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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?zhí)峁┏樗钅懿季址治龇椒跋到y(tǒng)、產(chǎn)品、介質(zhì)及電子設(shè)備。所述方法包括：獲取抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù)；基于所述抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)網(wǎng)損分析，以獲取所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù)；根據(jù)所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù)計(jì)算獲取所述抽水蓄...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明所提供的循環(huán)蒸餾的牙齒分割模型訓(xùn)練方法、裝置、終端及介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：生成若干組互不重疊的數(shù)據(jù)子集；為每組數(shù)據(jù)子集分配初始牙齒分割模型，并通過多模型協(xié)作方式進(jìn)行迭代訓(xùn)練；在每次迭代訓(xùn)練過程中，利用訓(xùn)練子集更新參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種U型混合Transformer網(wǎng)絡(luò)，將卷積層和自注意力機(jī)制的進(jìn)步融合在一起，用于醫(yī)學(xué)圖像分割。混合層設(shè)計(jì)允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡(luò)中，而無需預(yù)先訓(xùn)練。新穎的自注意力機(jī)制使我們能夠在編碼器和解碼器的不同網(wǎng)絡(luò)級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)電容量配置領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種考慮碳捕捉效益的配電網(wǎng)內(nèi)風(fēng)電容量區(qū)間計(jì)算方法，包括以下步驟：步驟1：建立考慮碳捕捉效益的風(fēng)電容量配置信息數(shù)據(jù)集。步驟2：建立考慮風(fēng)電配置成本和碳捕捉效益的風(fēng)電容量計(jì)算模型。步驟3：建立考慮風(fēng)電不確...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種航空發(fā)動機(jī)系統(tǒng)測試性設(shè)計(jì)與評估方法、裝置，涉及發(fā)動機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取航空發(fā)動機(jī)的需求文件和功能待測項(xiàng)清單；根據(jù)所述需求文件和所述功能待測項(xiàng)清單進(jìn)行需求分解，獲取功能故障模式影響及危害性分析報告和功能設(shè)計(jì)報告；根據(jù)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的快速反應(yīng)機(jī)器人系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、預(yù)測模塊、判定模塊、確定模塊、第一調(diào)整模塊、第一提示模塊、第二調(diào)整模塊以及第二提示模塊。本發(fā)明通過實(shí)時采集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，如觀看課程視頻時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及工業(yè)工況識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種工業(yè)爐窯工況識別方法及系統(tǒng)，該方法設(shè)計(jì)了自適應(yīng)滑窗轉(zhuǎn)移熵作為優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)，精確量化當(dāng)前時延序列是否最優(yōu)，同時利用DDS?POGIC算法，從而實(shí)現(xiàn)了在高維度、時延序列多的情況下，有效且快速的搜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度遷移重建網(wǎng)絡(luò)的魯棒自適應(yīng)波束成形方法，主要解決現(xiàn)有波束成形器在非理想條件下信號自相消和魯棒性不足的問題，其實(shí)現(xiàn)步驟是：陣列接收信號建模；構(gòu)造重建網(wǎng)絡(luò)的實(shí)值信號協(xié)方差矩陣輸入；基于Unet框架設(shè)計(jì)干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種應(yīng)用屬性的探查方法和計(jì)算設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征識別，得到特征信息集合；特征信息集合包括多條特征信息，每條特征信息分別用于描述不同接口的特征；基于目標(biāo)應(yīng)用，確定特征信息集...
								
