商平台等多场景的供应链合规管理。

本发明公开了一种产品全生命周期碳成本核算方法、系统及电子设备，包括：基于产品在不同生命周期环节的碳排放因子获取产品在不同生命周期环节的碳排放量；确定不同生命周期环节的碳成本因子；基于每个生命周期环节的碳排放量和对应的碳成本因子确定每个生命周期环节的碳排放成本；基于每个生命周期环节的碳排放成本之和确定碳排放总成本。本发明能够对产品全周期的碳足迹进行追踪，能够为企业在碳中和背景下的可持续发展提供核心技术支撑，具有显著的技术创新性与行业应用价值。

本发明公开了一种风险量化驱动的弹性预算模型及智能决策支持方法及系统，获取预算相关的初始数据，初始数据包括目标单位内部数据以及外部市场数据；对初始数据进行预处理，生成预算决策数据；识别出预算决策数据中的关键风险因子，确定风险因子概率分布；建立包括多个联合关键风险因子的联合风险因子概率分布的联合风险因子概率模型；通过联合风险因子概率模型生成联合概率分布，基于联合概率分布，确定关键风险因子的关键风险因子值；通过蒙特卡洛基于关键风险因子值确定关键风险因子的波动区间，并模拟生成财务指标分布数据；将财务指标分布数据输入预算约束模型，预算约束模型基于预设的目标函数以及波动区间，确定预算指标的弹性区间。

本发明涉及充换电微网技术领域，具体地说，涉及融合光伏消纳优先级的充换电微网多模态柔性控制系统。包括：微网状态实时感知单元；光伏消纳优先级动态判定单元；充换电微网多模态控制单元；充换电资源柔性调度单元。本发明通过场景适配模块，基于多物理量耦合判据，精准区分光伏能量盈余、充换电负荷高峰、电网交互约束三类微网运行场景，同时充换电微网多模态控制单元可对应切换至光伏优先消纳、充换电负荷保障、电网交互稳定三种控制模态，解决了充换电负荷适配性不足与多场景动态响应缺失的问题，能针对性保障充换电负荷时段性高峰的额定运行功率需求，减少光伏出力浪费与弃光现象。

本申请涉及一种数据查询处理方法，包括：接收用户通过用户端发起的查询请求；对查询请求进行信息提取得到身份信息与查询信息，并基于身份信息对用户进行身份验证；若用户通过身份验证，则基于缓存与权限分配信息对用户进行查询权限验证；若用户通过查询权限验证，则从数据库中查找与查询信息对应的加密数据；从硬件安全模块中获取主密钥，并基于主密钥对加密数据进行解密处理得到原始查询数据；基于国产密码算法对原始查询数据进行加密处理得到目标查询数据；基于目标安全传输协议将目标查询数据发送至用户端。本申请还提供一种数据查询处理装置、计算机设备及存储介质。本申请有效确保了查询数据的机密性和完整性，并提高了查询处理的安全性。

本申请涉及聚合支付技术领域，公开了一种聚合支付的数据处理方法及系统，包括加密所使用的用户私钥、用户公钥和加密密钥，均是通过用户的身份信息所生成的，如此，使得在整个基于支付验证码的二次身份验证过程中，无需使用数字证书，从而避免了数字证书管理和数字证书验证计算的问题，进而减少了对支付资源的需求，降低了硬件资源成本；同时，在进行基于支付验证码的二次身份验证过程中，采用了双重加密+数字签名的验证方式，基于此，增加了支付验证码被暴力破解的难度，从而提高了支付的安全性；由此，本发明提供了一种对设备资源需求小，且支付安全的聚合支付处理方式，从而非常适用于大规模应用与推广。

本申请的实施例提供了一种变电站的锁具管理方法，包括：响应于接收到工作票的图像数据，基于所述图像数据确定所述工作票是否存在异常；如果不存在，则从所述图像数据中提取目标关联数据，所述目标关联数据至少包括所述工作票中所记录的作业员的第一身份信息，待作业区域的区域信息，以及需要开锁的锁具信息；验证所述目标关联数据是否满足针对所述作业员预设的开锁权限要求；如果满足，则生成目标开锁权限信息，所述目标开锁权限信息用于激活钥匙，以使得所述作业员能够通过所述钥匙打开所述待作业区域的锁具。本申请的实施例提供的技术方案能取代人工干预环节，在提升运维效率的同时满足智能变电站对设备操作安全的本质性要求。

本申请提供一种智能化合规风险评估与监控方法、系统及电子设备，属于监测技术领域，通过数据采集单元中的入侵检测模块、异常行为检测模块和威胁情报整合模块获取网络攻击的数据；通过模型分型单元对网络攻击的类型进行分析得到疑似攻击数据，从而攻击还原单元，用于接收多个溯源平台的溯源数据，根据所述进行逆向推导，根据网络拓扑结构反推攻击路径和攻击手段，得到原网络攻击的还原结果以及其他攻击的推导结果。能够更精确的评估系统中存在的风险。本申请提供一种智能化合规风险评估与监控方法能够对识别出的威胁和风险进行定性、定量分析，评估带来的影响，并确定优先级；基于法规和行业标准，制备并执行合规性策。

