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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及到一種微體檢健康檢測的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：基于智能穿戴設(shè)備采集PPG信號；通過智能穿戴設(shè)備或配套終端采集用戶人臉圖像數(shù)據(jù)以及舌苔圖像數(shù)據(jù)；基于PPG信號對脈搏波形態(tài)和頻率特征進(jìn)行分析，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療信息管理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及基于醫(yī)聯(lián)網(wǎng)的智慧醫(yī)療信息管理方法、裝置和存儲介質(zhì)。其包括以下步驟：構(gòu)建醫(yī)聯(lián)網(wǎng)采集患者醫(yī)療信息數(shù)據(jù)；使用多模態(tài)深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合注意力機(jī)制構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)分類模型，使用倒排索引技術(shù)結(jié)合圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)創(chuàng)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了原料成分含量測量方法、系統(tǒng)及石斛萃取方法，涉及成分含量測量領(lǐng)域，本發(fā)明通過從對原料進(jìn)行儲藏的環(huán)境的影響因素?cái)?shù)據(jù)以及對原料成分含量數(shù)據(jù)的檢測頻率的角度入手，通過調(diào)整影響因素?cái)?shù)據(jù)以及檢測頻率，使得原料在儲藏完成后，其變質(zhì)率能控制到最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于車輛路面感知的感知物遮擋預(yù)警方法、系統(tǒng)，其方法包括：基于自身車輛的路面感知系統(tǒng)，實(shí)時(shí)追蹤感知范圍內(nèi)的所有目標(biāo)物，并對每個(gè)目標(biāo)物進(jìn)行標(biāo)識；基于每個(gè)目標(biāo)物的標(biāo)識和連續(xù)兩幀的相對位置，計(jì)算每個(gè)目標(biāo)物的預(yù)期運(yùn)動(dòng)軌跡；基于預(yù)期運(yùn)動(dòng)軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小目標(biāo)高精度檢測方法，包括：S1.建立PATransDet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對注意力模塊的輸出特征執(zhí)行分類與回歸操作，以得到最終預(yù)測結(jié)果；S2.建立由大到小的遞進(jìn)式目標(biāo)間輔助檢測網(wǎng)絡(luò)；S3.在檢測網(wǎng)絡(luò)上設(shè)置面積縮放函數(shù)，用于衡量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)模板更新的高動(dòng)態(tài)小目標(biāo)跟蹤方法、介質(zhì)及設(shè)備，該方法針對目標(biāo)變換和遮擋導(dǎo)致的表觀信息變化的挑戰(zhàn)提出TransTRDT技術(shù)，設(shè)計(jì)一條包括質(zhì)量評分頭的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)模板更新分支，充分利用初始幀、當(dāng)前幀和歷史幀中目標(biāo)的有效信息，使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種對超聲圖像中目標(biāo)進(jìn)行智能識別的處理裝置及方法，通過原始幀圖像的多個(gè)掃描方向上的每個(gè)掃描特征圖進(jìn)行雙向上下文關(guān)聯(lián)分析，并將上下文關(guān)聯(lián)分析后的特征圖再次與原始幀圖像進(jìn)行綜合分析，以得到原始幀圖像的上...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉力矩抽檢技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種力矩抽檢方法及抽檢系統(tǒng)。包括：工具身份數(shù)字化：在工具應(yīng)力集中區(qū)激光蝕刻加密二維碼，關(guān)聯(lián)存儲工具規(guī)格參數(shù)、檢測標(biāo)準(zhǔn)、使用約束條件至中央數(shù)據(jù)庫；智能任務(wù)分配：系統(tǒng)依據(jù)產(chǎn)線實(shí)時(shí)狀態(tài)、設(shè)備服役周期、操作人員技能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力?交通網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于用戶偏好賦權(quán)的交通?電力網(wǎng)絡(luò)時(shí)空耦合優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括采集預(yù)定區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車用戶充電與出行的行為偏好數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；基于信息增強(qiáng)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，對電動(dòng)汽車用戶偏好進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳排放計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種鐵路貨車廠修過程碳排放優(yōu)化方法及系統(tǒng)，確定目標(biāo)鐵路貨車的車體變形量、裂紋深度和銹蝕面積占比，根據(jù)相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