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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本專利公開(kāi)了汽車起重機(jī)支腿系統(tǒng)的全工況自主控制系統(tǒng)與方法。所屬系統(tǒng)可配置4根及以上任意數(shù)量支腿并可展收至任意程度；所屬方法分別測(cè)量各支腿組件的靜剛度曲線和支腿系統(tǒng)的承載與變形聯(lián)合控制矩陣，實(shí)施初始調(diào)平；然后，超前解算上裝作業(yè)將引起的底盤姿態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于微生物技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種反硝化菌、菌劑及其應(yīng)用。本發(fā)明篩選出塑料海洋生物被膜來(lái)源的、抗逆性強(qiáng)、具有NO3
	?還原完整通路的反硝化細(xì)菌，即沈氏菌（Shimia sp.）...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種堆載預(yù)壓過(guò)程中土體密實(shí)度自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，屬于土木工程與巖土工程檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、顯示與報(bào)警模塊及電源模塊。傳感器模塊由土壓力傳感器、沉降傳感器和孔隙水壓力傳感器組成，分別用于采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種新型的管道內(nèi)貼片和視覺(jué)傳感器搭載裝置，集成管道內(nèi)運(yùn)動(dòng)、貼片及管道內(nèi)徑測(cè)量功能于一體，適用于內(nèi)表面紋理弱的圓形狹長(zhǎng)管道內(nèi)直徑測(cè)量。該裝置包括搭載平臺(tái)、貼片裝置、視覺(jué)傳感器。裝置搭載平臺(tái)負(fù)責(zé)搭載貼片裝置和視覺(jué)傳感器在管道內(nèi)運(yùn)動(dòng)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了模擬量校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域的一種基于動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)的模擬信號(hào)分段校準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、嵌入式設(shè)備創(chuàng)建模擬信號(hào)校準(zhǔn)表，設(shè)定啟用狀態(tài)的第一更新規(guī)則以及校準(zhǔn)優(yōu)先級(jí)的第二更新規(guī)則；步驟S2、嵌入式設(shè)備獲取輸入的校準(zhǔn)表設(shè)置指令，對(duì)校準(zhǔn)表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種云渲染方法、云渲染裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：響應(yīng)于接收到云渲染請(qǐng)求，確定所述云渲染請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景；按照預(yù)設(shè)資源池隊(duì)列，確定所述目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的目標(biāo)資源池；其中，所述預(yù)設(shè)資源池隊(duì)列依次包括固...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于樣本回放的AUV故障診斷方法、介質(zhì)、設(shè)備，涉及AUV故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取多傳感器采集的AUV的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，得到初始樣本；根據(jù)初始樣本對(duì)擾動(dòng)的魯棒性，基于彩虹存儲(chǔ)器從初始樣本中選擇回放樣本進(jìn)行存儲(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于特征選擇的電力系統(tǒng)狀態(tài)辨識(shí)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取初始特征數(shù)據(jù)集；利用第一特征選擇算法對(duì)初始特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征篩選，得到第一特征值；通過(guò)自適應(yīng)時(shí)序綜合方法，將不同時(shí)間切片的第一特征值綜合為第二特征值，得到子特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種輸變電設(shè)備故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取輸變電設(shè)備的多模態(tài)診斷數(shù)據(jù)，所述多模態(tài)診斷數(shù)據(jù)包括振動(dòng)診斷數(shù)據(jù)和聲學(xué)診斷數(shù)據(jù)；將振動(dòng)診斷數(shù)據(jù)和聲學(xué)診斷數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)故障診斷模型，所述預(yù)設(shè)故障診斷模型包括第一故障診斷通道和...
								
            
							
            
							
