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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種心音心電采集分析系統(tǒng)，涉及生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)領(lǐng)域，包括，時頻分析模塊，通過心電心音導(dǎo)聯(lián)吸球和心電心音模擬整機采集心音心電原始數(shù)據(jù)集，并傳輸至上位機執(zhí)行小波分解和短時傅里葉變換，輸出心音時頻譜矩陣和心電時頻能量矩陣，混沌特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于跨模態(tài)知識遷移的語音增強方法及系統(tǒng)。本發(fā)明采用的語音增強方法，包括：將音頻對應(yīng)文本輸入到大型語言模型中，獲得上下文相關(guān)的語言嵌入特征；進行跨模態(tài)知識遷移，將語言嵌入特征融合至語音嵌入特征中，得到跨模態(tài)嵌入特征；進行語音增...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N語種識別方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法按照預(yù)設(shè)尺寸的滑動窗從待識別語音中滑動提取語音片段，并從待識別語音中檢測聲紋轉(zhuǎn)折點；在從第一滑動窗內(nèi)的語音片段中檢測到聲紋轉(zhuǎn)折點的情況下，根據(jù)聲紋轉(zhuǎn)折點對第一滑動窗進行移位調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種陡傾坡外斷裂控制型滑坡成災(zāi)機理的分析測試方法，屬于地質(zhì)災(zāi)害分析技術(shù)領(lǐng)域，解決了傳統(tǒng)單一分析試驗方法難以全面揭示陡傾坡外斷裂控滑模式與成災(zāi)機理的問題。其包括使用地質(zhì)模型、力學(xué)模型、數(shù)值模型和物理模型對陡傾坡外斷裂控制型滑坡成災(zāi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合與AI大模型分析的安全管控預(yù)警系統(tǒng)，涉及視頻監(jiān)控與人工智能分析領(lǐng)域，系統(tǒng)包括視頻采集模塊、軌跡交匯檢測模塊、行為片段構(gòu)建模塊、特征編碼模塊、融合建模模塊及行為判別模塊。其中，視頻采集模塊用于提取目標個體的手部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種腫瘤影像分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該腫瘤影像分割方法包括：獲取目標腫瘤影像，對目標腫瘤影像采用腫瘤影像分割模型進行處理，得到目標腫瘤影像分割結(jié)果；腫瘤影像分割模型的訓(xùn)練包括：將數(shù)據(jù)集中的腫瘤圖像劃分為圖像塊；對圖像塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工業(yè)產(chǎn)品微小瑕疵視覺檢測系統(tǒng)及方法，屬于產(chǎn)品檢測技術(shù)領(lǐng)域，獲取目標工業(yè)產(chǎn)品在多個檢測角度與光照條件下的多源圖像數(shù)據(jù)，并建立圖像信息矩陣；對圖像進行區(qū)域分割與紋理增強，提取局部紋理方向不一致度參數(shù)；在不同光譜通道下歸一化分析像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種腹部結(jié)核圖像處理方法，涉及圖像處理和醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體步驟為：收集腹部結(jié)核圖像并制作數(shù)據(jù)集、圖像預(yù)處理、多尺度卷積模塊、多尺度池化模塊、優(yōu)化特征融合模塊、分類預(yù)測模塊、構(gòu)建腹部結(jié)核圖像處理模型、腹部結(jié)核圖像處理模型訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及小區(qū)安保技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種小區(qū)智能安保管理系統(tǒng)及方法，包括：進行設(shè)備數(shù)據(jù)采集，對設(shè)備的日常運行進行校驗，采集人員與事件數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)整合；識別到異常事件時，根據(jù)整合后的數(shù)據(jù)確定基礎(chǔ)等級，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定關(guān)聯(lián)風險...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文旅產(chǎn)業(yè)與社會資本協(xié)同優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種文旅產(chǎn)業(yè)與社會資本協(xié)同優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法具體為：計算文旅行為數(shù)據(jù)與社會資本數(shù)據(jù)的多維度交互強度；使用跨域因果網(wǎng)絡(luò)計算出原因變量對結(jié)果變量的跨域因果強度；使用貝葉斯反事實干預(yù)模型確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮景區(qū)交能供給能力的電動汽車出行路徑規(guī)劃方法,包括:獲取景區(qū)所有景點的信息和所有充電樁的信息；建立包括路徑總時間、充電次數(shù)、屬性多樣性和景點個數(shù)的多目標函數(shù)與對應(yīng)的約束條件，根據(jù)所有景點的信息和所有充電樁的信息生成滿足約束...