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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及鋼結(jié)構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域，公開一種鋼結(jié)構(gòu)設(shè)備基座的環(huán)氧樹脂澆注墊片及其計(jì)算方法，墊片，包括環(huán)氧樹脂膠注墊片、海綿條、頂升螺栓和緊固螺栓，環(huán)氧樹膠注墊片外側(cè)設(shè)有海綿條，環(huán)氧樹脂膠注墊片通過頂升螺栓和緊固螺栓進(jìn)行固定。方法：確認(rèn)設(shè)備重量、螺栓數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種核反應(yīng)堆的燃料棒傳熱數(shù)值計(jì)算方法和裝置，屬于核領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)燃料棒的當(dāng)前時(shí)間步的界面初值和各節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前時(shí)間步的溫度初值，確定燃料棒的各節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前時(shí)間步的溫度計(jì)算值；在各節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前時(shí)間步的溫度計(jì)算值滿足溫度收斂條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種水汽預(yù)報(bào)模型的訓(xùn)練方法、使用方法及相關(guān)裝置，方法包括：獲取目標(biāo)研究區(qū)域的多源氣象數(shù)據(jù)；對所述多源氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理后的多源氣象數(shù)據(jù)；利用預(yù)設(shè)的空間網(wǎng)格劃分規(guī)則對所述目標(biāo)研究區(qū)域進(jìn)行空間網(wǎng)格劃分，得到若干...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)支撐的智能鍵合銅絲加工控制方法及系統(tǒng)，其包括通過物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備實(shí)時(shí)采集鍵合銅絲加工過程中的多源數(shù)據(jù)，將多源數(shù)據(jù)上傳至云端大數(shù)據(jù)平臺，基于預(yù)設(shè)的加工質(zhì)量評價(jià)模型對加工工序進(jìn)行質(zhì)量評估，生成加工狀態(tài)評估結(jié)果；若加工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于虛擬交互技術(shù)領(lǐng)域，公開多通道低延遲云渲染交互方法及系統(tǒng)，該方法包括：建立客戶端與云渲染服務(wù)器之間的點(diǎn)對點(diǎn)連接；客戶端根據(jù)本地的定位算法生成變換矩陣；云渲染服務(wù)器根據(jù)變換矩陣，更新虛擬場景中的虛擬相機(jī)位姿；云渲染服務(wù)器根據(jù)虛擬相機(jī)位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像恢復(fù)方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，首先通過坐標(biāo)感知注意力模塊增強(qiáng)位置信息并捕捉局部細(xì)節(jié)特征，再基于分層特征恢復(fù)模塊中構(gòu)建的密集跳躍連接的DenseHourglass結(jié)構(gòu)和動態(tài)提示機(jī)制彌補(bǔ)多次下采樣過程中丟失的局部...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于幾何信息的立體匹配方法、裝置、網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備及介質(zhì)，采用多尺度聚合模塊捕捉并融合多尺度的幾何信息，增強(qiáng)立體匹配精度，再構(gòu)建基于幾何傳播機(jī)制的增強(qiáng)幾何信息的相關(guān)性體積模塊，將幾何尺度信息跨尺度傳播與放大，使得通過學(xué)習(xí)到的邊緣特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種電力桿塔點(diǎn)云數(shù)據(jù)的對稱面構(gòu)建系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括：原始點(diǎn)云選取模塊，用于在電力桿塔的點(diǎn)云全體中，選取部分點(diǎn)云作為原始點(diǎn)云A；平面構(gòu)建模塊，用于在原始點(diǎn)云A內(nèi)選取不共線的三點(diǎn)來構(gòu)建平面S；鏡像點(diǎn)云構(gòu)建模塊，用于以平面S為對稱面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種動態(tài)壓縮圖像的方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法為獲取待處理圖像的縮略圖、第一尺寸相同的第一數(shù)量個(gè)第一子圖以及目標(biāo)閱讀順序；針對第一數(shù)量個(gè)第一子圖中各第一子圖，獲取第一比例和第二比例，第一比例為第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝藞D像處理方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取待處理圖像的復(fù)雜度等級，以及在待處理圖像中生成多個(gè)初始聚類中心；基于復(fù)雜度等級和多個(gè)