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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度遷移重建網(wǎng)絡(luò)的魯棒自適應(yīng)波束成形方法，主要解決現(xiàn)有波束成形器在非理想條件下信號(hào)自相消和魯棒性不足的問題，其實(shí)現(xiàn)步驟是：陣列接收信號(hào)建模；構(gòu)造重建網(wǎng)絡(luò)的實(shí)值信號(hào)協(xié)方差矩陣輸入；基于Unet框架設(shè)計(jì)干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及工業(yè)工況識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種工業(yè)爐窯工況識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法設(shè)計(jì)了自適應(yīng)滑窗轉(zhuǎn)移熵作為優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)，精確量化當(dāng)前時(shí)延序列是否最優(yōu)，同時(shí)利用DDS?POGIC算法，從而實(shí)現(xiàn)了在高維度、時(shí)延序列多的情況下，有效且快速的搜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的快速反應(yīng)機(jī)器人系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、預(yù)測模塊、判定模塊、確定模塊、第一調(diào)整模塊、第一提示模塊、第二調(diào)整模塊以及第二提示模塊。本發(fā)明通過實(shí)時(shí)采集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，如觀看課程視頻時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)測試性設(shè)計(jì)與評(píng)估方法、裝置，涉及發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取航空發(fā)動(dòng)機(jī)的需求文件和功能待測項(xiàng)清單；根據(jù)所述需求文件和所述功能待測項(xiàng)清單進(jìn)行需求分解，獲取功能故障模式影響及危害性分析報(bào)告和功能設(shè)計(jì)報(bào)告；根據(jù)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)電容量配置領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種考慮碳捕捉效益的配電網(wǎng)內(nèi)風(fēng)電容量區(qū)間計(jì)算方法，包括以下步驟：步驟1：建立考慮碳捕捉效益的風(fēng)電容量配置信息數(shù)據(jù)集。步驟2：建立考慮風(fēng)電配置成本和碳捕捉效益的風(fēng)電容量計(jì)算模型。步驟3：建立考慮風(fēng)電不確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種U型混合Transformer網(wǎng)絡(luò)，將卷積層和自注意力機(jī)制的進(jìn)步融合在一起，用于醫(yī)學(xué)圖像分割。混合層設(shè)計(jì)允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡(luò)中，而無需預(yù)先訓(xùn)練。新穎的自注意力機(jī)制使我們能夠在編碼器和解碼器的不同網(wǎng)絡(luò)級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明所提供的循環(huán)蒸餾的牙齒分割模型訓(xùn)練方法、裝置、終端及介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：生成若干組互不重疊的數(shù)據(jù)子集；為每組數(shù)據(jù)子集分配初始牙齒分割模型，并通過多模型協(xié)作方式進(jìn)行迭代訓(xùn)練；在每次迭代訓(xùn)練過程中，利用訓(xùn)練子集更新參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┏樗钅懿季址治龇椒跋到y(tǒng)、產(chǎn)品、介質(zhì)及電子設(shè)備。所述方法包括：獲取抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù)；基于所述抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)網(wǎng)損分析，以獲取所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù)；根據(jù)所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù)計(jì)算獲取所述抽水蓄...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及廣告業(yè)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種廣告業(yè)務(wù)多維度管理方法及系統(tǒng)。其包括以下步驟：獲取的業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶全鏈路路徑，進(jìn)而識(shí)別廣告投放對整個(gè)用戶全鏈路路徑的增量效應(yīng)；采集用戶微觀行為數(shù)據(jù)獲取注意力分?jǐn)?shù)，在注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種建筑施工質(zhì)量自動(dòng)檢測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取建筑裝配式結(jié)構(gòu)中多構(gòu)件的豎向投影平面坐標(biāo)，選取水平邊緣頂點(diǎn)坐標(biāo)集合，計(jì)算平均得出構(gòu)件幾何中心，按構(gòu)件編號(hào)順序連點(diǎn)生成構(gòu)件定位中心向量組。