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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)自動(dòng)調(diào)制識(shí)別方法；該方法包括：首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行初步特征提取，生成多尺度的特征表示；隨后，通過自注意力SA機(jī)制對(duì)提取的特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重分配，增強(qiáng)信號(hào)的全局特征表示能力；然后，利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N烹飪提示方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于烹飪場(chǎng)景，該方法包括：獲取臺(tái)面溫場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)和臺(tái)面溫度矩陣數(shù)據(jù)；并分別對(duì)臺(tái)面溫場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)和臺(tái)面溫度矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到食材特征信息和溫場(chǎng)特征信息；將烹飪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于腦電信號(hào)分類技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種微弱非對(duì)稱性視覺刺激的腦電信號(hào)分類模型的訓(xùn)練方法及應(yīng)用。訓(xùn)練方法包括：基于原始信號(hào)獲取頻域正頻率信號(hào)數(shù)據(jù)集并劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集和驗(yàn)證集；構(gòu)建腦電信號(hào)分類模型，初始化可傳播梯度的模態(tài)分解矩陣；對(duì)模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)一些實(shí)施例提供一種服務(wù)器、顯示設(shè)備和語音回復(fù)方法。顯示設(shè)備將語音指令和用戶的多模態(tài)生理數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器，服務(wù)器對(duì)多模態(tài)生理數(shù)據(jù)執(zhí)行情感分析處理，以獲取多模態(tài)情感數(shù)據(jù)并生成待分析數(shù)據(jù)。服務(wù)器通過情感意圖解析大模型對(duì)待分析數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光伏水下航行器外形參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，用于水下航行器設(shè)計(jì)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)水下航行器外形設(shè)計(jì)參數(shù)抽樣，形成初始樣本庫；基于樣本庫構(gòu)建參數(shù)化模型；通過CFD求解器對(duì)參數(shù)化模型進(jìn)行仿真；根據(jù)樣本庫構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)代理模型；通過ISI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種高擬真的水面自主船舶虛擬測(cè)試仿真方法，包括：對(duì)海上水面自主船舶進(jìn)行運(yùn)動(dòng)模擬：通過UE5設(shè)計(jì)高細(xì)膩度的欠驅(qū)集裝箱船賽博孿生體，結(jié)合分離MMG思想，建立六自由度集裝箱船的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型，基于PhysX引擎，實(shí)現(xiàn)精確的受力模擬和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大斷面高陡坡斜井全工序集成施工智能臺(tái)車的安全性能分析的方法，包括：步驟1：對(duì)臺(tái)車載荷計(jì)算；步驟2：對(duì)臺(tái)車進(jìn)行有限元分析；步驟3：對(duì)臺(tái)車安全性計(jì)算與復(fù)核；將臺(tái)車分成：針梁模塊、內(nèi)框模塊、模板模塊、斜撐模塊、穩(wěn)定桿構(gòu)件、銷軸構(gòu)件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆礋o人機(jī)設(shè)備發(fā)射覆蓋范圍評(píng)估方法。本發(fā)明通過電磁傳播經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停⒔Y(jié)合由改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法確定的建筑物修正項(xiàng)系數(shù)，來評(píng)估反無人機(jī)設(shè)備的發(fā)射覆蓋范圍，其包括：首先，通過CW測(cè)試獲取原始數(shù)據(jù)集；其次，對(duì)采集到的反無...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于任務(wù)池權(quán)重的任務(wù)分配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，基于當(dāng)前分配任務(wù)的任務(wù)類型，確定至少一個(gè)任務(wù)池因子，實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前分配任務(wù)的處理需求的解析和分類識(shí)別。劃分不同優(yōu)先級(jí)的任務(wù)池，每個(gè)任務(wù)池中的任務(wù)池因子相同，確保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于交通領(lǐng)域，提供一種基于NSGA?Ⅱ和α?