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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，公開了響應(yīng)于規(guī)則評估指令，獲取分析規(guī)則集合和解析規(guī)則集合，分析規(guī)則集合包括多個用于數(shù)據(jù)安全檢測的安全分析規(guī)則，解析規(guī)則集合包括多個用于對待檢測數(shù)據(jù)進行解析的解析...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的室內(nèi)設(shè)計方法、終端設(shè)備和存儲介質(zhì)，方法能夠確定用戶對于需要在室內(nèi)空間增添的目標功能區(qū)域的使用時段，并確定該使用時段室內(nèi)空間中的光照分布，從而依據(jù)該光照分布來引導(dǎo)用戶進行該目標功能區(qū)域的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及汽車智能領(lǐng)域，提供了一種汽車按鍵的負載調(diào)節(jié)方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：實時采集用戶對汽車儀表盤按鍵的操作數(shù)據(jù)；基于所述操作數(shù)據(jù)構(gòu)建所述用戶的操作行為特征集，并根據(jù)所述操作行為特征集進行個性化操作分析，確定所述用戶的個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于集中采樣區(qū)間與坐標隨機擾動的飛行器多精度優(yōu)化方法，屬于飛行器多模型融合近似優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。具體過程為：在設(shè)計空間內(nèi)生成高、低精度初始樣本點，基于飛行器多精度優(yōu)化問題目標函數(shù)以及約束函數(shù)，獲取偽最優(yōu)解xk...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮溶脹降粘效應(yīng)的CO2驅(qū)油埋存孔隙尺度仿真方法，屬于油氣開采技術(shù)及二氧化碳封存領(lǐng)域。本發(fā)明方法通過修正傳質(zhì)速率源項，模擬CO2溶解擴散過程中相界面的準確移動，實現(xiàn)原油體積變化，充...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書公開了一種任務(wù)執(zhí)行方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。所述任務(wù)執(zhí)行方法包括：獲取各用戶預(yù)先填寫的問卷數(shù)據(jù)，問卷數(shù)據(jù)用于反映各用戶在不同評價指標下對目標業(yè)務(wù)的評價；將問卷數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的大模型，以通過大模型，基于預(yù)設(shè)的信息生成條件，對問卷數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于最大加權(quán)獨立集求解的在線異構(gòu)多智能體調(diào)度方法，具體步驟為：根據(jù)資源點生成加權(quán)無向圖節(jié)點集合；為每個智能體構(gòu)建一個隊列，進入迭代，根據(jù)每個智能體隊列中節(jié)點的權(quán)重，從每個隊列中選擇前K個高權(quán)重節(jié)點；通過迭代搜索的最大加權(quán)獨立集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種危廢全流程信息化管理系統(tǒng)，屬于環(huán)境保護領(lǐng)域。系統(tǒng)包括：經(jīng)營管理模塊，用于產(chǎn)廢企業(yè)管理、發(fā)起調(diào)研樣申請和危廢轉(zhuǎn)運申請；化驗管理模塊，用于對產(chǎn)廢企業(yè)發(fā)送的調(diào)研樣進行審批后根據(jù)調(diào)研樣化驗結(jié)果開具市場準入單、響應(yīng)進廠危廢的取樣化驗申...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑幕赗FID技術(shù)的建筑材料倉儲管理系統(tǒng)、方法、介質(zhì)、程序產(chǎn)品及終端，本申請結(jié)合RFID技術(shù)與智能路徑規(guī)劃算法，實現(xiàn)庫存信息化管理、智能庫容管理、智能調(diào)度以及智能盤點，全方位優(yōu)化倉儲管理的流程，大幅度提高建筑材料倉儲管理效率；通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種郵件處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于郵件處理指令，對業(yè)務(wù)結(jié)算郵箱中的目標郵件進行郵件意圖解析，確定目標郵件的意圖類型；若意圖類型表征金融機構(gòu)請求獲取歷史交易的虛擬資源轉(zhuǎn)移信息，對目標郵件進行郵件內(nèi)容解析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)領(lǐng)域，具體涉