            
							
            
							
						
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								      基于CNN?LSTM模型的融合氣象空間特征的臭氧預(yù)測方法，屬于空氣質(zhì)量預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，解決如何更為精準(zhǔn)預(yù)測高濃度臭氧污染的問題，本發(fā)明采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行空間特征提取，將提取的空間特征輸入長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立基于卷積?長短時記憶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于藍(lán)牙與GPS多數(shù)據(jù)融合的公交乘客起訖點(diǎn)估計(jì)方法，包括：S1、對MAC地址m的藍(lán)牙時間戳集合與車輛GPS數(shù)據(jù)的時間戳集合通過時間匹配規(guī)則得到藍(lán)牙時間戳與車輛GPS時間戳匹配后的時間戳集合；S2、計(jì)算多個MAC地址特征值與多...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種請求處理方法、裝置及電子設(shè)備，所述方法包括：生成擴(kuò)展點(diǎn)倉庫中插件包所對應(yīng)的功能擴(kuò)展點(diǎn)的動態(tài)代理對象；其中，所述插件包包括基于對應(yīng)功能擴(kuò)展點(diǎn)定制的實(shí)現(xiàn)邏輯、所述插件包支持的應(yīng)用身份信息；接收對目標(biāo)功能擴(kuò)展點(diǎn)的目標(biāo)服務(wù)請求，確定所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種具腦機(jī)器人端邊云協(xié)同管理系統(tǒng)，包括具腦機(jī)器人單元、人機(jī)交互客戶端和APP/小程序、資源管理平臺以及應(yīng)用市場平臺；具腦機(jī)器人單元，包括多模態(tài)感知模塊：用于理解自然語言指令、屏幕內(nèi)容以及語音交互；大模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種線程塊調(diào)度模塊、通用計(jì)算圖形處理單元、設(shè)備及產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：運(yùn)算數(shù)據(jù)分析單元對主機(jī)下發(fā)計(jì)算任務(wù)的各個第一線程塊進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，確定與各個第一線程塊存在共享數(shù)據(jù)的第二線程塊，并將第一線程塊和第二線程塊之間的映射關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于通用圖形處理器的線程塊調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算圖形處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：接收來自主機(jī)的計(jì)算任務(wù)，計(jì)算任務(wù)包含至少一個線程塊；根據(jù)各個線程塊的工作量，將所有線程塊分配至至少一個線程塊隊(duì)列中，每個線程塊隊(duì)列對應(yīng)一個容量；獲取通用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種操作系統(tǒng)部署方法和計(jì)算設(shè)備，用于靈活、高效地實(shí)現(xiàn)操作系統(tǒng)的部署。該操作系統(tǒng)部署方法，包括：獲取待部署操作系統(tǒng)的鏡像文件的文件特征；文件特征用于表征鏡像文件的文件名，和/或用于表征鏡像文件的文件夾結(jié)構(gòu)；基于鏡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N電源控制方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及電源管理技術(shù)領(lǐng)域，解決了相關(guān)技術(shù)中電源控制方案的靈活性較差而難以適應(yīng)滿足時序需求的問題，本方案利用控制腳本邊編譯邊執(zhí)行的特點(diǎn)，對電源的輸出以及波形的輸出進(jìn)行模塊化編程，以實(shí)現(xiàn)靈活地控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種不依賴于時間補(bǔ)償?shù)牡茖?dǎo)方法，包括如下步驟：（1）構(gòu)建最優(yōu)化控制的狀態(tài)方程；（2）建立最優(yōu)化控制的初始狀態(tài)；（3）建立最優(yōu)化控制的終端約束條件；（4）設(shè)計(jì)最優(yōu)化控制性能指標(biāo)函數(shù)；（5）選取最優(yōu)控制量；（6）計(jì)算最優(yōu)控制量。本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及相控陣?yán)走_(dá)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種相控陣?yán)走_(dá)的控制方法以及裝置，方法包括：鎖定追蹤目標(biāo)；持續(xù)采集所述追蹤目標(biāo)的方位信息、距離信息以及尺寸特征；基于所述追蹤目標(biāo)的方位信息，通過相位控制算法動態(tài)調(diào)整相控陣?yán)走_(dá)的波束指向；根據(jù)所述追蹤目標(biāo)的距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電能表監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于大數(shù)據(jù)的電能表運(yùn)營監(jiān)測裝置，包括數(shù)據(jù)采集模塊，以用于和電能表進(jìn)行連接并對電能表運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，對其采集的電能表運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和校驗(yàn)，同時對采集到的電能表運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行臨時儲存；用戶交互模塊，以...
								
            
							
            
							
						
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