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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片冷卻領(lǐng)域，提供了一種渦輪轉(zhuǎn)子葉片的凹槽葉頂氣膜冷卻結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法所述方法包括：根據(jù)凹槽葉頂結(jié)構(gòu)和氣膜覆蓋設(shè)計(jì)需求確定氣膜孔的位置和數(shù)量；通過仿真方法依據(jù)氣膜形成效果設(shè)計(jì)氣膜孔結(jié)構(gòu)，氣膜孔結(jié)構(gòu)為圓形進(jìn)口、縫型出口和冷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N加權(quán)平均的輪盤周向破裂轉(zhuǎn)速分析方法，屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括根據(jù)輪盤結(jié)構(gòu)特征，將輪盤劃分為周向承載的若干個(gè)單元；根據(jù)極限狀態(tài)下輪盤子午面每個(gè)單元的面積，計(jì)算輪盤子午面的有效承載面積；基于有效承載面積，計(jì)算輪盤子午面加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域，公開了一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片的導(dǎo)流管裝配偏差檢驗(yàn)方法，所述方法包括：通過發(fā)動(dòng)機(jī)典型狀態(tài)點(diǎn)的設(shè)計(jì)參數(shù)獲取葉片表面的第一換熱系數(shù)及第一燃?xì)鉁囟确植己腿~片內(nèi)的第二換熱系數(shù)及第二燃?xì)鉁囟确植迹粚⒌谝粨Q熱系數(shù)、第一燃?xì)鉁囟确?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自動(dòng)編程模塊適配設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)的方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，屬于數(shù)字化制造技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過構(gòu)建指令對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)換庫(kù)實(shí)現(xiàn)軟件指令精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換；利用基于COM技術(shù)的平臺(tái)特征提取矩陣自動(dòng)識(shí)別幾何特征；建立坐標(biāo)系映射轉(zhuǎn)換矩陣確保不同平臺(tái)坐標(biāo)統(tǒng)一；設(shè)計(jì)雙...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)靈活性提升技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于遺傳算法的多抽汽位置供熱機(jī)組的發(fā)電功率極限區(qū)間的確定方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過遺傳算法的全局優(yōu)化特性，能夠有效捕捉多抽汽點(diǎn)間的動(dòng)態(tài)耦合關(guān)系及約束觸發(fā)的突變邊界，解決傳統(tǒng)單變量分析或離散采樣方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種虛實(shí)結(jié)合的葉柵試驗(yàn)方法及系統(tǒng)，方法包括：S1.根據(jù)試驗(yàn)件原始葉片的特征幾何參數(shù)確定模化比例，根據(jù)原始葉片和虛擬試驗(yàn)設(shè)備的特征幾何參數(shù)及模化比例，對(duì)試驗(yàn)件的原始葉型以及虛擬試驗(yàn)設(shè)備的特征進(jìn)行模塊化，生成多組虛擬葉片排；S2.將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于循環(huán)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新能源場(chǎng)站發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括步驟：預(yù)先構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和第一全連接層；獲取目標(biāo)場(chǎng)站和源域場(chǎng)站的歷史天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和實(shí)際功率數(shù)據(jù)，并基于源域場(chǎng)站...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于大模型數(shù)據(jù)增強(qiáng)的任務(wù)型對(duì)話摘要方法及系統(tǒng)，該基于大模型數(shù)據(jù)增強(qiáng)的任務(wù)型對(duì)話摘要方法包括以下步驟：基于開源的領(lǐng)域問答數(shù)據(jù)集，構(gòu)建合成的任務(wù)型對(duì)話語料；基于所述合成的任務(wù)型對(duì)話語料，構(gòu)建合成的任務(wù)型對(duì)話摘要數(shù)據(jù)集；基于所述合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風(fēng)電機(jī)群的多時(shí)間尺度服役質(zhì)量調(diào)控方法及系統(tǒng)，方法包括步驟：S1、基于風(fēng)電場(chǎng)歷史故障數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理以去除異常數(shù)據(jù)，形成風(fēng)電場(chǎng)停機(jī)故障歷史記錄；根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)停機(jī)故障歷史記錄，建立威布爾分布的故障模型，得到威布爾失效分布曲線；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室安全敏捷響應(yīng)管理系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)；安全檢測(cè)評(píng)估模塊，與數(shù)據(jù)采集模塊通信連接，用于對(duì)實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與綜合評(píng)估，確定半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的分析評(píng)估報(bào)告；應(yīng)急決策模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于互動(dòng)參與的素質(zhì)教育評(píng)估方法及其系統(tǒng)，它涉及素質(zhì)教育評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域。