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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及焊接熔透狀態(tài)識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于改進(jìn)YOLO X模型的焊接熔透狀態(tài)識別方法，包括實(shí)時(shí)采集深熔氬弧焊在焊接過程中的熔池圖像序列和焊接參數(shù)數(shù)據(jù)，形成原始多模態(tài)焊接數(shù)據(jù)集；對原始多模態(tài)焊接數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)焊接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種CAD點(diǎn)曲矛盾識別方法及系統(tǒng)，屬于測繪數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括：基于待識別CAD圖面等高線數(shù)據(jù)，得到若干等高線節(jié)點(diǎn)并任意選擇兩個(gè)等高線節(jié)點(diǎn)構(gòu)建初始基線邊；基于所述初始基線邊和若干所述等高線節(jié)點(diǎn)，得到待識別CAD多邊形剖分圖；基于所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基坑工程、水電工程領(lǐng)域，具體地指一種格形地連墻十字鋼板接頭受彎承載力計(jì)算方法和系統(tǒng)。包括，根據(jù)混凝土最大拉應(yīng)力、十字鋼板接頭的腹板與混凝土最大法向粘聚力以及十字鋼板接頭的翼緣單表面與混凝土接觸面剪切強(qiáng)度確定破壞模式；基于腹板與混凝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種簡化隧道減碳優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，屬于隧道設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，解決了應(yīng)用生命周期評價(jià)方法需要很強(qiáng)LCA基礎(chǔ)的問題，簡化了隧道設(shè)計(jì)生命周期評價(jià)方法，幫助設(shè)計(jì)師明確了隧道設(shè)計(jì)對環(huán)境的影響，并指出改進(jìn)潛力，有效降低了隧道設(shè)計(jì)對環(huán)境的影響。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種構(gòu)網(wǎng)型換流閥的故障測試平臺(tái)及故障測試方法，該故障測試平臺(tái)通過故障測試系統(tǒng)存儲(chǔ)構(gòu)網(wǎng)型換流閥的多個(gè)故障測試類型，能夠高效、便捷、準(zhǔn)確地模擬閥控系統(tǒng)和閥模塊的出現(xiàn)的多種故障，避免采用仿真軟件對構(gòu)網(wǎng)型換流閥的故障測試進(jìn)行模擬，從而消除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于注意力機(jī)制的U?Net++模型改進(jìn)方法及應(yīng)用，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：使用醫(yī)療診斷設(shè)備采集醫(yī)學(xué)圖像；使用完成訓(xùn)練的U?Net++模型對前述醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割識別；所述U?Net++模型包括下采樣結(jié)構(gòu)、密集跳躍連...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種故障處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，在該方法中，獲取故障描述文本以及包含多個(gè)知識單元的運(yùn)維知識庫，每個(gè)知識單元包括：預(yù)設(shè)的故障處理文檔的摘要信息、從所述故障處理文檔中切分出的文本片段，以及從所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能終端控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種急救一體箱智能管理方法及系統(tǒng)，本發(fā)明中，通過長短期記憶網(wǎng)絡(luò)設(shè)定步長，前向滾動(dòng)與后向滾動(dòng)同步生成趨勢變化曲線，提取趨勢差異，標(biāo)記靈敏度閾值下的周期波動(dòng)物資類別，在趨勢動(dòng)態(tài)捕捉與變化識別中實(shí)現(xiàn)了雙向時(shí)序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種智能調(diào)整在線訂單的方法，屬于裝備制造行業(yè)在線訂單調(diào)整領(lǐng)域。所述方法，在不預(yù)留產(chǎn)能的前提下，通過結(jié)合多種參數(shù)，對新增訂單加以分析，選擇出利益最大化的一種策略進(jìn)行調(diào)整。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)在生產(chǎn)企業(yè)滿負(fù)荷的前提下，新增訂單時(shí)的訂單調(diào)整。