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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明提供一種電力系統(tǒng)中指令執(zhí)行鏈異常檢測(cè)方法及裝置，屬于電力系統(tǒng)監(jiān)控領(lǐng)域。該方法包括：獲取電力系統(tǒng)中的待檢測(cè)源代碼；提取待檢測(cè)源代碼中所包括的指令執(zhí)行鏈中各指令語(yǔ)義的特征信息；將每條指令執(zhí)行鏈中各指令語(yǔ)義的特征信息輸入到預(yù)先構(gòu)建的判斷模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種俚語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的實(shí)時(shí)語(yǔ)音翻譯方法，包括：創(chuàng)建俚語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)詞庫(kù)，在俚語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)詞庫(kù)中儲(chǔ)存詞語(yǔ)或短語(yǔ)，對(duì)俚語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)詞庫(kù)中每一詞語(yǔ)或短語(yǔ)標(biāo)記對(duì)應(yīng)俚語(yǔ)，同步基于俚語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)詞庫(kù)中儲(chǔ)存的各詞語(yǔ)或短語(yǔ)標(biāo)記內(nèi)容，對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種智能Agent記憶領(lǐng)域知識(shí)沖突檢測(cè)方法，包括以下步驟：對(duì)用戶(hù)輸入信息進(jìn)行判定，當(dāng)為問(wèn)題時(shí)則直接回答，否則視為需要記憶的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，進(jìn)行下一步處理；當(dāng)視為領(lǐng)域知識(shí)時(shí)，在記憶中查找與當(dāng)前輸入相似的過(guò)往知識(shí)，如找到則判定過(guò)往知識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N礦山大模型行業(yè)認(rèn)知能力測(cè)試數(shù)據(jù)的合成方法，包括：獲取與目標(biāo)行業(yè)相關(guān)的目標(biāo)文本；其中，目標(biāo)文本具有用于衡量目標(biāo)對(duì)象對(duì)目標(biāo)行業(yè)的認(rèn)知能力的知識(shí)點(diǎn)；對(duì)目標(biāo)文本中的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行提取，得到目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)；基于目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)以及與目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)匹配的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推送領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng)，具體包括有以下步驟：數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，其具體內(nèi)容包括有娛樂(lè)明星類(lèi)、社會(huì)環(huán)境類(lèi)、人文歷史類(lèi)、軍事發(fā)展類(lèi)和美食類(lèi)；用戶(hù)信息的收集，通過(guò)子數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)用戶(hù)的當(dāng)天瀏覽內(nèi)容進(jìn)行收集分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種具備遠(yuǎn)程消殺的可視化白蟻監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取待消殺區(qū)域的圖像及相應(yīng)區(qū)域的環(huán)境信息，對(duì)所述圖像進(jìn)行去噪處理，生成去噪后的圖像，其中，所述環(huán)境信息包括：溫度和濕度；設(shè)置白蟻活動(dòng)強(qiáng)度評(píng)估模型，根據(jù)去噪后的圖像計(jì)算白蟻的活...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與AI驅(qū)動(dòng)的智能裝飾設(shè)計(jì)系統(tǒng)，涉及裝飾設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、特征提取模塊、模態(tài)融合模塊、聯(lián)合表示學(xué)習(xí)模塊、設(shè)計(jì)生成模塊、交互反饋模塊。該基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與AI驅(qū)動(dòng)的智能裝飾設(shè)計(jì)系統(tǒng)，針對(duì)不同模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種未來(lái)變化環(huán)境下水庫(kù)入庫(kù)流量及壩下水資源變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，包括：基于GCM氣候模式獲取未來(lái)逐月降水?dāng)?shù)據(jù)、未來(lái)逐月氣溫?cái)?shù)據(jù)、未來(lái)逐月蒸散發(fā)數(shù)據(jù)以及未來(lái)土地利用數(shù)據(jù)；結(jié)合RCCC?WBM模型模擬得到水庫(kù)控制斷面的未來(lái)徑流過(guò)程；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域性口語(yǔ)智能翻譯方法，包括：選定目標(biāo)區(qū)域，在目標(biāo)區(qū)域中采集口語(yǔ)音頻，對(duì)采集到的口語(yǔ)音頻進(jìn)行清洗，對(duì)完成清洗的口語(yǔ)音頻標(biāo)注譯文，創(chuàng)建口語(yǔ)譯文庫(kù)，將完成清洗并標(biāo)注有譯文的口語(yǔ)音頻放置于口語(yǔ)譯文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于不可靠網(wǎng)絡(luò)的多智能體系統(tǒng)動(dòng)態(tài)事件觸發(fā)納什均衡搜尋方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，基于不可靠網(wǎng)絡(luò)的多智能體系統(tǒng)動(dòng)態(tài)事件觸發(fā)納什均衡搜尋方法，包括：通過(guò)定義每個(gè)使用者的收益函數(shù)，基于梯度下降模型和領(lǐng)導(dǎo)跟隨者一致性模型以及動(dòng)態(tài)事件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多種方法比較結(jié)果得到最優(yōu)城市局部碳排放區(qū)構(gòu)建方法的技術(shù)框架，屬于城市低碳規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。