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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本公開涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于滯后校正拓頻的微震傳感器前端信號(hào)調(diào)理電路。其中，該基于滯后校正拓頻的微震傳感器前端信號(hào)調(diào)理電路，包括：差分放大電路，用于將微震傳感器輸入的差分信號(hào)轉(zhuǎn)化為單端的振動(dòng)信號(hào)，并根據(jù)預(yù)設(shè)增益對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于操作系統(tǒng)的多場景聲音去噪方法，包括：獲取調(diào)用pulseaudio的音頻應(yīng)用，通過pulseaudio的api解析音頻應(yīng)用的應(yīng)用名稱；通過去噪場景設(shè)置服務(wù)確定應(yīng)用名稱對(duì)應(yīng)的去噪場景，根據(jù)去噪場景確定音頻應(yīng)用的去噪策略；通過去噪?yún)?shù)調(diào)節(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種界面管理方法、裝置、新能源汽車和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及汽車技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：在車機(jī)基于目標(biāo)應(yīng)用與智能終端建立連接的情況下，可通過車端顯示屏顯示智能終端的界面；車端顯示的界面與系統(tǒng)中的活動(dòng)組件一一對(duì)應(yīng)；在車端顯示屏中第一界面退出的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及座艙顯控交互測試技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多模態(tài)融合的座艙顯控交互測試系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括交互數(shù)據(jù)輸入模塊，用于獲取待測試座艙顯控設(shè)備的設(shè)備型號(hào)、屏幕尺寸等基礎(chǔ)參數(shù)；多模態(tài)信號(hào)采集模塊，基于基礎(chǔ)參數(shù)采集座艙環(huán)境中的視覺、聽覺和觸覺信號(hào)；融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種抗獎(jiǎng)勵(lì)黑客推薦系統(tǒng)優(yōu)化方法及抗獎(jiǎng)勵(lì)黑客推薦系統(tǒng)，所述方法包括：構(gòu)建動(dòng)態(tài)間隔機(jī)制，基于用戶歷史序列和正負(fù)樣本對(duì)對(duì)計(jì)算動(dòng)態(tài)間隔項(xiàng)，用于量化正負(fù)樣本間的偏好差異強(qiáng)度；對(duì)動(dòng)態(tài)間隔項(xiàng)進(jìn)行跨樣本統(tǒng)計(jì)歸一化，得到歸一化后的間隔項(xiàng)；通過停止...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種在vue3實(shí)現(xiàn)多頁簽緩存方法及系統(tǒng)，涉及前端性能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：在切換事件發(fā)生時(shí)，對(duì)頁簽切換進(jìn)行加權(quán)計(jì)數(shù)并時(shí)間衰減，構(gòu)建稀疏鄰接關(guān)系；進(jìn)行多輪傳播計(jì)算穩(wěn)態(tài)共振系數(shù)；提取字段分布熵、狀態(tài)變更比率、訪問時(shí)延和訪問熱度系數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于頻率響應(yīng)傳遞函數(shù)的線路故障檢測方法、介質(zhì)及設(shè)備，包括：通過根據(jù)歷史頻域失真信號(hào)中每個(gè)頻率的頻域分量和實(shí)驗(yàn)頻域還原信號(hào)中每個(gè)頻率的頻域分量，確定每個(gè)頻率的頻率響應(yīng)，并根據(jù)各個(gè)頻率的頻率響應(yīng)和預(yù)設(shè)目標(biāo)函數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種線路故障檢測方法，包括：通過令多項(xiàng)式模型中的第一個(gè)時(shí)變系數(shù)和第二時(shí)變系數(shù)為0，并在取絕對(duì)值的平方之后作為殘差模型，以根據(jù)所構(gòu)建的殘差模型對(duì)多項(xiàng)式模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，從而使得動(dòng)態(tài)更新后的多項(xiàng)式模型，對(duì)當(dāng)前失真信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于幻覺上下文嵌入的大語言模型所有權(quán)認(rèn)證方法和裝置，屬于模型所有權(quán)保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)采集的背景知識(shí)段落進(jìn)行語義保持但事實(shí)扭曲的重寫以構(gòu)造幻覺上下文集合；針對(duì)每一幻覺上下文設(shè)計(jì)與原始主題一致的自然查詢，形成（自然查詢，幻覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N低氣壓環(huán)境混凝土內(nèi)鋼筋腐蝕電流與銹蝕預(yù)測方法、裝置和設(shè)備，屬于工程仿真建模技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：建立考慮氧氣濃度、硫酸根離子擴(kuò)散行為和氯離子擴(kuò)散行為的混凝土內(nèi)部的耦合傳輸模型；建立鋼筋腐蝕電流密度和腐蝕深度預(yù)測模型，用于對(duì)混凝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鋼?