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								      本申請(qǐng)涉及主板測(cè)試設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種工業(yè)電腦主板測(cè)試裝置，包括測(cè)試機(jī)主體，測(cè)試機(jī)主體的內(nèi)腔設(shè)置有氣缸，氣缸內(nèi)腔設(shè)置有活塞桿，活塞桿的底端固定連接有連接架，連接架的兩端外表面固定連接有限位桿，本發(fā)明通過(guò)夾具組件能夠根據(jù)電腦主板的規(guī)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種問(wèn)答方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，問(wèn)答方法包括：獲取第一知識(shí)集，第一知識(shí)集包括至少一個(gè)文本樹，文本樹包括若干非葉子節(jié)點(diǎn)和若干葉子節(jié)點(diǎn)，非葉子節(jié)點(diǎn)用于存儲(chǔ)層級(jí)標(biāo)題，葉子節(jié)點(diǎn)用于存儲(chǔ)文本段落；對(duì)各文本樹，遍歷文本樹中的各非葉子節(jié)點(diǎn)，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與信號(hào)處理交叉技術(shù)領(lǐng)域，提供一種結(jié)合CEEMD與自適應(yīng)小波包閾值函數(shù)的GNSS隧道口邊坡形變時(shí)序降噪方法、系統(tǒng)與介質(zhì)，該方法綜合CEEMD和小波包自適應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)，使用混合熵分界、自適應(yīng)閾值、動(dòng)態(tài)平滑和多路徑補(bǔ)償?shù)奶幚恚?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種配電臺(tái)區(qū)儲(chǔ)能負(fù)荷的動(dòng)態(tài)辨識(shí)方法及系統(tǒng)，包括：實(shí)時(shí)地對(duì)配電臺(tái)區(qū)當(dāng)前的電力數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并進(jìn)行預(yù)處理，以獲取電力實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)；獲取歷史電力數(shù)據(jù)，利用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM模型對(duì)所述歷史電力數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征的分析，并基于所述時(shí)序特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于相似度計(jì)算的圖形?模型融合方法，涉及數(shù)據(jù)處理和融合技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中不同廠站或不同數(shù)據(jù)源頭之間的數(shù)據(jù)難以僅憑借站內(nèi)唯一標(biāo)識(shí)符來(lái)進(jìn)行名稱匹配，無(wú)法保證融合和共享的準(zhǔn)確性的問(wèn)題。本發(fā)明首先獲取廠站拓展鄰接矩陣，然后判...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書提供了一種中轉(zhuǎn)往返出行方案推薦方法及程序產(chǎn)品。該方法應(yīng)用于旅游出行服務(wù)平臺(tái)，包括：基于第一類交通工具的第一班次信息和第二類交通工具的第二班次信息，生成中轉(zhuǎn)往返出行方案庫(kù)；其中，該中轉(zhuǎn)往返出行方案庫(kù)中的中轉(zhuǎn)往返出行方案指示：去程和返程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于擴(kuò)散概率模型的SAR影像降噪方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待處理的含有噪聲的SAR影像；將含有噪聲的SAR影像輸入至預(yù)先訓(xùn)練完成的SAR影像降噪模型中，得到降噪后的SAR圖像；其中，SAR影像降噪模型是基于改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種工業(yè)產(chǎn)品異常檢測(cè)方法和相關(guān)裝置。其中，方法包括：獲取工業(yè)產(chǎn)品圖像；對(duì)工業(yè)產(chǎn)品圖像進(jìn)行圖像掩碼處理，生成掩碼特征圖像；將掩碼特征圖像輸入到特征提取模塊中確定工業(yè)產(chǎn)品圖像中的異常區(qū)域，根據(jù)計(jì)算得到的異常得分不斷優(yōu)化平衡特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種骨小梁的參數(shù)確定方法、裝置及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法能夠獲取掃描部位的三維圖像，并確定掃描部位的骨骼在三維圖像中的位置，隨后基于骨骼的位置確定骨小梁在三維圖像中的位置，繼而基于骨小梁的位置獲取三維圖像的感興...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種目標(biāo)動(dòng)畫的生成方法、裝置和電子設(shè)備，通過(guò)第一相機(jī)拍攝包括目標(biāo)模型的三維場(chǎng)景以形成三維分段動(dòng)畫；根據(jù)預(yù)設(shè)動(dòng)畫內(nèi)容和模型貼圖尺寸，制作生成動(dòng)畫序列幀；將動(dòng)畫序列幀制作生成目標(biāo)模型對(duì)應(yīng)的模型貼圖，根據(jù)預(yù)設(shè)位置，將模型貼圖應(yīng)用于完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種目標(biāo)圖像生成方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取隨機(jī)特征向量、期望對(duì)象類別以及期望對(duì)象姿態(tài)信息；根據(jù)隨機(jī)特征向量、期望對(duì)象類別以及期望對(duì)象姿態(tài)信息確定目標(biāo)特征向量；將目標(biāo)特征向量輸入圖像生成模型中，得到圖像生成模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于便攜式采集設(shè)備的人臉圖像合規(guī)檢測(cè)方法，包括：基于便攜式采集設(shè)備，獲取待測(cè)人臉圖像，并對(duì)待測(cè)人臉圖像進(jìn)行亮度特征提取，得到目標(biāo)平均亮度、目標(biāo)峰值亮度和高亮度占比，然后根據(jù)目標(biāo)平均亮度、目標(biāo)峰值亮度和高亮度占比確定綜合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種通過(guò)人類語(yǔ)音匹配數(shù)字人偶形像手部動(dòng)作的方法和系統(tǒng)，包括步驟：S1，采集包含不同語(yǔ)音指令的語(yǔ)音數(shù)據(jù)以及相對(duì)應(yīng)的數(shù)字人偶手部動(dòng)作數(shù)據(jù)，進(jìn)行配對(duì)標(biāo)注處理；S2，對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)和手部動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，轉(zhuǎn)換為特征向量；S3，將數(shù)據(jù)集劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多目標(biāo)評(píng)價(jià)的燒結(jié)用固體燃料性價(jià)比測(cè)算模型建立方法，本發(fā)明通過(guò)計(jì)算擬使用燃料的燒結(jié)生產(chǎn)消耗成本，擬使用燃料的破碎影響燒結(jié)生產(chǎn)成本，擬使用燃料對(duì)熔劑消耗的影響燒結(jié)生產(chǎn)成本，擬使用燃料使用對(duì)燒結(jié)生產(chǎn)的脫硫影響成本，擬使用燃料使用對(duì)燒結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像顯示方法及裝置、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法能夠從掃描對(duì)象的第一腦區(qū)圖像中，提取用于標(biāo)記腦部的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)的目標(biāo)解剖標(biāo)記點(diǎn)，并將第一腦區(qū)圖像與腦圖譜配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后的第一腦區(qū)圖像。然后，該方法能夠基于配準(zhǔn)后的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種按鍵信號(hào)處理方法，通過(guò)對(duì)全部按鍵輸出的模擬量信號(hào)都轉(zhuǎn)換成第一數(shù)字信號(hào)后進(jìn)行處理，并且通過(guò)將按鍵進(jìn)行分類成第一類按鍵和第二類按鍵，以及通過(guò)不同的判斷條件對(duì)兩種不同的按鍵進(jìn)行不同的處理，實(shí)現(xiàn)了兼容不同類型的按鍵檢測(cè)。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種大數(shù)據(jù)平臺(tái)的整體遷移方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)；確定目標(biāo)集群的組件版本及資源配置，其中，組件版本包括核心組件版本和擴(kuò)展組件版本；對(duì)待遷移服務(wù)進(jìn)行分類登記，建立服務(wù)依賴關(guān)系表，并對(duì)待遷移數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；構(gòu)建原...
								