所述方法通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：首先整合城市二維形態(tài)數(shù)據(jù)和三維形態(tài)信息，構(gòu)建多維數(shù)據(jù)分析體系；其次分別使用自然間斷點(diǎn)法、DBSCAN聚類(lèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)分析的電力安全監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：采集電力系統(tǒng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)，基于目標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)圖譜模型；基于知識(shí)圖譜模型獲取電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳播節(jié)點(diǎn)，生成因果分析基礎(chǔ)圖，并構(gòu)建因果圖模型；對(duì)因果圖模型的因果關(guān)系進(jìn)行特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的項(xiàng)目施工進(jìn)度動(dòng)態(tài)管控方法，涉及施工管控技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建目標(biāo)建筑工程BIM模型；進(jìn)行預(yù)制構(gòu)件布設(shè)模擬優(yōu)化，獲得建筑工程構(gòu)件設(shè)計(jì)參數(shù)集合，并進(jìn)行構(gòu)件生產(chǎn)，得到建筑項(xiàng)目預(yù)制構(gòu)件集合；對(duì)建筑項(xiàng)目預(yù)制構(gòu)件集合進(jìn)行屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子裝置及其方法和非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，電子裝置可以接收用于將第一分辨率的第一圖像恢復(fù)為超過(guò)所述第一分辨率的第二分辨率的圖像的請(qǐng)求。所述電子裝置可以基于接收到的所述請(qǐng)求來(lái)執(zhí)行圖像恢復(fù)模型，所述圖像恢復(fù)模型包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)人工智能模型的養(yǎng)老院老人走失預(yù)警系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)融合模塊、人工智能分析模塊、預(yù)警模塊和后臺(tái)管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊采集養(yǎng)老院老人的視頻圖像數(shù)據(jù)、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；多模態(tài)融合模塊對(duì)采集到的不同模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種高溫氣冷堆一回路的停堆預(yù)警狀態(tài)判斷方法和系統(tǒng)，涉及核電站監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：采用多個(gè)冗余信號(hào)采集通道對(duì)高溫氣冷堆一回路進(jìn)行壓力信號(hào)采集，得到與各所述冗余信號(hào)采集通道對(duì)應(yīng)的壓力信號(hào)；當(dāng)各所述壓力信號(hào)為有效信號(hào)時(shí)，對(duì)各所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明創(chuàng)造涉及鈉離子電池制備技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及了一種改性篩分型碳負(fù)極材料及其制備方法和應(yīng)用，所述改性碳材料由多孔碳粉末表面經(jīng)改性材料包覆得到，所述改性材料包覆為包覆材料和相變材料雙層包覆；所述相變材料為石蠟、正十六烷、正十八烷、脂肪酸、硬脂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及頻率選擇表面領(lǐng)域，具體涉及一種金屬諧振單胞通斷構(gòu)型機(jī)械可重構(gòu)的螺旋形頻率選擇表面，包括襯底和粘貼在襯底表面上的金屬單胞，金屬單胞在襯底上周期性排列；金屬單胞分為上層金屬層與下層絕緣基底疊成組合層；金屬單胞以阿基米德雙螺旋為基礎(chǔ)，兩...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種基于微電網(wǎng)的電力調(diào)度方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括：在區(qū)塊鏈的鏈下獲取所述微電網(wǎng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)；基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)初始策略參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，得到目標(biāo)策略參數(shù)，所述目標(biāo)策略參數(shù)使所述微電網(wǎng)的終端在滿(mǎn)足滿(mǎn)意度約束條件下的收益最大化...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于正弦化指標(biāo)的儲(chǔ)能調(diào)頻指令預(yù)測(cè)方法，獲取調(diào)頻指令信號(hào)；基于預(yù)設(shè)算法將所述調(diào)頻指令信號(hào)分解成與分解層數(shù)對(duì)應(yīng)個(gè)數(shù)的若干模態(tài)子序列，及計(jì)算各模態(tài)子序列的正弦化指標(biāo)系數(shù)；依據(jù)各模態(tài)子序列的正弦化指標(biāo)系數(shù)對(duì)各模態(tài)子序列進(jìn)行數(shù)學(xué)變換；將經(jīng)數(shù)學(xué)變換...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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