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深度学习驱动的汽车供应链票据数据智能本发明公开了深度学习驱动的汽车供应链票据数据智能分析方法，涉及数据管理技术领根据预处理的次数以及当前预先处理的扫描图像的分割数组的数量特征确定的每个预处理周转换得到的密文转换序列无论从整体上还是分2步骤一：图像预处理模块按照预设的预处理规则对在2.根据权利要求1所述的深度学习驱动的汽车供应链票据数据智能分析方法，其特征3.根据权利要求1所述的深度学习驱动的汽车供应链票据数据智能分析方法，其特征存储入的所有扫描图像的进制转换数据进行拼接得到当前预处理周期的待S13：获取图像预处理模块中当前存储的处理计数量行拼接得到当前预处理周期的密文转换序列。4.根据权利要求3所述的深度学习驱动的汽车供应链票据数据智能分析方法，其特征公式D1=C1_8计算获取所述分割数组A1的补码数值D1，将所述补码数值D1的补码作为所述5.根据权利要求3所述的深度学习驱动的汽车供应链票据数据智能分析方法，其特征若B1在所述数组密文区间[8,15]内，则此时将所述分割数组A1本身作为其的密文数3若B1不在所述数组密文区间[8,15]内，则首先获取分割数组A1的十进制用公式F1=E1+8计算获取所述分割数组A1的原码数值F1，将所述原码数值F1的四位二进制6.根据权利要求1所述的深度学习驱动的汽车供应链票据数据智能分析方法，其特征45步骤二：云处理终端对接收到的当前预处理周期的密文转换序列进行还原并存方面避免常规的密钥加密方式容易被别人破解情况的发生，另一方面摆脱了对密钥的依本发明在对扫描图像进行预处理的过程中根据预处理的次数以及当前预先处理6存储入的所有扫描图像的进制转换数据进行拼接得到所述预处理周期则此时将所述分割数组A1本身作为其的密文数组，并将字符0作为所述分割数组A1的密文后利用公式D1=C1_8计算获取所述分割数组A1的补码数值D1，将所述补码数值D1的补码作SS21：对分割数组A1的十进制数B1进行判定，若B1在所述数组密文区间[8,15]然后利用公式F1=E1+8计算获取所述分割数组A1的原码数值F1，将所述原码数值F1的四位7完成后将图像预处理模块当前存储的处理计数所述云处理终端接收到传输的所述预处理周期的密文转换序列后逆执

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