원래 이름 기록: 江苏电力信息技术有限公司

本发明公开了一种面向自然语言查询的智能问数与自动化报告生成方法，包括：获取预处理数据并从中提取多个关键词，得到关键词集；根据关键词集确定任务类型；根据关键词集与任务类型对应的预设关键词集确定相似度；当相似度大于或等于相似度阈值时，根据关键词集生成任务类型对应的任务链，得到第一任务链；当相似度小于相似度阈值时，获取预处理数据对应的历史数据，从历史数据中获取任务类型对应的候补关键词，与关键词集合并得到候补关键词集，并生成任务类型对应的第二任务链；执行第一任务链生成第一报告，或执行第二任务链生成第二报告。由此，实现自然语言输入下的智能任务识别与自动报告生成。

本发明公开了一种基于大数据的企业环保评级报告智能生成方法，该方法包括构建企业环保数据体系，获取并对齐来自多个数据源且由不同数据源下多个指标组成的多维度数据，对所述多维度数据进行清洗、标准化与关联整合处理，输出整合数据；基于机器学习模型分析所述整合数据，动态调整不同数据源下各指标的权重，形成企业环保评级结果；根据用户角色从预设报告模板库中选择匹配的报告模板，基于企业环保评级结果自动调整报告结构与内容，生成定制化报告；提取所述多维度数据中的动态数据趋势，结合时间序列预测模型输出预测数据和风险阈值，生成相关于风险等级、触发后果及针对性防控建议的预警信息并嵌入所述定制化报告。

本发明公开了一种基于智能机器人的财务数据分析处理方法及装置，包括：获取预设时间段内的财务数据，对财务数据进行预处理得到初始数据；对初始数据进行特征提取得到特征数据集，对特征数据集进行筛选得到特征成分集；根据特征成分集确定时间权重集，根据特征成分集确定属性权重集；根据时间权重集和属性权重集对特征成分集中各成分计算得到贡献度集，按照预设规则对贡献度集进行筛选得到目标贡献度集；将目标贡献度集对应的成分进行组合得到目标数据，将目标数据输入至目标模型中得到预测结果，根据预测结果进行风险预警。本发明能够实时适应市场变化，保持预测精度，确保了企业能够迅速响应市场动态，做出及时调整。

本发明公开了一种企业应收账款回收风险评估的大数据分析方法及平台，通过收集第一判断数据、第二判断数据、第三判断数据和第四判断数据进行分析反馈作业，判断企业未来各时段的应收账款与企业当前流动资金，预测企业各时段的可用资金是否满足企业支出需求，从而可以及时发现企业资金链的异常，以方便企业管理人员即使进行处理，通过分析各债务对象交易回款特征分别与同类别债务对象和自身历史记录的交易回款特征对比的健康情况，可以在企业整体回款安全时对债务对象个体的健康进行预警，在企业整体回款风险较大时按对象类别对债务对象进行预警。

本发明公开了一种基于深度学习模型的图像数据强化提取方法及装置，涉及图像识别的技术领域。通过对纸质票据的图像进行预处理，得到第一目标图像；将第一目标图像输入预训练的图像增强模型，得到第二目标图像；图像增强模型是一种基于U‑Net架构进行改进得到的去模糊模型；对第二目标图像进行文字检测与文本识别，得到票据内容；将票据内容与预设版式进行匹配，得到结构化数据。通过引入基于改进U‑Net架构的图像去模糊模型，有效提升了票据图像的清晰度，增强后的图像可显著提高文字检测与识别的准确性，实现票据信息的高效、精准提取，降低人工修正成本，提升财务流程自动化水平与整体处理效率。