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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請涉及一種振鏡裝調(diào)裝置及振鏡調(diào)試方法，振鏡裝調(diào)裝置包括本體、光源、兩個電機(jī)組件、檢測組件以及接收件，光源，設(shè)于本體的一側(cè)，用于向本體的容置空間內(nèi)出射校準(zhǔn)激光，兩個電機(jī)組件，電機(jī)組件能夠繞電機(jī)組件的電機(jī)的中心軸的延伸方向相對本體轉(zhuǎn)動，檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種電器設(shè)備控制方法、移動端、飲水機(jī)及可讀存儲介質(zhì)，涉及電器技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于移動端的電器設(shè)備控制方法包括：獲取電器設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識，向設(shè)備標(biāo)識對應(yīng)的電器設(shè)備發(fā)送藍(lán)牙連接請求，以建立與電器設(shè)備之間的藍(lán)牙信道；接收外部輸入的人員識別碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種規(guī)劃位置路徑的方法及刀庫伺服，規(guī)劃位置路徑的方法應(yīng)用于加工裝置的刀庫，包括：獲取刀庫的當(dāng)前圈的刀位信息；基于當(dāng)前圈的刀位信息，確定刀庫的上一圈的刀位信息和下一圈的刀位信息；基于上一圈的刀位信息、當(dāng)前圈的刀位信息和下一圈的刀位...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種無人機(jī)二維平面抗風(fēng)擾軌跡修正方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，包括：獲取無人機(jī)對應(yīng)于當(dāng)前時刻下的風(fēng)場采集信息，風(fēng)場采集信息包括：風(fēng)速數(shù)據(jù)和風(fēng)向數(shù)據(jù)；基于無人機(jī)對應(yīng)于當(dāng)前時刻下的風(fēng)場采集信息，確定無人機(jī)對應(yīng)于當(dāng)前時刻下的主風(fēng)場模式數(shù)據(jù)；對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種飛行器智能自適應(yīng)容錯控制方法。本發(fā)明設(shè)計(jì)固定時間收斂的擴(kuò)張狀態(tài)觀測器獲取包括故障影響的集總擾動，并在預(yù)設(shè)性能控制框架下完成超螺旋滑模控制器設(shè)計(jì)，借助滑模控制器本身良好的魯棒性及結(jié)合觀測器生成總擾動的補(bǔ)償，有效減輕飛行器故障對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能服務(wù)器防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種人工智能服務(wù)器用防護(hù)設(shè)備，包括防護(hù)箱，所述防護(hù)箱的上側(cè)外壁固定連接有控制中心，所述防護(hù)箱的內(nèi)部固定連接有散熱扇，所述防護(hù)箱的內(nèi)部固定連接有支撐組件一，所述支撐組件二的內(nèi)部設(shè)置有連接組件，所述固...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N灰度策略的配置方法、裝置及存儲介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，能夠降低系統(tǒng)中灰度策略的冗余度。該方法包括：獲取目標(biāo)業(yè)務(wù)的灰度配置信息，灰度配置信息用于指示目標(biāo)業(yè)務(wù)的灰度配置策略。基于灰度配置信息，從灰度集成模塊中確定多個目標(biāo)灰度邏輯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于TA系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括確定目標(biāo)回退模式，根據(jù)目標(biāo)回退模式和回退規(guī)則登記表確定待回退對象和待回退對象對應(yīng)的表類型；目標(biāo)回退模式為系統(tǒng)使用人員確定的；待回退對象對應(yīng)回退...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種頁面訪問頻率確定方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取頁面緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)，所述頁面緩沖區(qū)位于任一所述內(nèi)存中；所述頁面緩沖區(qū)用于存儲被運(yùn)行在所述處理器核上的應(yīng)用訪問過的至少部分虛擬頁面的頁面標(biāo)識，根據(jù)所述至少部分虛擬頁面的頁面標(biāo)識...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，能夠解決相關(guān)技術(shù)數(shù)據(jù)處理效果較差的問題。該方法包括：獲取通信系統(tǒng)檢測業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證，確定業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中每條數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證結(jié)果；刪除業(yè)務(wù)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種文旅類信息的處理方法，包括：構(gòu)建一文旅知識圖譜；融合所述文旅知識圖譜到一旅游路徑?jīng)Q策模型；所述旅游路徑?jīng)Q策模型獲取文旅用戶的多模態(tài)數(shù)據(jù)和/或當(dāng)前旅游地的文旅狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；生成所述文旅用戶的實(shí)時推薦旅游信息。