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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)明提供一種最佳化零件取放流程的系統(tǒng)及其方法。此系統(tǒng)通過一最佳化演算模塊處理使用者輸入的多個(gè)參數(shù)，并將處理后得到的解經(jīng)由該最佳化演算模塊處理而輸出多個(gè)最終參數(shù)。該最佳化演算模塊采用基因演算法，并整合精密設(shè)計(jì)的懲罰機(jī)制，使得使用者僅需提供特...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種光學(xué)元件中膜層的設(shè)計(jì)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及光學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。上述方法包括：在電子設(shè)備中所加載的目標(biāo)應(yīng)用中，對(duì)待測試的光學(xué)元件的表面確定入射角的角度范圍，光學(xué)元件的表面帶有膜層；在目標(biāo)應(yīng)用中確定膜層在測試中將采用的膜層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于連續(xù)管的氣液兩相流壓力確定方法及裝置，適用于連續(xù)管的氣液兩相流壓力確定方法包括：按照預(yù)設(shè)長度間隔將所述連續(xù)管劃分為多個(gè)部分；確定所述多個(gè)部分所處的位置、井斜角以及內(nèi)部的流體流動(dòng)方向；在預(yù)生成的壓力計(jì)算模型庫中，根據(jù)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種多模態(tài)編碼器的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中方法包括：將當(dāng)前任務(wù)的當(dāng)前訓(xùn)練集中的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至待訓(xùn)練的多模態(tài)編碼器，得到與多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)多模態(tài)特征；根據(jù)至少一個(gè)多模態(tài)特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了毫米波雷達(dá)安檢儀設(shè)備成像及模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，基于毫米波雷達(dá)對(duì)第一樣本被檢對(duì)象進(jìn)行掃描得到的樣本毫米波原始數(shù)據(jù)和與其對(duì)應(yīng)的樣本雷達(dá)三維體素?cái)?shù)據(jù)對(duì)AI成像網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；基于AI成像網(wǎng)絡(luò)輸出的樣本預(yù)測雷達(dá)三維體素?cái)?shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種測控實(shí)驗(yàn)結(jié)果的處理方法、裝置以及量子計(jì)算機(jī)，利用本申請(qǐng)的方案，可有效提高對(duì)能譜實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析效率，從而提高量子計(jì)算機(jī)的執(zhí)行效率。另外，本申請(qǐng)的方案直接利用能譜實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，在量子芯片粗測階段就能獲取精確度較高的調(diào)制譜，并且...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開內(nèi)容提供一種用于預(yù)測霉菌出現(xiàn)時(shí)間的第一裝置，包括：信息采集單元，其獲得與要被預(yù)測霉菌出現(xiàn)時(shí)間的環(huán)境相關(guān)的環(huán)境參數(shù)，其中，所述環(huán)境參數(shù)包括溫度和濕度；以及處理單元，其基于所述環(huán)境參數(shù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測在所述環(huán)境內(nèi)將要出現(xiàn)霉菌的預(yù)計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換裝置及方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該裝置包括：反量化模塊，用于從支持的多個(gè)量化模式中選擇目標(biāo)量化模式，以及從支持的多個(gè)量化格式中選擇目標(biāo)量化格式；反量化模塊，還用于獲取目標(biāo)量化模式下目標(biāo)量化格式對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換映射關(guān)系，轉(zhuǎn)換...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種領(lǐng)域特定語言應(yīng)答方法、相關(guān)裝置和介質(zhì)。該領(lǐng)域特定語言應(yīng)答方法包括：將目標(biāo)查詢輸入候選詞分?jǐn)?shù)預(yù)測模型，得到多個(gè)候選詞的第一分?jǐn)?shù)；基于領(lǐng)域特定語言語法規(guī)則、以及領(lǐng)域特定語言應(yīng)答中已預(yù)測出的上一個(gè)詞，生成預(yù)測詞的引導(dǎo)指令；基于引導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種交通標(biāo)線優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)通過目標(biāo)路段的虛線路段的第一車輛關(guān)聯(lián)信息及通過目標(biāo)路段的實(shí)線路段的第二車輛關(guān)聯(lián)信息；根據(jù)第一車輛關(guān)聯(lián)信息及第二車輛關(guān)聯(lián)信息，確定違章變道車輛；獲取違章...