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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      安卓惡意軟件的演化趨勢(shì)之一是惡意行為的多樣化。針對(duì)該問(wèn)題，傳統(tǒng)的二元分類或基于家族的分類方法難以對(duì)這些行為進(jìn)行精細(xì)檢測(cè)。因此，采用多標(biāo)簽分類方法識(shí)別單個(gè)惡意軟件樣本中的惡意行為。本專利采用主動(dòng)學(xué)習(xí)策略，基于專家標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，為新數(shù)據(jù)集添加多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種汽車內(nèi)飾包覆件制造方法及內(nèi)飾包覆件，屬于汽車內(nèi)飾技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)測(cè)量主體輪廓的曲率獲取曲率變化數(shù)據(jù)，然后將曲率變化數(shù)據(jù)與第一閾值進(jìn)行對(duì)比，將曲率變化數(shù)據(jù)大于第一閾值的線段設(shè)為突變段，將曲率變化數(shù)據(jù)小于第一閾值的線段設(shè)為平緩段，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于整車狀態(tài)下的電子機(jī)械卡鉗夾緊力估算方法，屬于汽車EMB控制技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1在駕駛員踩下剎車時(shí)，車輛中央域控ECU接收信息，車輛靜止則進(jìn)入步驟S2，如否則進(jìn)入步驟S3；S2 ECU通過(guò)有壓力傳感器的EMB的輸入值，估算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N高溫柵偏工況下GaN HEMT器件電離總劑量效應(yīng)的仿真方法，具體包括構(gòu)建GaN HEMT器件的二維模型，并對(duì)該二維模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分；構(gòu)建并校準(zhǔn)GaN HEMT器件的電學(xué)仿真模型；仿真高溫柵偏可靠性試驗(yàn)；仿真高溫柵偏工況下Ga...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)嵌套式水文模型模塊智能組配方法、傳輸模塊、以及參數(shù)動(dòng)態(tài)庫(kù)，所述方法包括：構(gòu)建水文專用模型模塊庫(kù)，其中對(duì)每個(gè)模塊編寫(xiě)水文時(shí)空兼容性描述文件，以及標(biāo)注流域特征標(biāo)簽，在接收流域模擬需求后通過(guò)水文拓?fù)浞治錾赡K連接圖；然后進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種時(shí)空碳排放預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取負(fù)荷歷史序列數(shù)據(jù)；采用第一潮流分析算法進(jìn)行潮流計(jì)算，得到潮流計(jì)算結(jié)果；基于潮流計(jì)算結(jié)果，通過(guò)各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的功率傳輸進(jìn)行碳流分析，得到各個(gè)節(jié)點(diǎn)的碳排放系數(shù)；構(gòu)建時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了輸電巡檢無(wú)人機(jī)的航線任務(wù)管控系統(tǒng)，涉及電力巡檢無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集端、數(shù)據(jù)分析端、無(wú)人機(jī)分布端和無(wú)人機(jī)航線任務(wù)管控端，通過(guò)根據(jù)巡檢區(qū)域采集的信息將經(jīng)過(guò)巡檢區(qū)域內(nèi)的所有電力輸電線進(jìn)行巡檢等級(jí)劃分，篩選出重點(diǎn)巡檢線路和低巡檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種企業(yè)合規(guī)事件處理方法，包括：提取系統(tǒng)接收管理人員輸入的企業(yè)合規(guī)事件描述、并提取其中的關(guān)鍵要素；解析引擎根據(jù)關(guān)鍵要素，檢索知識(shí)圖譜，匹配相關(guān)制度條款，查找相似歷史案例，并調(diào)取員工檔案，輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；合規(guī)決策引擎根據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于人類優(yōu)先度的任務(wù)分配方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。方法包括：數(shù)據(jù)輸入步驟，輸入任務(wù)相關(guān)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；融合步驟，將所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合獲得融合特征；計(jì)算步驟，根據(jù)融合特征計(jì)算各智能體的HPS值；分配步驟，根據(jù)HPS值將任務(wù)分配給智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電力系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，公開(kāi)了基于軟件物料清單的電力系統(tǒng)軟件安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括核心組件識(shí)別模塊，所述核心組件識(shí)別模塊從SBOM中提取組件元數(shù)據(jù)，結(jié)合電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯，判斷組件是否屬于關(guān)鍵功能模塊，并將判斷結(jié)果發(fā)送到風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電氣工程管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了電力行業(yè)敏捷開(kāi)發(fā)模式管理中臺(tái)安全監(jiān)督檢測(cè)系統(tǒng)，包括以下模塊：多源數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、智能分析檢測(cè)引擎，實(shí)時(shí)分析檢測(cè)敏捷開(kāi)發(fā)過(guò)程中的安全威脅、安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊、實(shí)時(shí)預(yù)警與響應(yīng)模塊。