及一種基于RFID編碼的藝術(shù)品溯源裝置及方法，RFID標簽?zāi)K存儲該藝術(shù)品的身份信息及歷史流轉(zhuǎn)記錄；RFID讀寫器讀取RFID標簽得到身份信息并與云端數(shù)據(jù)進行比對，比對成功后在數(shù)據(jù)庫中獲取對應(yīng)的藝術(shù)品標準圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于機器學(xué)習(xí)的人均產(chǎn)能提升處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，為了解決傳統(tǒng)技術(shù)中生產(chǎn)單位的人均產(chǎn)能提升目標計算的準確性較低的問題，通過獲取預(yù)設(shè)子生產(chǎn)單位的預(yù)設(shè)子單位企業(yè)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)市場宏觀數(shù)據(jù)，并將所有預(yù)設(shè)子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融衍生品定價領(lǐng)域，是一種基于混合次分數(shù)布朗運動和跳躍擴散模型的歐式期權(quán)定價方法，包括：將跳躍擴散過程引入混合分數(shù)布朗運動中，描述資產(chǎn)價格過程；根據(jù)所述資產(chǎn)價格過程求解混合分數(shù)跳擴散過程
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于參數(shù)高效微調(diào)的自監(jiān)督動態(tài)場景單目深度估計方法，具體包括：將收集到的圖像數(shù)據(jù)進行歸一化處理，采用雙編碼網(wǎng)絡(luò)并行處理輸入圖像，計算多尺度特征張量中每個張量對應(yīng)的視差估計值，從多個張量中篩選出視差波動范圍小于閾值的最優(yōu)特征子集進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的PCB焊點缺陷定位檢測方法與系統(tǒng)，包括：S1：采集PCB板的可見光數(shù)據(jù)與熱成像數(shù)據(jù)，進行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的PCB板可見光數(shù)據(jù)、熱紅外數(shù)據(jù)；S2：根據(jù)預(yù)處理后的PCB板可見光數(shù)據(jù)、熱紅外數(shù)據(jù)，分別進行特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺大語言模型的動物行為多模態(tài)智能標注系統(tǒng)及方法，包括：輸入待處理的影像數(shù)據(jù)；基于視覺識別算法進行處理，為每個動物構(gòu)建身份標簽與對應(yīng)的形態(tài)數(shù)據(jù)；對動物的形態(tài)數(shù)據(jù)進行量化分析，獲得描述動物行為的目標行為量化指標數(shù)據(jù)輸入到行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種作物群體三維重建與器官表型性狀解析方法，涉及三維重建領(lǐng)域，包括：采集棉花包絡(luò)影像數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，對棉花包絡(luò)影像數(shù)據(jù)進行運動恢復(fù)處理以及高斯濺射，對群體棉花點云進行預(yù)處理并去除地面點云、獲得完整的棉花群體點云模型，在完整的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于對比學(xué)習(xí)和類感知特征對齊的半監(jiān)督遙感影像變化檢測方法，包括：1、將公共遙感影像數(shù)據(jù)集進行處理并劃分，對原始的高分辨率遙感圖像進行裁剪，選擇出標注樣本和無標注樣本；2、搭建FACT模型；3、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型FACT；4、評估F...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于高光譜衛(wèi)星的渾濁水域灘涂岸線精細化提取方法，涉及影像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、針對研究目標區(qū)域及研究時間，獲取若干幅Landsat系列衛(wèi)星原始高光譜衛(wèi)星遙感影像；S2、得到預(yù)處理后的圖像；S3、對預(yù)處理后的圖像進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種低空無人機視角的廣告牌智能識別定位方法及相關(guān)裝置，屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，其中，該低空無人機視角的廣告牌智能識別定位方法包括：獲取待識別圖像，并確定所述待識別圖像中的廣告牌區(qū)域；基于所述廣告牌區(qū)域在所述待識別圖像中的像素坐標及采...
								
            
							
            
							
						
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