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實(shí)施例，提供了運(yùn)輸對(duì)象定位的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取目標(biāo)運(yùn)輸工具對(duì)應(yīng)的運(yùn)輸單，其中運(yùn)輸單指示目標(biāo)運(yùn)輸工具待運(yùn)輸?shù)哪繕?biāo)運(yùn)輸對(duì)象的初始定位信息；其中目標(biāo)運(yùn)輸對(duì)象包括從多個(gè)來源中的至少一個(gè)來源獲得的運(yùn)輸對(duì)象；按照預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實(shí)施例，提供了節(jié)點(diǎn)預(yù)警的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：響應(yīng)于接收到針對(duì)目標(biāo)航班的監(jiān)測需求，基于目標(biāo)航班的目標(biāo)屬性對(duì)應(yīng)的目標(biāo)屬性值，確定針對(duì)目標(biāo)屬性值是否設(shè)置有目標(biāo)保障節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)預(yù)警規(guī)則；響應(yīng)于針對(duì)目標(biāo)保障節(jié)點(diǎn)設(shè)置有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種支付處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的移動(dòng)支付技術(shù)，可應(yīng)用于即時(shí)通信客戶端對(duì)應(yīng)的商戶服務(wù)器，該方法包括：接收即時(shí)通信客戶端對(duì)應(yīng)的支付服務(wù)器發(fā)送的針對(duì)目標(biāo)支付項(xiàng)的支付請(qǐng)求，支付請(qǐng)求包括第一對(duì)象的標(biāo)識(shí)，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的實(shí)施例提供了一種交易數(shù)據(jù)的驗(yàn)證方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法由聯(lián)盟鏈網(wǎng)絡(luò)中的目標(biāo)聯(lián)盟鏈節(jié)點(diǎn)執(zhí)行，聯(lián)盟鏈網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)經(jīng)過授權(quán)的聯(lián)盟鏈節(jié)點(diǎn)，聯(lián)盟鏈節(jié)點(diǎn)用于驗(yàn)證和執(zhí)行交易，該方法包括：接收來自客戶端的攜帶有交易數(shù)據(jù)的交易請(qǐng)求...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N業(yè)務(wù)處理方法以及相關(guān)裝置。本申請(qǐng)實(shí)施例可應(yīng)用于人工智能等各種場景。其方法包括：首先，獲取業(yè)務(wù)的詢問信息，其中，業(yè)務(wù)的詢問信息攜帶業(yè)務(wù)的標(biāo)識(shí)信息；接著，根據(jù)業(yè)務(wù)的標(biāo)識(shí)信息查找業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)的K個(gè)日志數(shù)據(jù)，其中，K個(gè)日志數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于K個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種合約進(jìn)程的處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，應(yīng)用于區(qū)塊鏈領(lǐng)域，該方法包括：獲取待處理區(qū)塊對(duì)應(yīng)的合約交易分布表；根據(jù)每個(gè)智能合約對(duì)應(yīng)的參考交易處理量，構(gòu)建參考合約交易處理表；基于合約交易分布表和參考合約交易處理表，按照合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種電子裝置與其桌布生成方法。所述方法包括下列步驟。獲取原始圖像。檢測多個(gè)顯示設(shè)備的排列布局位置與顯示規(guī)格參數(shù)。根據(jù)各個(gè)顯示設(shè)備的排列布局位置與顯示規(guī)格參數(shù)，決定一目標(biāo)圖片分辨率。利用一圖像修復(fù)模型將原始圖像擴(kuò)增為具有目標(biāo)圖片分辨...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)、產(chǎn)品及車輛，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。圖像處理方法包括：獲取紅外攝像機(jī)采集到的第一圖像；利用圖像超分模型對(duì)第一圖像進(jìn)行超分處理，得到第二圖像，其中，圖像超分模型為利用多個(gè)高清圖像和分別與每個(gè)高清圖...
								
            
							
            
							
						
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								      血液異常紅細(xì)胞參數(shù)、檢測方法及其識(shí)別AI訓(xùn)練方法中，拍攝平鋪的鏡檢樣本獲得圖像；對(duì)圖像中的正常紅細(xì)和異常紅細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別與標(biāo)注，用標(biāo)注圖片進(jìn)行AI訓(xùn)練，獲得AI特征數(shù)據(jù)集A，其中包括正常紅細(xì)胞特征、異常紅細(xì)胞特征。用AI識(shí)別算法識(shí)別鏡檢樣本圖...
								
            
							
            
							
						
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								      凝集血小板參數(shù)、檢測方法及其識(shí)別AI訓(xùn)練方法中，血液樣本經(jīng)過預(yù)處理，獲得鏡檢樣本平鋪；讓血小板靜置沉底；拍攝獲得鏡檢樣本圖像；對(duì)正常血小板和凝集血小板進(jìn)行識(shí)別與標(biāo)注，獲得標(biāo)注圖片進(jìn)行AI訓(xùn)練，獲得的AI特征數(shù)據(jù)集A中包括正常血小板特征，AI...
								
            
							
            
							
						
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