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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及基于DEM流域分割的InSAR對(duì)流層延遲校正方法及系統(tǒng)，其方法包括：對(duì)DEM數(shù)據(jù)、精密軌道數(shù)據(jù)以及時(shí)序SAR圖像進(jìn)行處理得到未去除對(duì)流層延遲影響的形變速率；對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行垂直和水平兩個(gè)維度的子塊分割；對(duì)各個(gè)子塊區(qū)域進(jìn)行對(duì)流層延遲建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種擬牛頓法求解的輻射源星載快速定位方法，涉及衛(wèi)星導(dǎo)航與輻射源定位領(lǐng)域。首先，根據(jù)衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)和初始軌道參數(shù)對(duì)輻射源進(jìn)行位置粗估計(jì)，獲取輻射源位置的初始估計(jì)值；其次，構(gòu)造多普勒頻移測(cè)量誤差的平方和作為目標(biāo)函數(shù)，在初始估計(jì)值處對(duì)目...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及按鍵領(lǐng)域，更具體地，本公開(kāi)涉及一種按鍵的滑動(dòng)位置修正方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述按鍵設(shè)置有雙通道壓力傳感器，所述方法包括：獲取所述雙通道壓力傳感器的傳感器數(shù)據(jù)；根據(jù)所述傳感器數(shù)據(jù)，確定用戶(hù)在所述按鍵上的滑動(dòng)位置和滑動(dòng)方向；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于企業(yè)級(jí)操作系統(tǒng)的服裝數(shù)據(jù)處理方法及設(shè)備，屬于服裝數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，解決服裝行業(yè)數(shù)據(jù)錄入環(huán)節(jié)，由于人工操作出現(xiàn)錯(cuò)誤率較高，影響行業(yè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性與完整性的問(wèn)題。通過(guò)預(yù)置多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)服裝基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體數(shù)據(jù)識(shí)別與格式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于canal實(shí)現(xiàn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步方法，涉及網(wǎng)約車(chē)領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟一：使用dump操作從源數(shù)據(jù)庫(kù)的binary log中提取數(shù)據(jù)，通過(guò)canal實(shí)例連接到數(shù)據(jù)庫(kù)，監(jiān)聽(tīng)binary log變更事件的變化。本發(fā)明通過(guò)啟用M...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于建筑信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于圖譜數(shù)據(jù)方式配置數(shù)據(jù)的方法和裝置，其中，方法包括以下步驟：獲取待配置數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)配置指令，并對(duì)待配置數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將待配置數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到預(yù)設(shè)的圖譜中，并創(chuàng)建實(shí)體節(jié)點(diǎn)和關(guān)系邊；將待配置數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種文學(xué)作品智能推薦方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取用戶(hù)的歷史閱讀數(shù)據(jù)，對(duì)歷史閱讀數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，輸出歷史閱讀作品集；將歷史閱讀作品集導(dǎo)入預(yù)設(shè)的分類(lèi)器中，確定歷史閱讀作品集中每個(gè)歷史閱讀作品的作品類(lèi)型；獲取每個(gè)歷史閱讀作品的閱讀過(guò)程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于主客觀數(shù)據(jù)融合的乘坐舒適性精準(zhǔn)評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：步驟1，實(shí)時(shí)同步采集乘客舒適性評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)和車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)；步驟2，對(duì)步驟1得到的乘客舒適性評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)和車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，刪除主觀評(píng)分為0的乘客舒適性評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)及其時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于貝葉斯模型平均的組合模型徑流預(yù)報(bào)方法，包括收集預(yù)報(bào)斷面所在流域上游區(qū)域的歷史實(shí)測(cè)氣象和水文數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理；對(duì)處理后的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)報(bào)因子識(shí)別，并分析各預(yù)報(bào)因子的影響滯時(shí)；以確定影響滯時(shí)的預(yù)報(bào)因子作為模型輸入，以預(yù)報(bào)斷面徑流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種風(fēng)電低出力事件生成式有差訓(xùn)練方法和預(yù)測(cè)方法，訓(xùn)練方法包括：獲取至少一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)和同一時(shí)段至少一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)；根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)構(gòu)建第一訓(xùn)練集；第一訓(xùn)練集是指風(fēng)電低出力事件相關(guān)的真實(shí)數(shù)據(jù)集；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)與控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于多尺度圖注意力的最大加權(quán)獨(dú)立集求解方法及系統(tǒng)，通過(guò)多尺度圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)提取多層次鄰域范圍內(nèi)的拓?fù)涮卣?