FRP復(fù)合筋疲勞壽命的非參數(shù)預(yù)測方法，屬于土木工程材料與結(jié)構(gòu)的疲勞性能評(píng)估領(lǐng)域，包括：初始化鋼?FRP復(fù)合筋的組分材料屬性、荷載條件和初始狀態(tài)，其中，組分材料包括內(nèi)芯鋼筋和FRP層；根據(jù)等效剛度分配原則，分別計(jì)算組分材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種光刻膠旋涂工藝仿真方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：基于目標(biāo)晶圓的參數(shù)信息、光刻膠注入口的位置信息和光刻膠注入口的角度，建立扇形仿真網(wǎng)格；采用二維自適應(yīng)網(wǎng)格加密算法對(duì)所述扇形仿真網(wǎng)格進(jìn)行網(wǎng)格劃分，得到目標(biāo)仿真網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于分層思維鏈的高等數(shù)學(xué)解題模型推理強(qiáng)化方法，所述方法包括：獲取目標(biāo)題目通過解題模型輸出的推理思維鏈和預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)思維鏈；對(duì)所述推理思維鏈中的每一個(gè)推理句子和所述標(biāo)準(zhǔn)思維鏈中的每一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)句子進(jìn)行相似計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于道路標(biāo)識(shí)識(shí)別的車輛自動(dòng)駕駛導(dǎo)航方法及系統(tǒng)，涉及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，方法包括：獲取道路標(biāo)識(shí)的圖像數(shù)據(jù)以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊處理得到融合標(biāo)識(shí)特征，提取初步位置信息；獲取道路標(biāo)識(shí)的實(shí)際位置信息，比對(duì)實(shí)際位置信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳排放監(jiān)測領(lǐng)域，提供了一種基于空天地一體化的碳排放監(jiān)測選點(diǎn)方法及系統(tǒng)。該方法包括，分別提取土地類型特征數(shù)據(jù)、地表高程特征數(shù)據(jù)、地表溫度特征數(shù)據(jù)以及風(fēng)速與風(fēng)向特征數(shù)據(jù)；獲取目標(biāo)研究區(qū)域的碳衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，提取溫室氣體濃度分布圖，結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的智慧水務(wù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)及監(jiān)測方法；包括：采集預(yù)設(shè)水務(wù)系統(tǒng)中的多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)；對(duì)標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)融合，構(gòu)造多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)矩陣；構(gòu)建數(shù)字孿...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N時(shí)段劃分方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，該方法用于對(duì)晶圓廠暫停生產(chǎn)時(shí)段的劃分，方法包括：獲取晶圓加工事件數(shù)據(jù)流，并基于批次標(biāo)識(shí)符關(guān)聯(lián)同一批次的事件序列，生成暫停生產(chǎn)時(shí)段；建立二維優(yōu)先級(jí)規(guī)則，基于二維優(yōu)先級(jí)規(guī)則將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于區(qū)塊鏈的航空餐具智能管理與溯源方法及系統(tǒng)，屬于策略優(yōu)化領(lǐng)域，更具體地屬于專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法領(lǐng)域。本發(fā)明通過區(qū)塊鏈分布式賬本與RFID物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽，對(duì)航空餐具的清洗、消毒、配送和回...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種公交碳效率關(guān)鍵因果鏈識(shí)別方法、電子設(shè)備、介質(zhì)，包括：構(gòu)建線路級(jí)公交碳效率變量集，所述線路級(jí)公交碳效率變量集包括控制變量、協(xié)變量、單位乘客里程碳排放量；所述控制變量為公交運(yùn)行策略；所述協(xié)變量為公交碳效率影響因素；假設(shè)線路級(jí)公交...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)零部件圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)與降噪方法。該方法包括以下步驟：步驟一：圖像數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，構(gòu)建數(shù)據(jù)增強(qiáng)與降噪任務(wù)所需的訓(xùn)練樣本對(duì)；步驟二：構(gòu)建數(shù)據(jù)增強(qiáng)與降噪模型，該模型包括雙分支自編碼...
								
            
							
            
							
						
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