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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明適用于生化分析技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種生化分析控制方法及其系統(tǒng)。本發(fā)明通過接收生化分析需求，對生化液體樣品進(jìn)行加熱分析，計(jì)算基礎(chǔ)加熱阻值，并進(jìn)行基礎(chǔ)加熱控制；對生化液體樣品進(jìn)行多區(qū)域傳感監(jiān)測，并進(jìn)行區(qū)域融合，計(jì)算多個區(qū)域融合數(shù)值；對多個區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于WebSocket的通用表單系統(tǒng)和表單生成方法，涉及表單系統(tǒng)領(lǐng)域，包括：用于與業(yè)務(wù)端進(jìn)行Websocket連接的通訊模塊和與通信模塊通訊連接的表單設(shè)計(jì)模塊；表單設(shè)計(jì)模塊包括表單設(shè)計(jì)界面，表單設(shè)計(jì)界面為基于Vue 3.x框...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及設(shè)備控制領(lǐng)域，提供一種自移動設(shè)備的控制方法、終端設(shè)備的顯示方法及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，所述自移動設(shè)備包括移動裝置、目標(biāo)工作模塊，所述移動裝置設(shè)置有安裝適配位，并且所述移動裝置可通過所述安裝適配位與至少兩種不同類型的工作模塊適配，以使所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N文檔知識提取方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取待識別文檔的文檔格式和文檔類型；基于所述文檔格式對所述待識別文檔進(jìn)行文檔解析和結(jié)構(gòu)化處理，獲得第一文檔；基于所述文檔類型對所述第一文檔進(jìn)行文檔知識的結(jié)構(gòu)化提取，獲得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及走航系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種移動走航分析可視化系統(tǒng)。其技術(shù)方案包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理與分析層、軟件集成層、功能應(yīng)用層以及用戶交互層構(gòu)成，數(shù)據(jù)采集層：從專業(yè)數(shù)據(jù)源獲取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其中氣象數(shù)據(jù)借助專業(yè)氣象API接口及平臺車載超聲波氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于CNN?BiLSTM?RobustAttention的光伏功率預(yù)測方法。光伏功率預(yù)測方法包括：對歷史光伏運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后進(jìn)行數(shù)據(jù)分解，獲得若干本征模態(tài)函數(shù)；將若干本征模態(tài)函數(shù)和歷史光伏運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，得到重構(gòu)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N能耗概率預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、能耗概率預(yù)測方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，涉及建筑能源管理與智能預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對目標(biāo)建筑物在預(yù)設(shè)歷史時(shí)間段的歷史建筑數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到樣本能耗相關(guān)特征；根據(jù)樣本能耗相關(guān)特征以及真實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種二維圖紙數(shù)據(jù)的校驗(yàn)方法和計(jì)算機(jī)裝置，該方法包括：響應(yīng)于對第一窗口中目標(biāo)二維圖紙的校驗(yàn)指令，對目標(biāo)二維圖紙進(jìn)行識別，獲得構(gòu)件識別數(shù)據(jù)；根據(jù)構(gòu)件識別數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)二維圖紙中的已識別構(gòu)件單元，對各已識別構(gòu)件單元分別添加第一視覺效果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了時(shí)頻?機(jī)理融合驅(qū)動的風(fēng)機(jī)傳動鏈零部件故障預(yù)測方法，提取風(fēng)機(jī)傳動鏈零部件振動信號的時(shí)域特征和頻域特征，并通過快速傅里葉變換解析功率譜特征；對時(shí)域特征和頻域特征進(jìn)行篩選，采用隨機(jī)森林算法構(gòu)建基于振動信號時(shí)頻特征的傳動鏈壽命預(yù)測模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種可信數(shù)據(jù)空間平臺及其融合底座，在可信數(shù)據(jù)空間平臺的一實(shí)施例中，系統(tǒng)架構(gòu)自底向上分別是：融合底座層、能力支撐層、應(yīng)用服務(wù)層和全局監(jiān)測層；所述融合底座層是可信數(shù)據(jù)空間的基座支撐，將時(shí)空碼和數(shù)聯(lián)網(wǎng)內(nèi)化為底層協(xié)議規(guī)則，對外體現(xiàn)權(quán)益根相...