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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于正交矩陣預(yù)編碼的信號(hào)傳輸方法及裝置，方法包括：根據(jù)密鑰初值通過四維混沌模型生成四個(gè)混沌序列X、Y、Z、W；利用X和W對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行比特交織得到第一數(shù)據(jù)；再進(jìn)行串并轉(zhuǎn)換、QPSK映射得到映射信號(hào)；利用Y和Z對(duì)映射信號(hào)的子載...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種雙層整數(shù)槽永磁電機(jī)的定子繞組，包括設(shè)置在定子槽中的多個(gè)線圈，定義定子繞組的電機(jī)極數(shù)為m，定子槽數(shù)為N，相數(shù)為k，k＝3，且N/(mk)為整數(shù)，特點(diǎn)是每一相中的線圈數(shù)量c＝2N/(mk)，將同一相中的線圈平分為第一線圈組和第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種融合演化博弈的車網(wǎng)互動(dòng)多臺(tái)區(qū)調(diào)度方法、裝置及設(shè)備，涉及電動(dòng)汽車調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)預(yù)測得到的用電負(fù)荷制定臺(tái)區(qū)的補(bǔ)貼策略；其中，補(bǔ)貼策略包括補(bǔ)貼時(shí)段和各臺(tái)區(qū)的初始補(bǔ)貼額；在用電高峰時(shí)段時(shí)，獲取電動(dòng)汽車對(duì)各臺(tái)區(qū)選擇的初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種縣域電網(wǎng)電力保供用電網(wǎng)源荷協(xié)控制系統(tǒng)，其中，利用數(shù)據(jù)獲取模塊可對(duì)電網(wǎng)發(fā)電信息數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取、負(fù)荷需求數(shù)據(jù)以及可調(diào)控設(shè)備信息數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；利用數(shù)據(jù)分類處理模塊可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和分類操作；利用建模組件可基于預(yù)處理及分類后的數(shù)據(jù)信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種高溫發(fā)動(dòng)機(jī)電纜組件，包括順次連接的主路高溫連接器、主路金屬軟管組件、接線盒、轉(zhuǎn)接金屬軟管組件、分路接頭、若干分路金屬軟管組件、若干分路高溫連接器，高溫導(dǎo)線穿設(shè)在主路金屬軟管組件、接線盒、轉(zhuǎn)接金屬軟管組件、分路接頭和分路金屬軟管...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及燃料電池納米材料應(yīng)用領(lǐng)域，且公開了用于甲酸氧化反應(yīng)的PdCuNi中高熵合金催化劑及其制備方法，該催化劑由Pd、Cu、Ni組成，原子比為50?55:20?25:20?25，具有三維多孔納米線結(jié)構(gòu)，納米線平均直徑5?8nm，比表面積（...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種介質(zhì)層刻蝕方法及刻蝕設(shè)備。所述方法包括：制作介質(zhì)層，介質(zhì)層包括多個(gè)周期交替設(shè)置的主介質(zhì)子層和副介質(zhì)子層，主介質(zhì)子層和副介質(zhì)子層的折射率不同；對(duì)所述介質(zhì)層進(jìn)行第一次刻蝕，形成第一凹槽；在第一凹槽中對(duì)介質(zhì)層進(jìn)行第二次刻蝕；重復(fù)上...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種半灌封接地利茲線屏蔽型高壓高頻變壓器結(jié)構(gòu)，其采用利茲線氣隙電場屏蔽方案，通過將利茲線繞制成屏蔽層，實(shí)現(xiàn)高壓繞組與磁芯窗口以及高低壓繞組之間的電場集中于灌封區(qū)域。利茲線繞制方式根據(jù)磁芯主磁通密度和實(shí)際設(shè)計(jì)要求靈活布置，主要沿磁...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N牽引電力電子變壓器及系統(tǒng)，涉及變壓器領(lǐng)域，變壓器和支撐部件，變壓器可拆卸安裝在支撐部件的內(nèi)部，支撐部件的側(cè)壁設(shè)置有用于控制變壓器的配電控制柜，變壓器的兩側(cè)壁為空心結(jié)構(gòu)且構(gòu)成散熱通道，還包括：水箱組件、外散熱鰭片、內(nèi)散熱部件和...
								
