摘要：本发明实施例提供一种基于光存储异质异地备份的数字档案管理系统，包括：档案采集单元、信息管理单元、档案服务器以及备份光盘库；所述档案采集单元，用于采集档案的电子信息，并将所述电子信息发送至所述信息管理单元；所述信息管理单元，用于存储和调取所述档案的电子信息；所述档案服务器，用于管理和存储多个信息管理单元的所述档案电子信息；所述备份光盘库，用于异质异地存储所述档案服务器发送的所述档案电子信息，并将存储所述电子信息。本发明实施例实现使用蓝光光盘库作为备份服务器，能够满足档案行业的异质异地备份存储和长期安全存储的要求，并且节能低功耗。

摘要：本发明公开一种利用耳机共享充电实现智能化信息管理的方法及装置，其中，该方法包括：用户利用共享充电端录入信息；共享充电端将信息上传云端进行比对，查看该用户是否具备耳机使用权，并下达相应指令；耳机内部dect controller通过控制耳机功能实现远程通话与信息存储，并进行智能化数据统计；共享充电端读取dectcontroller储存的使用与绑定数据，对耳机解绑的同时，上传该数据至云端进行采集统计留存并抹除；共享充电端将检测耳机状态数据上传云端进行判断，并对耳机进行相应处理；共享充电端在耳机处于待机状态时消杀。该方法及装置利用耳机共享充电实现智能化采集耳机用户和设备信息，实现对设备管理与维护。

摘要：本发明涉及交通信息分析领域，特别是一种基于时间序列模型的节假日长期交通态势预测方法及设备。本发明考虑重大事件的发生对路网节假日交通流量的影响，建立了一种基于SARIMAX（具有外生变量的季节性自回归移动平滑）模型的节假日长期交通态势预测模型，引入了疫情影响因子和考虑趋势项权重的指数衰减函数因子，并考虑天气（降水量、能见度、天气状况）数据的影响，以提高交通流预测的准确性和可靠性。预测结果分为路网流量长期预测结果和路段流量长期预测结果，以便为道路管理者提供更便利更有效的决策支持。

摘要：本发明涉及智能交通领域，特别是一种基于聚类的实时交通拥堵预测方法及设备。本发明以拥堵程度为指标，采用聚类方法将路网进行分类，对关键拥堵路段进行时空特征分析，挖掘拥堵规律，得出路网拥堵在时间和空间上的关联关系和拥堵特征以及拥堵概率，从而达到准确识别和预测关键拥堵路段。以便于交通管理部门制定更加合理的交通管理策略和措施，更好地满足实际需求，改善道路交通状况，提高人们的出行体验。

摘要：本申请提供一种商品配置方法及装置，计算设备获取参考数据，参考数据包括：第一商品在X个前置仓的库存数据、第一商品的信息数据以及区域分发中心中第一商品的库存数据，区域分发中心管理X个前置仓，第一商品的信息数据指示第一商品的调拨单位量以及备货目标满足率上限值；根据参考数据确定商品调拨模型；通过商品调拨模型确定X个前置仓分别对应的第一商品调拨量。该方式可以提高调拨量效率。

摘要：本发明涉及交通数据分析领域，特别是一种基于交通流理论与CTM的交通状态估计方法及设备。本发明建立基于宏观交通流理论建立综合CTM模型，从而实现准确可靠的交通状态估计，有效的提高了估算的精度和时效性，为交通管理和决策提供有效的数据支撑。同时，本发明通过分类处理建模路段、多源数据融合技术和实时交通状态估计，综合利用多种数据源，弥补单一数据源的不足，并通过可视化技术直观呈现交通状态，优化交通管理和资源配置，从而有效的达到了道路通行效率、预防交通事故、优化资源配置等效果。

摘要：本发明涉及交通信息分析领域，特别是一种基于深度学习方法的交通流短期预测方法及设备。本发明根据全新构建的U‑TFMamba模型，建立了一种基于深度学习的交通流短期预测方法，该模型以UNet模型为框架，创造性的加入了优化设计的TFMamba模块，有效地降低了对输入数据的要求以及减少了模型的训练时间，且通过该模型能够准确预测未来短期内的各个待检测点位的流量、速度等信息，从而提高交通流预测的准确性和可靠性，为道路管理者提供更有效的决策支持。

摘要：本发明涉及智能交通领域，特别是一种基于深度学习的交通态势分析系统。本发明通过构建所述态势分析模块和所述仿真模块，对全路网范围的交通状态进行实时估算与预测，并探索特定路段区域的交通运行规律。通过大数据分析技术和机器学习算法，提取关键交通指标，提高预测精度。同时，利用仿真模块模拟交通管控措施，为用户提供科学依据，改善交通状况，提高道路通行效率，保障交通安全。同时为交通管理和决策提供技术支持，推动交通行业的可持续发展。

摘要：本发明提供了一种高速公路大规模路网交通状态估计方法及系统，涉及交通数据分析技术领域，包括：获取初始数据集，初始数据集包括全路网每一条线路上的ETC门架对编码、桩号和距离信息；根据初始数据集进行分解处理得到元胞划分结果；根据元胞划分结果进行路网构建处理得到静态路网结构；根据静态路网结构进行实时流量计算得到更新后的元胞状态；根据更新后的元胞状态和静态路网结构生成全路网中各互通类型的交通态势，得到全路网的百米级交通状态估计结果。本发明通过多源数据融合，将ETC门架断面数据与视频监控点、收费站数据相结合，有效弥补了稀疏数据带来的估算精度问题。

摘要：本发明提供了一种大规模路网并行微观仿真方法、装置、设备及介质，涉及交通仿真技术领域，包括根据路网数据和用户异质数据进行路径流量分配处理，结合不同用户对平均旅行时间、旅行时间标准差和通行费用的敏感度进行迭代计算，得到路径流量分配方案；根据路径流量分配方案进行矩阵构建处理，通过分析交通网络的连通性和结构特性构建得到拉普拉斯矩阵；根据拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量进行路网分割处理，得到路网分割结果；对路网分割结果进行空间分解处理得到空间分解结果，并在空间分解结果中的边界区域定义车辆行驶信息得到仿真模型。本发明解决了现有技术无法及时反馈精确的预测结果，导致无法辅助交通决策者及时做出科学决策的问题。