這樣本發(fā)明中可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)調(diào)試終端，屬于數(shù)據(jù)調(diào)試技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)獲取層和模擬仿真層，通過在內(nèi)設(shè)置指向性強(qiáng)的數(shù)據(jù)采集模塊，根據(jù)通信協(xié)議等內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)的定向采集，且在采集時進(jìn)行采集策略的制定，能夠大大提高數(shù)據(jù)采集的效率與效果，使得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及工業(yè)控制技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于知識圖譜的工業(yè)生產(chǎn)參數(shù)智能匹配方法及系統(tǒng)。對生產(chǎn)過程中的過程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化的過程張量和約束向量；通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從過程張量中提取設(shè)備特征向量，對設(shè)備特征向量在雙曲空間和球面空間進(jìn)行投影...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備，該方法包括：獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)包，確定目標(biāo)數(shù)據(jù)包的五元組，根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)包的五元組，使用目標(biāo)SBC算法識別目標(biāo)數(shù)據(jù)包的類別，目標(biāo)SBC算法包括N層目標(biāo)分類器，N層目標(biāo)分類器中第i層目標(biāo)分類器的一個輸出為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于決策邊界敏感性感知適應(yīng)的跨工況故障診斷方法及裝置，屬于故障預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括收集目標(biāo)監(jiān)測設(shè)備源工況下不同故障狀態(tài)的有標(biāo)簽檢測信號數(shù)據(jù)和待遷移目標(biāo)工況下不同故障狀態(tài)的無標(biāo)簽檢測信號數(shù)據(jù)；基于源域數(shù)據(jù)建立初始的決策邊界；基于目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種港口設(shè)備運(yùn)維性態(tài)識別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，包括：獲取多源檢測信號；利用改進(jìn)的自適應(yīng)卡爾曼濾波器對所述多源檢測信號進(jìn)行去噪處理，得到樣本信號；通過小波變換和傅里葉變換將所述樣本信號分解為多尺度頻域特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種鉆頭切削齒的設(shè)計(jì)參數(shù)生成方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該鉆頭切削齒的設(shè)計(jì)參數(shù)生成方法包括：獲取不同類型的鉆頭切削齒的參數(shù)和鉆頭切削齒的各項(xiàng)性能指標(biāo)之間的映射關(guān)系，其中，鉆頭切削齒的參數(shù)包括鉆頭切削齒的結(jié)構(gòu)參數(shù)和材料參數(shù)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了漏洞知識圖譜的構(gòu)建方法、漏洞報告生成方法及相關(guān)裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及信息處理、AI等技術(shù)領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：將多條漏洞記錄劃分到多個類別，得到聚類結(jié)果；其中，每條漏洞記錄屬于至少一個類別；基于聚類結(jié)果中各條漏洞記錄...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于大模型和因果分析的知識追蹤方法和裝置，涉及知識追蹤技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過零樣本提示學(xué)習(xí)驅(qū)動大語言模型對歷史作答內(nèi)容進(jìn)行多維度分析，生成對歷史作答內(nèi)容的歸因解釋；利用時序因果注意力機(jī)制對待測試題與歷史作答內(nèi)容的歸因解釋之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)和教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于認(rèn)知風(fēng)格理論的知識追蹤方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，該方法包括步驟：統(tǒng)計(jì)學(xué)生答題行為數(shù)據(jù)，提取并嵌入認(rèn)知特征；構(gòu)建多認(rèn)知特征融合的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的預(yù)測模型;基于認(rèn)知風(fēng)格理論，對學(xué)生的表現(xiàn)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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