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于混凝土表觀質(zhì)量缺陷檢測的圖像分析方法及其系統(tǒng)，涉及混凝土表觀質(zhì)量缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，方法包括使用攝像設(shè)備在指定距離區(qū)間采集混凝土表面圖像，并控制相機(jī)鏡頭光軸與混凝土表面垂直；對采集的混凝土表面圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，并進(jìn)行缺陷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)，具體涉及基于YOLOv8的甲狀腺乳頭狀癌的癌細(xì)胞檢測方法，采集相關(guān)醫(yī)學(xué)影像，并對醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行預(yù)處理；對預(yù)處理后的醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行癌細(xì)胞標(biāo)注，并對標(biāo)注后的各類醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合；根據(jù)融合后的數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；利用訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及影視動(dòng)畫渲染技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種應(yīng)用于實(shí)時(shí)渲染的影視動(dòng)畫材質(zhì)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，首先獲取目標(biāo)場景的材質(zhì)數(shù)據(jù)集合，其中包含多個(gè)由基礎(chǔ)材質(zhì)屬性和對應(yīng)渲染效果屬性組成的材質(zhì)單元，接著對材質(zhì)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行多層級特征提取，得到每個(gè)材質(zhì)單元的材質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生成式人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種結(jié)合AI算法的影視動(dòng)畫場景快速生成方法及系統(tǒng)，首先接收場景描述文本輸入并進(jìn)行語義解析，得到場景元素集合與元素關(guān)聯(lián)特征，接著調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的場景資源匹配模型，依據(jù)解析結(jié)果在多模態(tài)資源庫中匹配場景資源組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于U?Net的腰叢神經(jīng)超聲分割識別方法及應(yīng)用，涉及醫(yī)療輔助診斷技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：構(gòu)建腰部超聲圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建能夠識別腰大肌、腰方肌、豎脊肌、橫突和腰叢神經(jīng)的U?Net模型，并進(jìn)行訓(xùn)練；所述U?Net模型包括編碼器、跳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)和視頻分析的豆莢數(shù)量預(yù)測方法及系統(tǒng)，其包括以下步驟：S1：錄制一段完整覆蓋大豆植株多角度視圖信息的視頻；S2：從錄制的視頻中按固定時(shí)間間隔依次提取若干視頻幀圖像，并對視頻幀圖像中可見的豆莢進(jìn)行中心點(diǎn)標(biāo)注；S3：將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火災(zāi)報(bào)警技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于模糊邏輯的自適應(yīng)閾值消防蜂鳴器報(bào)警方法及系統(tǒng)，所述基于模糊邏輯的自適應(yīng)閾值消防蜂鳴器報(bào)警方法包括以下步驟：S1、環(huán)境數(shù)據(jù)收集；S2、數(shù)據(jù)預(yù)處理；S3、模糊化處理；S4、模糊推理與報(bào)警閾值計(jì)算；S5、報(bào)警...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高軌衛(wèi)星艙外長壽命防護(hù)電纜束，采用屏蔽編織形成的抗輻照加固套管包覆電纜芯線，并在電纜芯線與抗輻照加固套管之間增加錦綸絲套管進(jìn)行二次絕緣；在電纜束的端部纏繞有聚酰亞胺膜，聚酰亞胺膜位于抗輻照加固套管和錦綸絲套管之間，防止抗輻照...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種繼電器快速關(guān)斷驅(qū)動(dòng)電路及其控制方法，屬于電力電子技術(shù)領(lǐng)域。包括控制單元、供電單元、第一開關(guān)單元、第一電阻、第二電阻、PNP三極管、第一繼電器和第一單向?qū)▎卧龉╇妴卧羞B接所述PNP三極管的發(fā)射極，所述PNP三極管的集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于輸配電網(wǎng)協(xié)同和源荷發(fā)展的新能源及儲(chǔ)能優(yōu)化配置方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取電力系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)；建立基于輸配電網(wǎng)協(xié)同的新能源及儲(chǔ)能優(yōu)化配置上層模型；建立基于源荷發(fā)展的系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度下層模型；通過優(yōu)化求解算法對新能源及儲(chǔ)能優(yōu)化配置上層模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種氫電復(fù)合調(diào)度優(yōu)化方法，包括以下步驟：(1)采集電網(wǎng)和負(fù)荷數(shù)據(jù)、氫儲(chǔ)能系統(tǒng)數(shù)據(jù)、鋰電池系統(tǒng)數(shù)據(jù)及維護(hù)成本和系統(tǒng)壽命數(shù)據(jù)；(2)對數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行主成分分析降維，通過時(shí)序特征處理來平滑數(shù)據(jù)；(3)根據(jù)步驟(2)獲得的數(shù)據(jù)，建立氫電復(fù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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