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于區(qū)塊鏈的檔案數(shù)據(jù)存儲方法及裝置。本公開提供的方法通過將密文分割為多個數(shù)據(jù)塊，分別存儲至區(qū)塊鏈的一個不同的節(jié)點(diǎn)上；并基于智能合約管理各節(jié)點(diǎn)存儲節(jié)點(diǎn)的訪問權(quán)限，由此能夠解決在檔案數(shù)據(jù)加密存儲情況下由于加密...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種CAD二維圖紙數(shù)據(jù)的處理方法和計(jì)算機(jī)裝置，該方法包括：響應(yīng)于對目標(biāo)建筑結(jié)構(gòu)的CAD二維圖紙的區(qū)域選定操作，確定目標(biāo)選定區(qū)域；根據(jù)目標(biāo)構(gòu)件識別規(guī)則對目標(biāo)選定區(qū)域進(jìn)行識別，確定構(gòu)件識別數(shù)據(jù)；根據(jù)構(gòu)件識別數(shù)據(jù)對原始樹形菜單中的目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于MOM平臺的一體化智能優(yōu)化運(yùn)行管理系統(tǒng)，涉及優(yōu)化運(yùn)行管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于MOM平臺的一體化智能優(yōu)化運(yùn)行管理系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)獲取感知模塊，用于獲取待優(yōu)化的零部件制造的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，生產(chǎn)特征提取模塊，用于對待優(yōu)化的零部件制造的生...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于數(shù)字孿生的儲糧情況推演方法，包括如下步驟：獲取糧倉內(nèi)的實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)；將實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的糧情推演模型中，糧情推演模型包括糧倉子模型和推演子模型，其中糧倉子模型用于表征糧倉的三維物理結(jié)構(gòu)和環(huán)境影響規(guī)律，推演子模型基于LST...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮多重不確定性的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域，該方法先獲取風(fēng)電機(jī)組、光伏機(jī)組、購售電價(jià)及需求響應(yīng)負(fù)荷量的歷史數(shù)據(jù)，運(yùn)用蒙特卡羅法等確定不確定性因素的日前調(diào)度預(yù)測值，為后續(xù)調(diào)度提供可靠基礎(chǔ)，提升調(diào)度策...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N高速鐵路通過能力計(jì)算方法及裝置，方法包括：分別獲取高速鐵路的目標(biāo)區(qū)段內(nèi)的各個站間的始發(fā)站空余時(shí)間帶和終到站空余時(shí)間帶；根據(jù)始發(fā)站及終到站空余時(shí)間帶以及預(yù)先以忽略列車停站時(shí)間的方式獲取的各個站間的較快列車旅行時(shí)間和較慢列車旅行時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多尺度特征提取的掩碼自編碼器Lamb波場圖像重構(gòu)方法，屬于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領(lǐng)域，該方法通過采集Lamb波場傳播的全波場圖像，進(jìn)行多尺度分解、隨機(jī)掩碼和稀疏采樣，構(gòu)建各尺寸圖像的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；采用多尺度分層ViT編碼器和分層解碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了土地覆被分類方法及裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：收集目標(biāo)區(qū)域的每個網(wǎng)格在三個時(shí)期的初始土地覆被類型；根據(jù)每個網(wǎng)格在三個時(shí)期的初始土地覆被類型進(jìn)行重分類，得到目標(biāo)區(qū)域的每個網(wǎng)格在三個時(shí)期的標(biāo)準(zhǔn)土地覆被類型；獲取目標(biāo)區(qū)域在三個時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于擴(kuò)散模型的相似性解糾纏運(yùn)動姿態(tài)生成方法，涉及運(yùn)動姿態(tài)生成技術(shù)領(lǐng)域，方法為：對含噪姿態(tài)進(jìn)行相似性解糾纏，得到四維骨骼表征；將含噪姿態(tài)與對應(yīng)的四維骨骼表征進(jìn)行融合，構(gòu)成姿態(tài)特征序列；在姿態(tài)特征序列中融合文本的全局語義，獲取融合姿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于可解釋人工智能的體細(xì)胞突變檢測的方法、裝置和計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，屬于基因檢測技術(shù)領(lǐng)域。使用二代測序技術(shù)，對腫瘤?對照樣本進(jìn)行全外顯子組測序。利用多種體細(xì)胞變異檢測工具分析的突變數(shù)據(jù)作為輸入特征，計(jì)算并提取每種檢測工具的偏差值v...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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