條件詞典的多目標(biāo)內(nèi)陸港區(qū)位選擇方法，包括：分析內(nèi)陸港選址的影響因素，構(gòu)建多樞紐軸輻射式網(wǎng)絡(luò)；針對(duì)內(nèi)陸港選址提出基本假設(shè)；以最小化總成本、最大化公鐵聯(lián)運(yùn)比例和最小化碳排放量為目標(biāo)，構(gòu)建混合整數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于配置化BOM的零件清單自動(dòng)校核方法，包含如下步驟：在步驟S1中，根據(jù)零件功能結(jié)構(gòu)構(gòu)建基本號(hào)數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)基本號(hào)數(shù)據(jù)庫形成標(biāo)準(zhǔn)零件號(hào)；按照功能結(jié)構(gòu)劃分若干功能模塊并分別賦予基本號(hào)，標(biāo)準(zhǔn)零件號(hào)的中綴為零件所屬功能模塊的基本號(hào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于保險(xiǎn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的策略制定方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取報(bào)價(jià)系統(tǒng)中的預(yù)設(shè)客戶數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)市場(chǎng)數(shù)據(jù)；將預(yù)設(shè)市場(chǎng)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)客戶數(shù)據(jù)組成狀態(tài)數(shù)據(jù)，將狀態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)作數(shù)據(jù)、獎(jiǎng)勵(lì)數(shù)據(jù)組...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種用于嵌入水印的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法首先從第一目標(biāo)圖像中獲取待嵌入水印的第一圖像塊，并在所述第一圖像塊中添加不可見錨點(diǎn)，之后將所述第一圖像塊和待嵌入的第一水印信息輸入可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向過程，獲得已嵌入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種感知一致的水下圖像增強(qiáng)方法，涉及圖像增強(qiáng)的技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：首先，對(duì)原始圖像進(jìn)行雙通道顏色補(bǔ)償、白平衡校正與直方圖對(duì)比度增強(qiáng)，獲取顏色增強(qiáng)圖像；其次，對(duì)其亮度通道進(jìn)行中值濾波與伽馬校正，生成多曝光圖像序列；再提取各曝光圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于視覺的港機(jī)設(shè)備移動(dòng)距離檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過在龍門吊兩側(cè)對(duì)稱部署工業(yè)相機(jī)組，通過多光譜成像模塊實(shí)時(shí)采集地面標(biāo)識(shí)圖像；基于標(biāo)定板計(jì)算徑向和切向的畸變系數(shù)，建立貝位號(hào)與圖像坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換映射關(guān)系，結(jié)合GP...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種光子計(jì)數(shù)CT成像方法、裝置及光子計(jì)數(shù)CT系統(tǒng)，方法包括：獲取實(shí)時(shí)圖像對(duì)應(yīng)多個(gè)目標(biāo)能量段的融合規(guī)則；根據(jù)融合規(guī)則，對(duì)多能譜原始數(shù)據(jù)中多個(gè)目標(biāo)能量段的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，獲得處理數(shù)據(jù)；多能譜原始數(shù)據(jù)包括多個(gè)目標(biāo)能量段的數(shù)據(jù)；將處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N簽名圖像生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能領(lǐng)域。該簽名圖像生成方法包括：獲取初始簽名圖像；根據(jù)所述初始簽名圖像的像素大小，生成包含遮擋區(qū)域的目標(biāo)遮罩圖像；基于所述目標(biāo)遮罩圖像對(duì)所述初始簽名圖像進(jìn)行擦除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三胞胎寬度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：S1、圖像預(yù)處理；S2、提取特征；S3、圖像轉(zhuǎn)化；S4、圖像融合及數(shù)據(jù)增強(qiáng)；S5、YOLOV5模型訓(xùn)練及檢測(cè)。本發(fā)明提供一種基于三胞胎寬度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)方法，將寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水質(zhì)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于格拉姆角場(chǎng)圖像的水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法及裝置，包括：獲取待監(jiān)測(cè)水體的吸光度曲線數(shù)據(jù)，通過格拉姆角場(chǎng)將吸光度曲線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的水質(zhì)監(jiān)測(cè)模型，通過水質(zhì)監(jiān)測(cè)模型執(zhí)行如下步驟：提取圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝说牟馁|(zhì)屬性預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法，通過獲取待訓(xùn)練圖像和所述待訓(xùn)練圖像對(duì)應(yīng)的法向圖；將所述待訓(xùn)練圖像輸入到第一編碼器，獲得所述待訓(xùn)練圖像的特征數(shù)據(jù)，將所述法向圖輸入至第二編碼器，獲得所述法向圖的特征數(shù)據(jù)；所述待訓(xùn)練圖像的特征數(shù)據(jù)、所述...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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