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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了基于改進(jìn)YOLOv8n模型的監(jiān)控視角下車牌檢測(cè)方法。由于車牌目標(biāo)較小、特征稀疏且易受環(huán)境因素的干擾，現(xiàn)有的YOLO算法在監(jiān)控視角下進(jìn)行車牌檢測(cè)時(shí)，可能面臨精度較低和漏檢率較高的問題。本發(fā)明通過引入改進(jìn)特征提取模塊C2f和改進(jìn)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的卡鉆風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，其方法包括以下步驟：基于不同鄰井的隨鉆測(cè)井歷史數(shù)據(jù)得到卡鉆知識(shí)庫；根據(jù)工況劃分結(jié)果構(gòu)建安全鉆井?dāng)?shù)據(jù)集與卡鉆特征數(shù)據(jù)集，得到初始數(shù)據(jù)庫；基于Borderline SMOTE方法均...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種醫(yī)用智能低溫快速止血鉗，包括鉗體、電極、降溫模塊和控制盒，通過低溫等離子體技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速止血，電極通過電流傳導(dǎo)生成低溫等離子體，迅速分解病變組織并停止出血。降溫模塊與電極協(xié)同作用，實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)治療區(qū)域的溫度，避免過熱對(duì)正常組織的損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于珍稀圖書資料管理領(lǐng)域，具體的說是一種珍稀圖書資料管理裝置，包括：主體、存取裝置和升降裝置；所述取書裝置包括若干個(gè)槽輪輸送裝置，若干個(gè)所述槽輪輸送裝置位于若干個(gè)第一固定板的底部，所述槽輪輸送裝置的四周設(shè)有若干個(gè)等角度的固定裝置，若干...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向Flink流式分析應(yīng)用的動(dòng)態(tài)負(fù)載分發(fā)方法和系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括針對(duì)不同的數(shù)據(jù)分布場(chǎng)景和集群配置，制定不同的負(fù)載分發(fā)策略；當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，使用當(dāng)前場(chǎng)景和配置下的默認(rèn)負(fù)載分發(fā)策略，采樣線程對(duì)數(shù)據(jù)隨機(jī)采樣，基于所采集...
								
            
							
            
							