，利用可?xùn)練相似度函數(shù)解析節(jié)點(diǎn)間非線性關(guān)聯(lián)；融合圖結(jié)構(gòu)嵌入與原始節(jié)點(diǎn)效用生成拓?fù)涓兄?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于安全多方計(jì)算的金融數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法及系統(tǒng)，該方法通過(guò)分別獲取收入數(shù)據(jù)、貸款違約數(shù)據(jù)以及消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；使用秘密分享算法將預(yù)處理結(jié)果拆分成預(yù)設(shè)份額，分發(fā)至各金融機(jī)構(gòu)，并使用同態(tài)加密算法將對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)份額進(jìn)行加密，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮實(shí)戰(zhàn)環(huán)境的無(wú)人裝備可靠性仿真驗(yàn)證方法，通過(guò)模塊化智能體設(shè)計(jì)與動(dòng)態(tài)環(huán)境建模，以有效表征無(wú)人裝備作戰(zhàn)環(huán)境的復(fù)雜多樣特征，并結(jié)合地理環(huán)境、氣象環(huán)境與對(duì)抗環(huán)境對(duì)無(wú)人裝備可靠性的影響分析，實(shí)現(xiàn)考慮實(shí)戰(zhàn)環(huán)境的無(wú)人裝備可靠性評(píng)估驗(yàn)證。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于智能壓實(shí)技術(shù)的道路施工方法，包括以下步驟：S1、施工準(zhǔn)備階段：利用地理信息系統(tǒng)軟件根據(jù)施工前的激光掃描地形，確定道路地形和施工邊界尺寸大小，選擇智能壓實(shí)設(shè)備和安裝傳感器；S2、數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)階段：通過(guò)安裝在智能壓實(shí)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種ONNX模型的優(yōu)化方法及裝置，屬于深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，其中，ONNX模型的優(yōu)化方法包括：對(duì)ONNX模型進(jìn)行形狀推理，獲取ONNX模型中各中間節(jié)點(diǎn)的形狀；獲取進(jìn)行形狀推理后的ONNX模型的第一模型狀態(tài)；對(duì)進(jìn)行形狀推理后的O...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于區(qū)塊鏈的多能系統(tǒng)碳排放核算方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取多能源負(fù)荷數(shù)據(jù)，根據(jù)多能源負(fù)荷數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)多能源系統(tǒng)框架；基于多能源系統(tǒng)框架，設(shè)計(jì)用戶(hù)側(cè)不同能源碳排放的排放模型和物理模型，獲取用戶(hù)側(cè)不同能源的碳排放數(shù)據(jù)；引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種醫(yī)療資產(chǎn)故障智能巡檢系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于醫(yī)療設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：智能感知與數(shù)據(jù)采集模塊，通過(guò)傳感器監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，結(jié)合電子標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)設(shè)備識(shí)別與定位，利用邊緣計(jì)算對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和篩選，生成標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)療資...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種自助售貨機(jī)線上下單系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：用戶(hù)端、服務(wù)器端和售貨機(jī)；用戶(hù)端包含商品展示模塊、下單模塊、訂單支付模塊、取貨碼生成模塊和取貨碼展示模塊；服務(wù)器端包含接收模塊、庫(kù)存管理模塊、訂單管理模塊和驗(yàn)證模塊；售貨機(jī)端包含身份驗(yàn)證...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)的YOLOv10模型的芯片表面缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)，其方法包括：構(gòu)建層級(jí)檢測(cè)模型；將芯片表面圖像輸入至特征提取網(wǎng)絡(luò)得到初始特征圖；在特征融合網(wǎng)絡(luò)的預(yù)定節(jié)點(diǎn)嵌入坐標(biāo)注意力模塊，對(duì)初始特征圖進(jìn)行正交方向卷積編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及可見(jiàn)光圖像和紅外圖像配準(zhǔn)方法、裝置及嵌入式程序產(chǎn)品，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)圖像采集、縮放、提取邊緣圖和平移遍歷的處理步驟，實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)光圖像與紅外圖像配準(zhǔn)，在配準(zhǔn)過(guò)程中提出了依據(jù)縮放因子對(duì)可見(jiàn)光圖像進(jìn)行尺度縮放的處理策略、并對(duì)邊緣...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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