            
							
            
							
						
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								      公開了基于熱管冷卻的干式高頻變壓器冷卻系統(tǒng)，基于熱管冷卻的干式高頻變壓器冷卻系統(tǒng)中，低壓繞組環(huán)繞一對(duì)鐵心的相鄰部分；高壓繞組環(huán)繞低壓繞組；至少一個(gè)第一熱管分布于鐵芯兩側(cè)且緊貼鐵心側(cè)面布置，第一熱管的上部彎曲；至少一個(gè)第二熱管分布在兩個(gè)鐵心中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的有晶體眼后房人工晶體尺寸選擇方法，涉及醫(yī)學(xué)影像處理與智能輔助決策技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明至少包括以下步驟：S1：跟蹤收集并整理眼前節(jié)影像歷史數(shù)據(jù)，通過患者的手術(shù)成功病歷記錄，為影像數(shù)據(jù)集標(biāo)注對(duì)應(yīng)的ICL晶體尺寸類別，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于混合測序的低頻突變檢測方法，屬于生物信息學(xué)與基因檢測領(lǐng)域，適用于大規(guī)模人群疾病低頻突變的篩查與檢測。該方法包括如下步驟：首先根據(jù)待測樣本總數(shù)與目標(biāo)突變頻率設(shè)計(jì)特定的編碼矩陣，并通過編碼矩陣對(duì)待測樣本進(jìn)行混合；然后對(duì)各混合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種車載語音交互方法、裝置、車輛、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中，方法包括：獲取用戶語音指令；將用戶語音指令轉(zhuǎn)換為SQL查詢語句，并將SQL查詢語句輸入預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫，將預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫的查詢結(jié)果傳遞至預(yù)設(shè)的混合專家模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于多模型層級(jí)的用戶意圖分類方法、裝置、車輛及介質(zhì)，其中，方法包括：獲取用戶的語音指令；對(duì)語音指令進(jìn)行解碼轉(zhuǎn)化為文本數(shù)據(jù)，并將文本數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先構(gòu)建的意圖分類模型中，得到匹配結(jié)果，以基于匹配結(jié)果的置信...
								
            
							
            
							
						
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								      基于“速度?加速度?Jerk”三參數(shù)馬爾科夫鏈的汽車行駛工況構(gòu)建方法，包括：1)獲取汽車運(yùn)行狀態(tài)；2)對(duì)汽車運(yùn)行狀態(tài)的特征參數(shù)進(jìn)行聚類，得到不同聚類工況；3)基于“速度?加速度?Jerk”三參數(shù)馬爾科夫鏈法構(gòu)建各聚類工況模擬結(jié)果；4)拼接各...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及信息提取領(lǐng)域，提供一種信息提取方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取待處理圖像，并對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行尺度變換，得到至少一個(gè)尺度的待增強(qiáng)圖像；將各所述待增強(qiáng)圖像輸入對(duì)應(yīng)的特征提取網(wǎng)絡(luò)，得到各個(gè)尺度的所述待增強(qiáng)圖像對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖結(jié)構(gòu)的館藏書刊文字污點(diǎn)修復(fù)方法和系統(tǒng)，旨在高效修復(fù)館藏書刊文字圖像中的污點(diǎn)，提升文字識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。具體而言，該方法首先利用PPOCRLabel軟件對(duì)原始館藏書刊圖像進(jìn)行精細(xì)化標(biāo)注，精準(zhǔn)提取包含字符信息的圖像數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于時(shí)序transformer和GAN的SAR到光學(xué)翻譯方法，包括以下步驟：采集SAR和光學(xué)遙感圖像，構(gòu)建遙感圖像時(shí)間序列集；對(duì)時(shí)間序列集進(jìn)行預(yù)處理，形成數(shù)據(jù)集；采用GAN網(wǎng)絡(luò)為模型基礎(chǔ)框架，分別構(gòu)建生成器和判別器；選取最小二乘生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雜化計(jì)算方式的場景拆分方法及裝置。其中，該方法包括：獲取物理場景信息和光學(xué)場景信息；根據(jù)物理場景信息得到場景奇異區(qū)域；將場景奇異區(qū)域輸入圖像映像矩陣，得到光學(xué)識(shí)別數(shù)據(jù)；根據(jù)光學(xué)場景信息和光學(xué)識(shí)別數(shù)據(jù)，對(duì)原始圖像進(jìn)行拆分，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)器視覺相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種面向動(dòng)態(tài)目標(biāo)的重心軌跡預(yù)測方法、系統(tǒng)及其構(gòu)建方法，預(yù)測方法包括：S1、對(duì)至少兩部相機(jī)所采集的同一目標(biāo)的圖像幀進(jìn)行幀對(duì)齊處理，兩部相機(jī)的光軸正交；S2、對(duì)幀對(duì)齊的圖像幀進(jìn)行空間對(duì)齊，獲取目標(biāo)不同活動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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