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于人工智能的護理系統(tǒng)對話分析方法及系統(tǒng)，首先獲取護理服務(wù)場景中的多模態(tài)對話數(shù)據(jù)集合，其含多個由護理對象輸入語句及對應(yīng)服務(wù)響應(yīng)語句組成的護理對話序列，接著對該多模態(tài)對話數(shù)據(jù)集合執(zhí)行多模態(tài)特征提取，得到每個對話序列的護理意圖、操...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于針對中醫(yī)古籍的自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種中醫(yī)古籍隱含語義與顯式術(shù)語的關(guān)聯(lián)方法、系統(tǒng)和介質(zhì)。本發(fā)明的方法采用預(yù)訓(xùn)練語言模型對所述結(jié)構(gòu)化的中醫(yī)古籍文本的文本序列進行隱含語義特征向量提取，得到隱含語義特征；通過大語言模型識別中醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種智慧校園管理平臺的數(shù)據(jù)安全處理方法，所述方法包括：基于智慧校園管理平臺的用戶角色，構(gòu)建層級化的有向權(quán)限樹結(jié)構(gòu)；基于所述有向權(quán)限樹結(jié)構(gòu)，通過不可逆層級派生函數(shù)HDF生成每個節(jié)點的隨機化參數(shù)值；在用戶請求數(shù)據(jù)訪問時，基于所述權(quán)限樹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理性能分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種面向NPU計算架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理性能分析方法，該方法獲取原始數(shù)據(jù)并標準化，提取計算單元、任務(wù)及架構(gòu)負載特征生成性能特征向量，識別推理性能需求得到初步分析結(jié)果；整合初步結(jié)果與標準化數(shù)據(jù)生成增強...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種復(fù)雜地層巖石力學(xué)參數(shù)預(yù)測方法，所述方法包括：采集復(fù)雜地層的多源數(shù)據(jù)，對多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理；基于多源數(shù)據(jù)提取與巖石力學(xué)參數(shù)相關(guān)的物理特征及統(tǒng)計特征，將物理特征、統(tǒng)計特征和數(shù)據(jù)預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)按深度對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地鐵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多源傳感融合的地鐵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、信息融合、設(shè)備狀態(tài)診斷、預(yù)警執(zhí)行和協(xié)同管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過多類型傳感器陣列采集多源設(shè)備狀態(tài)原始數(shù)據(jù)；信息融合模塊對多源設(shè)備狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人工智能的金屬點蝕缺陷程度評估方法和系統(tǒng)，通過獲取金屬板材在成型過程中的微觀孔隙率分布數(shù)據(jù)，及金屬板材在定向應(yīng)力波作用下的內(nèi)部波動信號；基于內(nèi)部波動信號的傳播衰減率，生成與微觀孔隙率分布數(shù)據(jù)對應(yīng)的結(jié)構(gòu)異常區(qū)域的幾何參數(shù)；獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系抽取方法及系統(tǒng)，屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，獲取目標文本，進行分詞、詞性標注和命名實體識別，提取實體集合；基于所述實體集合構(gòu)建包含多類邊類型的文本圖結(jié)構(gòu)；對圖中節(jié)點進行特征編碼，生成融合語義、詞性和位置信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型提示內(nèi)容的生成方法及裝置，涉及模型處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)多個外接工具的功能描述生成外接工具功能關(guān)系圖，借助該圖清晰梳理工具間的邏輯關(guān)聯(lián)，有效打破工具零散調(diào)用的無序狀態(tài)。在接收到用戶提問文本后，按執(zhí)行順序?qū)⒂脩籼釂栁谋静?..
								
            
							
            
							
						
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