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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环NRPA機(jī)器人集群協(xié)同管理方法及系統(tǒng)，涉及RPA機(jī)器人管理的技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：是否存在任務(wù)執(zhí)行請(qǐng)求，存在則解析生成目標(biāo)任務(wù)并執(zhí)行任務(wù)判斷的步驟，不存在則間隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)后重新判定；若目標(biāo)任務(wù)含多個(gè)子任務(wù)，則為子任務(wù)添加標(biāo)簽并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于適宜性評(píng)價(jià)的海洋立體空間高潛力區(qū)識(shí)別布局方法，涉及海洋空間規(guī)劃管理技術(shù)領(lǐng)域，收集海域自然、社會(huì)、生態(tài)數(shù)據(jù)及歷史立體確權(quán)項(xiàng)目案例，進(jìn)行預(yù)處理構(gòu)建海域立體空間基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫；基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析歷史立體確權(quán)案例，構(gòu)建用海活動(dòng)?空間層關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種土壤結(jié)構(gòu)智能改良方法及系統(tǒng)，具體涉及土壤結(jié)構(gòu)改良技術(shù)領(lǐng)域；是通過采集目標(biāo)耕地區(qū)域的原始土壤樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化處理后，采用多維特征映射模型重構(gòu)土壤結(jié)構(gòu)狀態(tài)圖譜；并通過結(jié)構(gòu)模式識(shí)別提取影響耕作性能的關(guān)鍵結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及灌溉用水技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)管理的灌區(qū)用水優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括：收集灌區(qū)工程及監(jiān)測(cè)站點(diǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、灌區(qū)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)、接入灌區(qū)內(nèi)各分水口水量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、集成渠系及地塊地理信息拓?fù)鋽?shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字化檔案庫；根據(jù)數(shù)字化檔案庫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種虛擬電廠動(dòng)態(tài)優(yōu)化的控制管理方法，包括：確定虛擬電廠的管理范圍，根據(jù)決策變量和連接節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建局部成本和收益函數(shù)、協(xié)同成本函數(shù)；將虛擬電廠拆分成若干虛擬電廠單元，構(gòu)建虛擬電廠單元匹配優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)；利用遺傳算法和虛擬電廠單元匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種跨媒體檢索中的多模態(tài)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，方法包括：通過線性變換層將提取到的多模態(tài)特征映射到多模態(tài)特征空間；在多模態(tài)特征空間中，根據(jù)自注意力機(jī)制計(jì)算各模態(tài)特征的模態(tài)內(nèi)注意力權(quán)重，根據(jù)交叉注意力機(jī)制計(jì)算不同模態(tài)特征的跨模態(tài)注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專模型協(xié)同訓(xùn)練方法，通過接收待檢索數(shù)據(jù)，提取待檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，并基于數(shù)據(jù)特征建立多模態(tài)數(shù)據(jù)索引；基于多模態(tài)數(shù)據(jù)索引，通過注意力機(jī)制處理數(shù)據(jù)特征，并得到融合數(shù)據(jù)特征；將融合數(shù)據(jù)特征輸入至檢索通用模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供?一種基于增量學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專模型自演進(jìn)方法及系統(tǒng)，通過接收當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)和當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)對(duì)應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，確定對(duì)應(yīng)的已訓(xùn)練的目標(biāo)通專模型；提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，得到多模態(tài)數(shù)據(jù)特征，通過目標(biāo)專用模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)特征和多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于增強(qiáng)型地?zé)嵯到y(tǒng)熱流固化多場(chǎng)耦合建模方法，屬于油氣田開采技術(shù)領(lǐng)域，包括生成兩組隨機(jī)數(shù)作為裂縫中心位置，并根據(jù)裂縫中心位置、跡長(zhǎng)以及方向確定隨機(jī)裂縫端點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)確定的隨機(jī)裂縫端點(diǎn)坐標(biāo)形成初始光滑裂縫網(wǎng)格；根據(jù)所述初始光滑裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于氣泡注意力機(jī)制的管道內(nèi)多相流壓力特征預(yù)測(cè)方法，屬于氣液多相流壓力預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的預(yù)測(cè)方法包括步驟：獲取若干壓力時(shí)間序列數(shù)據(jù)并劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集；將壓力時(shí)間序列數(shù)據(jù)分解為低波動(dòng)、高波動(dòng)序列；建立由低波動(dòng)序列ARIM...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種真空密封泄漏率預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：根據(jù)法蘭密封面的加工方式構(gòu)建法蘭密封面的三維微觀形貌模型；基于三維微觀形貌模型建立不同接觸狀態(tài)下密封接觸界面間的泄漏微通道并分析通道特性，確定不同接觸狀態(tài)的泄漏微通道中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復(fù)合體空間碎片的偏振度計(jì)算方法，具體涉及一種基于微面元pBRDF模型的復(fù)合體空間碎片偏振度計(jì)算方法，解決了現(xiàn)有偏振度計(jì)算方法真實(shí)性和準(zhǔn)確性較差的技術(shù)問題。本發(fā)明提供的基于微面元pBRDF模型的復(fù)合體空間碎片偏振度計(jì)算方法針對(duì)復(fù)合體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及玻璃瓶生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種輕量化玻璃瓶生產(chǎn)數(shù)字化模具的三維仿真設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：對(duì)玻璃瓶模具構(gòu)建數(shù)字化模具幾何模型；根據(jù)數(shù)字化模具幾何模型識(shí)別氣泡逸出優(yōu)先路徑，構(gòu)建玻璃瓶數(shù)字化仿真模型；基于玻璃瓶數(shù)字化仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)建模與隨機(jī)模擬相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種基于貪心學(xué)習(xí)高斯混合模型的時(shí)序數(shù)據(jù)隨機(jī)模擬方法。該方法包括下列步驟：S1構(gòu)建包含K個(gè)高斯分量的高斯混合模型并初始化所述高斯分量的參數(shù)集；S2將二維向量劃分為與高斯分量一一對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶制造智能化管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種船舶管路設(shè)計(jì)出圖階段管理的方法及系統(tǒng)，通過獲取并結(jié)構(gòu)化處理生產(chǎn)日程與工藝規(guī)范數(shù)據(jù)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化輸入集，利用多目標(biāo)優(yōu)化引擎進(jìn)行沖突消解、進(jìn)度與成本優(yōu)化，并結(jié)合四維模型、語義驗(yàn)證及動(dòng)態(tài)調(diào)度生成初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種目標(biāo)語言模型安全評(píng)測(cè)方法及電子設(shè)備，可以應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于安全等級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)多個(gè)安全領(lǐng)域進(jìn)行安全等級(jí)分類，得到分類結(jié)果；針對(duì)多個(gè)安全等級(jí)的每個(gè)安全等級(jí)，對(duì)至少一個(gè)安全領(lǐng)域進(jìn)行測(cè)試題庫構(gòu)建，得到測(cè)試...
								