						
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								      基于CBAM?ConvGRU的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定一體化評(píng)估方法，包括以下步驟：構(gòu)建表征暫態(tài)功角穩(wěn)定問題與暫態(tài)電壓穩(wěn)定問題的綜合特征集，選取用于評(píng)估暫態(tài)穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)時(shí)序特征量，并確定動(dòng)態(tài)時(shí)序特征量樣本對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽；提出改進(jìn)的二分類交叉熵?fù)p失函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮通信時(shí)延環(huán)節(jié)的溫控負(fù)荷參與新能源電力系統(tǒng)調(diào)頻支撐的建模及分析方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，該方法包括：基于溫控負(fù)荷的熱力學(xué)特性構(gòu)建溫控負(fù)荷單體的頻域模型；采用Padé近似法構(gòu)建針對(duì)溫控負(fù)荷集群通信時(shí)延環(huán)節(jié)的有理函數(shù)近似模型，將時(shí)滯環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開氧化鎵MOSFET高壓器件抗單粒子效應(yīng)的加固系統(tǒng)，涉及集成電路技術(shù)領(lǐng)域，以解決現(xiàn)有技術(shù)中氧化鎵MOSFET高壓器件抗單粒子效應(yīng)能力不足的問題。加固系統(tǒng)包括：硅基微控制器和由多個(gè)氧化鎵MOSFET單管并聯(lián)組成的氧化鎵MOSFET并聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種芯片并聯(lián)封裝方法及并聯(lián)封裝結(jié)構(gòu)，通過將兩個(gè)MOS芯片背靠背進(jìn)行封裝，減少產(chǎn)品的封裝尺寸，增加產(chǎn)品的電性性能。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及開關(guān)電器技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于開關(guān)電器的電磁機(jī)構(gòu)，包括可由線圈體組件驅(qū)動(dòng)的動(dòng)鐵芯組件，其特征在于：所述動(dòng)鐵芯組件包括傳動(dòng)桿、套設(shè)于所述傳動(dòng)桿外的超程彈簧以及套設(shè)于所述超程彈簧外的動(dòng)鐵芯，所述傳動(dòng)桿具有抵接所述超程彈簧一端的第一處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種醫(yī)療注射用輔助裝置，屬于醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域；包括底板；升降組件，可升降地設(shè)于底板上；橫向伸縮組件，設(shè)于升降組件的上端，橫向伸縮組件的運(yùn)動(dòng)方向與升降組件的運(yùn)動(dòng)方向相垂直；手臂模型，可活動(dòng)地設(shè)于橫向伸縮組件的一端，手臂模型包括，仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種行動(dòng)模擬訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，用于模擬復(fù)雜電磁環(huán)境下的虛擬環(huán)境，并為通訊動(dòng)作的模擬訓(xùn)練提評(píng)價(jià)，方法步驟包括：根據(jù)目標(biāo)區(qū)域位置及預(yù)設(shè)參數(shù)模擬出目標(biāo)區(qū)域的虛擬環(huán)境；根據(jù)時(shí)間節(jié)點(diǎn)和預(yù)設(shè)參數(shù)生成隨機(jī)事件添加到虛擬環(huán)境中；將操作者的針對(duì)隨機(jī)事...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Transformer架構(gòu)的輕量化水下聲吶目標(biāo)檢測(cè)模型，包括骨干網(wǎng)絡(luò)、輕量化混合編碼器和一個(gè)解碼器，骨干網(wǎng)絡(luò)將輸入圖像的最后三個(gè)階段的特征輸入編碼器中；編碼器將多尺度特征轉(zhuǎn)換為一系列圖像特征；解碼器融合損失函數(shù)WCIoU...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于CBAM注意力機(jī)制的葡萄葉片病害分類方法，包括：獲取葡萄葉片病害圖像并進(jìn)行預(yù)處理；基于VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建分類模型，并將分類模型中ReLU激活函數(shù)替換為ELU激活函數(shù)；在所述分類模型的預(yù)設(shè)卷積層后添加CBAM注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輕量級(jí)葡萄葉片病害分類方法及設(shè)備，方法包括：獲取葡萄葉片圖像，并進(jìn)行預(yù)處理；利用預(yù)訓(xùn)練的輕量級(jí)葡萄葉片病害模型，識(shí)別葡萄葉片圖像中葡萄葉片病害；根據(jù)識(shí)別結(jié)果，對(duì)所述輕量級(jí)葡萄葉片病害模型進(jìn)行評(píng)估，并基于評(píng)估結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于深度學(xué)習(xí)的界面元素定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過將獲取到的待檢測(cè)的界面圖像輸入預(yù)設(shè)的分割模型中，分析得到待檢測(cè)的界面圖像中元素的類別和定位信息。其中，預(yù)設(shè)的語義分割模型是通過對(duì)第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點(diǎn)云深度學(xué)習(xí)的預(yù)制構(gòu)件箍筋間距的檢測(cè)方法，首先利用點(diǎn)云相機(jī)沿z軸垂直拍攝掃描預(yù)制構(gòu)件的鋼筋籠結(jié)構(gòu)，獲得鋼筋籠結(jié)構(gòu)的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)；然后采用基于統(tǒng)計(jì)濾波的離群點(diǎn)檢測(cè)算法，剔除原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的離散噪聲點(diǎn)，得到預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云預(yù)制墻體尺寸檢測(cè)方法，首先對(duì)待測(cè)墻體預(yù)制構(gòu)件的結(jié)構(gòu)面進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建得到點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)集；然后對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；再使用基于網(wǎng)格的點(diǎn)云分割算法將墻體預(yù)制構(gòu)件的點(diǎn)云數(shù)據(jù)從點(diǎn)云圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于殘差擴(kuò)散模型的無人船動(dòng)態(tài)光照校正方法及系統(tǒng)，其包括：第一：一種基于殘差擴(kuò)散模型的無人船動(dòng)態(tài)光照校正方法，其包括：S1：獲取無人船航行圖像及其光照條件數(shù)據(jù)；S2：利用光照感知模塊提取光照特性；S3：基于殘差擴(kuò)散模型進(jìn)行光照校正...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┑你y行大額存單轉(zhuǎn)讓并發(fā)刷單防御方法及系統(tǒng)，方法包括：生成終端設(shè)備的設(shè)備指紋ID，并與用戶賬戶及歷史行為記錄動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，建立用戶行為動(dòng)態(tài)記錄；基于用戶行為動(dòng)態(tài)記錄，通過多維度加權(quán)算法動(dòng)態(tài)計(jì)算各交易請(qǐng)求的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為交易請(qǐng)求...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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