						
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								      基于遺忘學(xué)習(xí)算法的長(zhǎng)尾識(shí)別數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法及系統(tǒng)，該方法首先獲取原始長(zhǎng)尾識(shí)別數(shù)據(jù)集，并利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到遺忘數(shù)據(jù)集和非遺忘數(shù)據(jù)集的動(dòng)態(tài)錨點(diǎn)集合；然后基于遺忘數(shù)據(jù)集和非遺忘數(shù)據(jù)集的動(dòng)態(tài)錨點(diǎn)集合，構(gòu)建遺忘損失函數(shù)；最后基于遺忘損失函數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種煤礦供電系統(tǒng)電壓暫降風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于煤礦供電系統(tǒng)電壓暫降風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括定義電壓暫降參數(shù)并獲取敏感設(shè)備數(shù)據(jù)；分析工業(yè)過(guò)程的PIT，構(gòu)建全過(guò)程電壓暫降耐受力曲線；基于HAZOP方法進(jìn)行電壓暫降偏離下的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種煤礦供電系統(tǒng)多場(chǎng)景建模方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于電力系統(tǒng)場(chǎng)景建模技術(shù)領(lǐng)域，包括建立主電路拓?fù)洌瑯?gòu)建含自定義模塊的仿真模型；配置設(shè)備參數(shù)，導(dǎo)入現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)負(fù)載矩陣；設(shè)置故障場(chǎng)景，通過(guò)斷路器時(shí)序精確模擬各類電網(wǎng)故障；啟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種電力市場(chǎng)交易用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控方法，包括以下步驟：S1：實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)電力市場(chǎng)交易行為數(shù)據(jù)及跨區(qū)域電力傳輸數(shù)據(jù)；S2：基于交易行為數(shù)據(jù)提取異常交易特征指標(biāo)；S3：計(jì)算各傳輸路徑的波動(dòng)系數(shù)；S4：生成綜...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種狹小空間內(nèi)人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)估計(jì)方法以及裝置，所述方法包括：構(gòu)建人體三維點(diǎn)云模型，通過(guò)所述人體三維點(diǎn)云模型擬合參數(shù)化人體模型，得到擬合后的參數(shù)化人體三維模型；通過(guò)多臺(tái)三維相機(jī)采集狹小空間內(nèi)的人體圖像；根據(jù)預(yù)設(shè)的人體姿態(tài)估計(jì)算法提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種兩階段電子個(gè)人劑量計(jì)劑量值識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括構(gòu)建模擬環(huán)境，并對(duì)多種型號(hào)的電子個(gè)人劑量計(jì)顯示屏拍攝照片，并對(duì)拍攝后的顯示屏照片進(jìn)行預(yù)處理和人工篩選；通過(guò)圖像標(biāo)注工具對(duì)電子個(gè)人劑量計(jì)的顯示屏有效圖像進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域標(biāo)記標(biāo)注；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種反應(yīng)堆異常檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及反應(yīng)堆安全監(jiān)測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集反應(yīng)堆數(shù)據(jù)，并對(duì)反應(yīng)堆數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建反應(yīng)堆的運(yùn)行狀態(tài)模型，運(yùn)行狀態(tài)模型用于對(duì)反應(yīng)堆進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，識(shí)別運(yùn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于伽馬計(jì)數(shù)的反應(yīng)堆外推臨界監(jiān)測(cè)方法，涉及反應(yīng)堆外推臨界監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：在反應(yīng)堆未運(yùn)行狀態(tài)下，獲取對(duì)應(yīng)多個(gè)監(jiān)測(cè)位置的伽馬本底計(jì)數(shù)率；在反應(yīng)堆提棒達(dá)臨界過(guò)程中，采集各監(jiān)測(cè)位置實(shí)時(shí)中子計(jì)數(shù)率和伽馬計(jì)數(shù)率；獲取扣除本底后的實(shí)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種熔鹽儲(chǔ)熱運(yùn)行方法及系統(tǒng)，涉及燃煤發(fā)電機(jī)組儲(chǔ)熱運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)優(yōu)化算法確定儲(chǔ)熱系統(tǒng)的運(yùn)行方案，以適應(yīng)電負(fù)荷的變化并提高儲(chǔ)熱系統(tǒng)的調(diào)節(jié)靈活性與效率。本發(fā)明構(gòu)建了熔鹽物性、邊界條件、儲(chǔ)熱系統(tǒng)、儲(chǔ)熱方案優(yōu)化與放熱方案優(yōu)化模型，熔鹽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合改進(jìn)A*算法與自適應(yīng)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法與系統(tǒng)，通過(guò)改進(jìn)A*算法的動(dòng)態(tài)權(quán)重機(jī)制，在障礙密集區(qū)減少冗余搜索，稀疏區(qū)增強(qiáng)路徑探索，兼顧搜索效率與路徑最優(yōu)性；結(jié)合自適應(yīng)遺傳算法解決傳統(tǒng)算法收斂慢、易局部最優(yōu)問(wèn)題，同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于單諧波系統(tǒng)矩陣的雙色磁納米粒子成像方法，包括：分別將兩種不同種類的磁納米粒子樣品移動(dòng)至中心零磁場(chǎng)點(diǎn)，施加掃描磁場(chǎng)使零磁場(chǎng)點(diǎn)掃描整個(gè)成像視場(chǎng)，施加激勵(lì)磁場(chǎng)使磁納米粒子發(fā)生磁化，獲取兩種磁納米粒子樣品的磁化頻譜信號(hào)；基于兩種磁...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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