包括在線評(píng)估平臺(tái)、五大素養(yǎng)積分系統(tǒng)、校內(nèi)終端機(jī)兌換系統(tǒng)、角色管理系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)反饋模塊、數(shù)據(jù)分析與可視化模塊、家校溝通平臺(tái)，在線評(píng)估平臺(tái)分別與五大素養(yǎng)積分系統(tǒng)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種圖像處理方法、芯片、系統(tǒng)芯片、設(shè)備、介質(zhì)及芯片系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括：獲取攝像頭拍攝得到的第一圖像數(shù)據(jù)，對(duì)第一圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到第二圖像數(shù)據(jù)，將第二圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至第一存儲(chǔ)空間，對(duì)第三圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出低質(zhì)X射線焊縫影像缺陷尺寸實(shí)時(shí)測(cè)量方法。構(gòu)建SCA?FlowNet模型，集成主干網(wǎng)、EIEM邊緣增強(qiáng)與WFM信息整合模塊，強(qiáng)化缺陷特征提取。采用HMB?Loss混合損失函數(shù)，結(jié)合交叉熵提升多尺度特征穩(wěn)定性，降低背景干擾誤判。引入D...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種利用高精度標(biāo)準(zhǔn)球優(yōu)化結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)標(biāo)定參數(shù)的方法，最初的結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)標(biāo)定參數(shù)通過最小化重投影誤差得到。之后用初始參數(shù)重建高精度標(biāo)準(zhǔn)球，使重建的標(biāo)準(zhǔn)球點(diǎn)云半徑盡可能接近標(biāo)準(zhǔn)球的真實(shí)半徑，構(gòu)建優(yōu)化函數(shù)。最后結(jié)合非線性最小二乘算法對(duì)全局...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種視頻數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：從視頻中提取目標(biāo)視頻圖像；從目標(biāo)視頻圖像中提取預(yù)設(shè)對(duì)象，得到對(duì)象圖像；根據(jù)對(duì)象圖像生成對(duì)象動(dòng)畫；播放視頻，并在視頻的目標(biāo)視頻圖像播放后插入播放對(duì)象動(dòng)畫；錄制視頻和對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多視角平衡的車輛對(duì)抗紋理生成方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備，所述多視角平衡的車輛對(duì)抗紋理生成方法包括：確定所述目標(biāo)物體的三維模型表示，包括目標(biāo)物體的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)和初始紋理，設(shè)置環(huán)境條件以及無人機(jī)拍攝變換參數(shù)，生成初始渲染圖像；模擬光照條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于球型凸包的無人機(jī)輕量化地圖表征方法及系統(tǒng)，本發(fā)明方法包括對(duì)點(diǎn)云地圖進(jìn)行空間采樣；對(duì)采樣點(diǎn)搜索計(jì)算最近點(diǎn)云距離，若采樣點(diǎn)的最近點(diǎn)云距離小于距離設(shè)定值則刪除該采樣點(diǎn)，重復(fù)采樣直至獲得預(yù)設(shè)指定數(shù)量的采樣點(diǎn)；遍歷所有采樣點(diǎn)計(jì)算到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種電動(dòng)自行車停放檢測(cè)方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括基于雙目相機(jī)獲取目標(biāo)電動(dòng)自行車的當(dāng)前左目圖像和當(dāng)前右目圖像；根據(jù)當(dāng)前左目圖像及當(dāng)前右目圖像，確定目標(biāo)電動(dòng)自行車的當(dāng)前3D目標(biāo)檢測(cè)框；根據(jù)當(dāng)前3D目標(biāo)檢測(cè)框，確定目標(biāo)電動(dòng)自行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于SlowFast?圖傅里葉變換的無人機(jī)對(duì)抗動(dòng)作分類方法，通過獲取無人機(jī)訓(xùn)練圖數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，把圖數(shù)據(jù)分成高低幀率圖數(shù)據(jù)，以此充分發(fā)揮不同幀率數(shù)據(jù)在特征捕捉上的優(yōu)勢(shì)，從而提升無人機(jī)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的感知和決策能力；將兩種具有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于特征的掩碼提取與對(duì)齊方法、裝置及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，所述方法包括：獲取待處理的視頻數(shù)據(jù)的視頻幀，并獲取第一視頻幀和第二視頻幀，第二視頻幀是第一視頻幀的上一幀圖像；獲取第一視頻幀中第一目標(biāo)對(duì)象的第一掩碼數(shù)據(jù)，并獲取第二視頻幀的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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