            
							
            
							
						
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								      公開AD大鼠模型成像實(shí)驗(yàn)方法、QSM圖構(gòu)建方法及QSM應(yīng)用，可以用于研究海馬區(qū)域內(nèi)病理蛋白改變。大鼠模型成像實(shí)驗(yàn)方法包括：(I)通過(guò)在SD大鼠雙側(cè)海馬CA1區(qū)分別注射等量的Aβ1?40、PBS溶液，構(gòu)建Aβ誘導(dǎo)的AD大鼠模型G1和對(duì)照組G2...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種遠(yuǎn)程術(shù)后認(rèn)知功能障礙監(jiān)測(cè)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)、程序產(chǎn)品，包括：獲取患者手臂三維空間軌跡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，采集患者語(yǔ)音數(shù)據(jù)；對(duì)手臂軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值清洗，對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)降噪濾波；從預(yù)處理后的手臂軌跡數(shù)據(jù)中提取運(yùn)動(dòng)幅度、擺動(dòng)頻率、時(shí)序規(guī)律...
								
            
							
            
							
						
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								      公開灰質(zhì)腦區(qū)抗磁成分磁化率圖構(gòu)建和分析方法及其應(yīng)用，可以探究AD患者在體素水平上皮質(zhì)鐵沉積的全局分布模式，并定位磁化率與認(rèn)知相關(guān)的皮質(zhì)區(qū)域。方法包括：(1)受試者在磁共振掃描儀上進(jìn)行MR數(shù)據(jù)采集；(2)使用基于Laplacian的相位展開方...
								
            
							
            
							
						
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