本發(fā)明中，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，提供一種多標(biāo)簽圖像識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：對待識(shí)別圖像和各候選文本標(biāo)簽進(jìn)行特征提取，得到待識(shí)別圖像的圖像特征以及各候選文本標(biāo)簽的文本特征；利用大語言模型組件對圖像特征進(jìn)行特征遷移，并對...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種爆破塊度特征尺度計(jì)算方法和設(shè)備，方法包括：S10、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與模型訓(xùn)練：使用Roboflow平臺(tái)獲取標(biāo)注數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練YOLOv12模型；S20、石塊識(shí)別：加載訓(xùn)練好的模型，對爆破后現(xiàn)場圖像中的石塊進(jìn)行識(shí)別，獲取石塊的邊界框和像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了基于梯度特征提取與多階段融合的地圖檢測方法及系統(tǒng)，涉及深度學(xué)習(xí)和圖像處理領(lǐng)域，針對的問題是：現(xiàn)有技術(shù)在應(yīng)對復(fù)雜地圖數(shù)據(jù)的細(xì)粒度結(jié)構(gòu)、邊界模糊和類別不均衡等問題時(shí)存在不足。該方法通過純凈梯度提取模塊從地圖中提取梯度信息和邊緣細(xì)節(jié)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛控制的技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種車輛標(biāo)定數(shù)據(jù)生成及更新方法、云平臺(tái)、車輛以及設(shè)備，該方法包括：在車輛基于基礎(chǔ)標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行駕駛的情況下，獲取車輛駕駛數(shù)據(jù)和駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)；對車輛駕駛數(shù)據(jù)和駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到車輛的目標(biāo)場景工況數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      公開了一種音頻處理方法、裝置及系統(tǒng)，應(yīng)用于音頻處理及車輛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取歌者針對目標(biāo)歌曲演唱的歌者人聲音頻，以及獲取目標(biāo)歌曲的原唱人聲音頻和伴奏音頻；控制在第一音區(qū)播放第一音頻，以及在第二音區(qū)播放第二音頻，第一音頻包括原唱人聲音頻，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種多元材料電極設(shè)計(jì)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及電極材料設(shè)計(jì)的技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取用于設(shè)計(jì)電極的目標(biāo)材料組合，并將目標(biāo)材料組合輸入到通過歷史材料樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)；通過預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對目標(biāo)材料組合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及感染性肺部疾病標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫建立方法，包括以下：獲取不同樣本用戶針對感染性肺部疾病所關(guān)聯(lián)的多種類型的數(shù)據(jù)源，其中包括臨床數(shù)據(jù)、影像學(xué)數(shù)據(jù)、病原學(xué)數(shù)據(jù)以及遺傳學(xué)與分子數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)源；對標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及藥品管理與預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于數(shù)據(jù)交互的智能適老化藥品管理及安全預(yù)警系統(tǒng)，系統(tǒng)包括信息采集模塊、威脅計(jì)算模塊、威脅提取與排序模塊和可視化與交互模塊，所述信息采集模塊，用于對藥品存儲(chǔ)環(huán)境、藥品狀態(tài)、患者生理數(shù)據(jù)和用藥行為進(jìn)行實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及微波器件射頻傳輸技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種無金屬腔體短路面的氣密性波導(dǎo)微帶過渡結(jié)構(gòu)，包括第一主體和第二主體，所述第一主體與第二主體緊密貼合，用來實(shí)現(xiàn)內(nèi)部環(huán)境與外部環(huán)境的物理隔離，第二主體設(shè)有波導(dǎo)腔、石英基片安裝腔、石英基片、石英基...
								
            
							
            
							
						
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								      本專利屬于微波器件射頻傳輸技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)計(jì)了一種基于間隙波導(dǎo)的氣密性波導(dǎo)微帶轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)，包括上蓋板和下殼體，其中上蓋板和下殼體緊密貼合，在上蓋板的貼合處設(shè)有間隙波導(dǎo)、波導(dǎo)短路腔和微帶線的輻射傳輸腔，下殼體設(shè)有石英基片的安裝腔和石英基片，考慮到石...
								
            
							
            
							
						
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