            
							
            
							
						
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								      基于鍵盤敲擊的用戶注冊(cè)、登錄方法，涉及用戶身份的識(shí)別和驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)在實(shí)用性、部署效率、用戶數(shù)據(jù)安全性以及跨設(shè)備適應(yīng)能力等方面的問題。包括以下步驟：步驟S1，采集用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)集；步驟S2，從采集到的用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種保障數(shù)字圖像唯一性的NFT生成方法，包括步驟一、獲取用戶在區(qū)塊鏈上的用戶信息B；步驟二、通過哈希算法F對(duì)用戶信息B進(jìn)行編碼，生成哈希值H；步驟三、加載雙模塊生成模型C1；步驟四、通過雙模塊生成模型C1中的編碼器模塊從NFT數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對(duì)用戶輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實(shí)體集、主意圖置信度和用戶特征的任務(wù)包。確定主意圖置信度的級(jí)別，若為高置信度，調(diào)用相應(yīng)子智能體處理任務(wù)包；若為中置信度，確定主意圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲得企業(yè)的多個(gè)窗口財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集，并根據(jù)財(cái)務(wù)異常多維因子進(jìn)行觸發(fā)梳理，建立多個(gè)窗口財(cái)務(wù)異常觸發(fā)向量；進(jìn)行多源訓(xùn)練，建立財(cái)務(wù)異常檢測(cè)架構(gòu)，包括償債異常檢測(cè)模型集...
								
            
							
            
							
						
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