初始聚類中心，將待處理圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行分配，得到多個(gè)聚類簇；為每一聚類簇重新確定出第一聚類中心，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種目標(biāo)檢測方法、裝置、電子終端及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，目標(biāo)檢測方法包括：確定檢測目標(biāo)對應(yīng)的檢測框，所述檢測框至少包含所述檢測目標(biāo)的局部，且所述檢測框根據(jù)包含的所述檢測目標(biāo)的局部信息分為至少兩種不同的類別；基于所述當(dāng)前檢測框的類別選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Mamba與CNN的多尺度生成對抗網(wǎng)絡(luò)的PET與MRI圖像融合方法，本發(fā)明所提方法的主體為三支路的生成器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)利用CNN對輸入圖像進(jìn)行多尺度局部特征的提取，利用Mamba進(jìn)一步提取輸入數(shù)據(jù)的全局特征信息，并將提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種木材種類快速鑒定裝置及方法，首先采集各紅木木材的圖像數(shù)據(jù)，對圖像數(shù)據(jù)規(guī)整后劃分為訓(xùn)練集和測試集，構(gòu)建木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用訓(xùn)練集對所述木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，采用所述測試集對深度學(xué)習(xí)的模型進(jìn)行測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種木材制品各部件用材的樹種鑒定方法，首先采集各紅木木材的圖像數(shù)據(jù)，對圖像數(shù)據(jù)規(guī)整后劃分為訓(xùn)練集和測試集，構(gòu)建木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用訓(xùn)練集對所述木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，采用所述測試集對深度學(xué)習(xí)的模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種災(zāi)害救援場景下的無人機(jī)航拍視頻語言定位方法，包括：獲取多個(gè)連續(xù)幀圖像的無人機(jī)航拍視頻以及待定位目標(biāo)的自然語言描述文本，共同輸入無人機(jī)航拍視頻語言定位系統(tǒng)中，得到語言定位結(jié)果；其中，無人機(jī)航拍視頻語言定位系統(tǒng)包括視頻文本特征提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種基于圖像識別的導(dǎo)盲方法、電子設(shè)備、導(dǎo)盲系統(tǒng)及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)環(huán)境圖像并進(jìn)行識別，得到目標(biāo)障礙物區(qū)域和障礙物類型。根據(jù)障礙物類型對目標(biāo)障礙物區(qū)域的障礙物進(jìn)行運(yùn)動判斷，得到運(yùn)動屬性。根據(jù)目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種能源自給型智能隧道巡檢裝置及系統(tǒng)，包括巡檢裝置，巡檢裝置包括運(yùn)動定位裝置、能源儲存裝置、智能云端管理系統(tǒng)、檢測識別系統(tǒng)、智能輔助裝置和上位機(jī)，運(yùn)動定位裝置與能源儲存裝置連接，運(yùn)動定位裝置、能源儲存裝置和上位機(jī)均與智能云端管理...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種充電設(shè)備的認(rèn)證方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，方法包括：向充電設(shè)備發(fā)送獲取實(shí)時(shí)物理特征的請求，接收充電設(shè)備發(fā)送的實(shí)時(shí)物理特征；獲取充電設(shè)備對應(yīng)的基準(zhǔn)物理特征，基于基準(zhǔn)物理特征對實(shí)時(shí)物理特征進(jìn)行物理特征認(rèn)證；響應(yīng)于確定實(shí)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種基于無人機(jī)巡檢的違規(guī)占道識別方法，首先確定巡檢區(qū)域，依據(jù)該區(qū)域規(guī)劃搭載攝像設(shè)備的無人機(jī)的目標(biāo)飛行路徑。隨后，無人機(jī)按照目標(biāo)飛行路徑執(zhí)行巡檢任務(wù)，同步采集道路圖像。接著，利用所采集的道路圖像搭建目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)。完成網(wǎng)絡(luò)搭建后，將無...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及虛擬數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域，尤其為基于AI分身虛擬數(shù)字人實(shí)時(shí)交互系統(tǒng)及使用方法，包括以下步驟：步驟一：獲取麥克風(fēng)采集的原始語言信號數(shù)據(jù)
							  2025-09-29
							
            
						
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