本發(fā)明建立的智...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)推廣方法、系統(tǒng)及裝置，其技術(shù)方案要點(diǎn)是包括如下步驟：S1、獲取目標(biāo)推廣產(chǎn)品信息，分析目標(biāo)產(chǎn)品特征；S2、對(duì)接數(shù)據(jù)源，采集用戶的行為數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)；S3、根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，構(gòu)建用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于紅外和可見(jiàn)光圖像融合的潤(rùn)滑油泄漏檢測(cè)方法。該方法通過(guò)紅外攝像機(jī)與可見(jiàn)光攝像機(jī)同步采集潤(rùn)滑油管路的紅外圖像和可見(jiàn)光圖像，對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理與配準(zhǔn)，構(gòu)建潤(rùn)滑油泄漏檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，包含特征提取模塊、特征融合模塊和目標(biāo)檢測(cè)模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種肝細(xì)胞癌微血管侵犯預(yù)測(cè)系統(tǒng)及其應(yīng)用，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、病灶勾畫(huà)模塊、圖像預(yù)處理模塊、圖像預(yù)處理與病灶裁剪模塊、分割模塊、瘤周特征提取模塊、特征融合與分類模塊，分割模塊使用分割模型對(duì)處理后的病灶區(qū)域圖像進(jìn)行分割，并將輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本研究開(kāi)發(fā)出一種集Cascade Mask卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高通量檢測(cè)技術(shù)于一體的多靶點(diǎn)微生物快速檢測(cè)系統(tǒng)，目標(biāo)是提升微生物檢測(cè)的通量、精準(zhǔn)度與效率，可應(yīng)用于食品安全、環(huán)境監(jiān)測(cè)、臨床診斷等領(lǐng)域。該系統(tǒng)以Cascade Mask R?CNN為基，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種激光雷達(dá)點(diǎn)云圖像質(zhì)量的檢測(cè)方法，首先基于實(shí)際自動(dòng)駕駛環(huán)境和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)并搭建包含道路、車輛、行人等元素的測(cè)試場(chǎng)景。然后利用粒子群優(yōu)化算法和信息熵理論對(duì)測(cè)試場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高場(chǎng)景的復(fù)雜度。接著將激光雷達(dá)安裝在優(yōu)化后的場(chǎng)景中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)械零件尺寸檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于視覺(jué)計(jì)算的機(jī)械零件尺寸檢測(cè)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明是具備高精度、高效率、可靠性強(qiáng)的國(guó)產(chǎn)化檢測(cè)系統(tǒng)和方法。通過(guò)下采樣模塊進(jìn)行下采樣可以較好的保留高頻信息和相鄰像素之間的語(yǔ)義關(guān)系信息。所述雙分支語(yǔ)義互...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種輕量級(jí)邊緣信息強(qiáng)化的高分辨率遙感圖像語(yǔ)義分割方法，包括：獲取Potsdam遙感圖像數(shù)據(jù)集并預(yù)處理后，劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；搭建輕量級(jí)邊緣信息強(qiáng)化的高分辨率遙感圖像語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)，包括主干網(wǎng)絡(luò)、可分離殘差結(jié)構(gòu)特征提取模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)可視化技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種多模態(tài)融合的肛腸數(shù)據(jù)可視化分析方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：同步采集肛腸影像和壓力信號(hào)，對(duì)齊時(shí)間戳并預(yù)處理，輸出標(biāo)準(zhǔn)化影像和編碼后的生理信號(hào)，提取邊緣和紋理特征，LSTM編碼后與影像特征拼接，融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種利用廢舊石墨為原料進(jìn)行弱化石墨層間范德華力處理來(lái)制備高倍率雙離子電池電極的方法，該方法通過(guò)簡(jiǎn)單的機(jī)械物理法處理廢舊石墨，弱化石墨層間的范德華力，從而得到性能改善的可以用于高倍率雙離子電池電極的石墨材料。本發(fā)明的方法具備以下優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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