本申请公开了一种订单消息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，通过在订单消息处理时，引入时间波动趋势分析、优先级动态计算、分布式容量感知存储规划以及数据分片落盘机制，实现了对高并发订单消息的精细化调度与高效存储管理。通过对订单消息时间戳及并发量数据进行深度分析，系统能够提前适应突发或递增的负载变化。通过计算即时优先级分数，系统能够从全局视角动态确定各类订单消息的处理先后次序。同时，通过结合主存储区与备用存储区的双层容量规划机制，可以保持存储规划的连贯性与稳定性。本申请能够在高并发、高动态波动的环境中保持稳定性能，显著提升系统在大规模订单处理场景下的吞吐能力、资源利用率和调度效率。

本申请公开一种账单查询方法、装置、计算机设备及存储介质，通过节点级哈希链接与链式存储方式，账单数据在形成过程中实现了逐级关联、不可篡改与自动一致性校验；通过并发核对与分区存档机制，系统能够在高并发场景下保持账本写入的稳定性与账单版本管理的有序性；通过在链条中嵌入加密的客户身份标识以及账本索引结构，账单能被准确地按照用户、时间范围与查询字段进行快速定位；通过对费用明细拆分、交易时间戳、支付方式与消费项目分类等多维字段的结构化处理，使账单在形成后具备更细粒度的可分析性与可核查性。本申请方案实现了账单数据全生命周期的可信管理，使数据构建更规范、数据流转更安全、数据查询更高效。

本申请涉及自然语言处理与采购管理技术领域，公开了一种采购需求模糊语义解析与精准转化方法及系统，包括对原始采购需求文本进行预处理，得到词向量；通过BiLSTM模型和模糊特征库对词向量进行模糊语义解析，识别并初步解析数量、功能、品类模糊表述，得到初步解析结果；基于采购领域知识图谱和SPARQL规则推理进行知识关联，将初步解析结果转化为候选参数集。本发明通过构建模糊语义分层解析算法，解决了传统技术无法处理模糊表述的难题；结合领域知识图谱推理，提升了对专业术语的理解和参数匹配的准确性；并实现了从模糊文本到结构化参数的端到端自动转化，提升了采购需求处理的效率。

本发明涉及库存管理技术领域，本发明公开了基于机器学习的工业品商城库存预测算法、系统及介质，通过融合多维度数据，提升预测全面性；通过采用3σ原则与孤立森林算法结合检测异常值，结合成因差异化修正，有效提升数据质量。通过构建时间、商品、影响因素三类特征，经皮尔逊相关系数初筛冗余、注意力权重优化筛选关键特征。构建由LSTM子模型和XGBoost子模型组成的混合预测模型，通过加权融合进一步优化结果，保障多场景精度。通过实时监测实际销量与预测值的偏差率、供应商状态及政策因素，超预设阈值时触发预测值的动态调整，让输出结果更贴合实际库存需求，决策更精准，降低运营成本。

本发明公开了一种聚合支付系统的工作方法、聚合支付系统及存储介质，涉及聚合支付技术领域，通过聚合支付系统进行支付过程中，提取第一用户人脸图像的全局特征向量和局部特征向量，并将全局特征向量与局部特征向量融合后发送给支付平台进行人脸识别认证，从而在支付过程进行用户人脸识别认证，提升聚合支付的安全性。通过第一用户人脸图像的全局特征向量和局部特征向量的提取及融合，从而能够形成更具鉴别力的集成特征，可实现低分辨率条件下的人脸识别，提升人脸识别认证的准确性，在进一步确保聚合支付安全性的同时，提升用户的使用体验，便于实际应用和推广。

本申请涉及计算机视觉与内容安全技术领域，公开了一种智能商品图片质量评估方法及系统，包括：获取并预处理待评估的商品图片；提取图片的视觉语义特征与文本语义特征，构成多模态图像内容指纹；通过一个包含基础、动态与行业规则的三级动态规则引擎对图像内容指纹进行匹配；通过一个包含硬性过滤、模型评分与人工复核的漏斗型分级智能决策机制，输出评估结果；并利用人工复核产生的标注数据，通过增量学习方案对系统内模型进行周期性更新，形成自学习闭环。本发明通过多模态特征融合、动态规则匹配与自学习闭环的结合，能够显著提升评估的准确性和覆盖度，高效应对不断变化的违规模式，并降低人工审核成本，具有高适应性与高自动化水平。

本申请公开一种人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质，通过将传统二维图像识别扩展为三维面部结构建模，利用关键节点的骨架信息与虹膜纹理的高区分度特性共同构建高维面部特征数据。同时，通过微表情识别模型对局部肌肉动态进行分析，再将这些动态变化映射至三维模型进行几何微调，使最终的人脸模型不仅具备静态结构一致性，还可反映面部细微肌动变化。将三维模型与数据库中标准模型在统一空间中的配准与比对，显著提升身份确认的准确性与稳定性。本申请实现了人脸识别过程中从图像预处理、特征构建、三维建模到身份比对的全链路优化，大幅提高复杂场景下的人脸识别可靠性。