，經(jīng)累加后得到破損綜合指數(shù)；根據(jù)破損綜合指數(shù)所處的閾值范圍，將目標(biāo)鐵路貨車劃分為低破損程度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于統(tǒng)一編碼的跨平臺設(shè)備參數(shù)流轉(zhuǎn)方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)仿真與穩(wěn)定性分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法，包括：針對跨平臺設(shè)備，為所述跨平臺設(shè)備對應(yīng)的設(shè)備表中添加統(tǒng)一編碼Ukey；基于統(tǒng)一編碼Ukey，對所述跨平臺設(shè)備建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，以對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于原型的縱向聯(lián)邦持續(xù)學(xué)習(xí)隱私保護(hù)方法，屬于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括如下步驟：1、模型初始化和任務(wù)初始化；2、對參與方實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本對齊；3、各個(gè)參與方執(zhí)行本地模型前向訓(xùn)練獲得嵌入值；4、客戶端將各自本地嵌入值發(fā)送...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的智能分析系統(tǒng)，涉及安防智能分析技術(shù)領(lǐng)域，包括，安防數(shù)據(jù)采集模塊，采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取視頻數(shù)據(jù)特征，提取音頻信號特征，基于傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，對特征數(shù)據(jù)進(jìn)行插值；數(shù)據(jù)降維模塊，基于特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于密度圖卷積的多特征情感腦電識別方法、裝置及介質(zhì)。方法包括以下步驟：采集原始腦電信號并進(jìn)行頻段濾波劃分；提取各頻段頻率特征，計(jì)算情緒狀態(tài)相關(guān)的電極空間相關(guān)性并構(gòu)建鄰接矩陣；通過密度圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取不同情緒狀態(tài)下的多維度空間特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種系統(tǒng)級建模優(yōu)化系統(tǒng)、方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，系統(tǒng)包括：預(yù)測并行調(diào)度模塊監(jiān)控線程池中線程的阻塞語句；線程池控制模塊對阻塞語句的等待信號進(jìn)行并行線程分配，得到線程分配結(jié)果；線程執(zhí)行模塊用于根據(jù)執(zhí)行線程分配結(jié)果中的線程所得到的模擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)部署方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)部署技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)監(jiān)控存儲節(jié)點(diǎn)的訪問狀態(tài)與模式，計(jì)算熱點(diǎn)數(shù)據(jù)頻率系數(shù)Fr，分析是否超負(fù)荷，并發(fā)出預(yù)警指令；在接收到預(yù)警后，客戶端通過網(wǎng)絡(luò)獲取必要的引導(dǎo)程序并加載操作系統(tǒng)鏡像，同時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)領(lǐng)域和智能控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種小粒徑精密覆膜播種一體機(jī)智能控制系統(tǒng)，包括車輛電路模塊、電機(jī)控制模塊、無線傳輸模塊、GPS模塊、料倉監(jiān)測模塊、單片機(jī)，車輛電路模塊為播種一體機(jī)的各個(gè)系統(tǒng)提供電力，電機(jī)控制模塊，通過單片...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供一種探針卡及其測試方法。該探針卡用于滿足多種待測芯片的測試需求，該探針卡包括：多個(gè)測試端口，測試端口用于連接至待測芯片以對待測芯片進(jìn)行測試，測試端口的數(shù)量大于或者等于多種待測芯片中每種待測芯片中焊盤的數(shù)量，測試端口包括交替排...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小型姿軌控推力器多功能支撐臺架及使用方法，涉及航天器姿軌控推力器地面試驗(yàn)支撐臺架技術(shù)領(lǐng)域，包括：倒梯形支撐框架、三自由度微調(diào)機(jī)構(gòu)、剛度保持機(jī)構(gòu)、超溫感知機(jī)構(gòu)和推力感知機(jī)構(gòu)；本發(fā)明中，通過倒梯形支撐框架與三角形傳力框架協(xié)同分散...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種頁巖氣開采現(xiàn)場安全風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)測預(yù)警裝置，屬于頁巖氣技術(shù)領(lǐng)域，包括監(jiān)測管道，所述監(jiān)測管道的表面設(shè)置有安裝組件，所述安裝組件的表面固定安裝有超聲波流量計(jì)；所述監(jiān)測管道的底部固定連接有支撐桿，所述支撐桿的底部設(shè)置有監(jiān)測組件，所述監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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