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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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								      本發(fā)明公開了一種基于canal實現(xiàn)的實時數(shù)據(jù)同步方法，涉及網(wǎng)約車領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟一：使用dump操作從源數(shù)據(jù)庫的binary log中提取數(shù)據(jù)，通過canal實例連接到數(shù)據(jù)庫，監(jiān)聽binary log變更事件的變化。本發(fā)明通過啟用M...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于建筑信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于圖譜數(shù)據(jù)方式配置數(shù)據(jù)的方法和裝置，其中，方法包括以下步驟：獲取待配置數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)配置指令，并對待配置數(shù)據(jù)進行預處理；將待配置數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到預設(shè)的圖譜中，并創(chuàng)建實體節(jié)點和關(guān)系邊；將待配置數(shù)據(jù)與預設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種文學作品智能推薦方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取用戶的歷史閱讀數(shù)據(jù)，對歷史閱讀數(shù)據(jù)進行預處理，輸出歷史閱讀作品集；將歷史閱讀作品集導入預設(shè)的分類器中，確定歷史閱讀作品集中每個歷史閱讀作品的作品類型；獲取每個歷史閱讀作品的閱讀過程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于主客觀數(shù)據(jù)融合的乘坐舒適性精準評價方法，包括以下步驟：步驟1，實時同步采集乘客舒適性評價數(shù)據(jù)和車輛運動學數(shù)據(jù)；步驟2，對步驟1得到的乘客舒適性評價數(shù)據(jù)和車輛運動學數(shù)據(jù)進行預處理，刪除主觀評分為0的乘客舒適性評價數(shù)據(jù)及其時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于貝葉斯模型平均的組合模型徑流預報方法，包括收集預報斷面所在流域上游區(qū)域的歷史實測氣象和水文數(shù)據(jù)并進行處理；對處理后的歷史數(shù)據(jù)進行預報因子識別，并分析各預報因子的影響滯時；以確定影響滯時的預報因子作為模型輸入，以預報斷面徑流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種風電低出力事件生成式有差訓練方法和預測方法，訓練方法包括：獲取至少一個風電場的運行數(shù)據(jù)和同一時段至少一個風電場的數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)；根據(jù)運行數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)構(gòu)建第一訓練集；第一訓練集是指風電低出力事件相關(guān)的真實數(shù)據(jù)集；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及直流電機驅(qū)動與控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于多尺度圖注意力的最大加權(quán)獨立集求解方法及系統(tǒng)，通過多尺度圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)提取多層次鄰域范圍內(nèi)的拓撲特征，利用可訓練相似度函數(shù)解析節(jié)點間非線性關(guān)聯(lián)；融合圖結(jié)構(gòu)嵌入與原始節(jié)點效用生成拓撲感知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于安全多方計算的金融數(shù)據(jù)隱私保護方法及系統(tǒng)，該方法通過分別獲取收入數(shù)據(jù)、貸款違約數(shù)據(jù)以及消費行為數(shù)據(jù)，并進行預處理；使用秘密分享算法將預處理結(jié)果拆分成預設(shè)份額，分發(fā)至各金融機構(gòu)，并使用同態(tài)加密算法將對應的數(shù)據(jù)份額進行加密，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮實戰(zhàn)環(huán)境的無人裝備可靠性仿真驗證方法，通過模塊化智能體設(shè)計與動態(tài)環(huán)境建模，以有效表征無人裝備作戰(zhàn)環(huán)境的復雜多樣特征，并結(jié)合地理環(huán)境、氣象環(huán)境與對抗環(huán)境對無人裝備可靠性的影響分析，實現(xiàn)考慮實戰(zhàn)環(huán)境的無人裝備可靠性評估驗證。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于智能壓實技術(shù)的道路施工方法，包括以下步驟：S1、施工準備階段：利用地理信息系統(tǒng)軟件根據(jù)施工前的激光掃描地形，確定道路地形和施工邊界尺寸大小，選擇智能壓實設(shè)備和安裝傳感器；S2、數(shù)據(jù)采集與實時監(jiān)測階段：通過安裝在智能壓實設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種ONNX模型的優(yōu)化方法及裝置，屬于深度學習模型優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，其中，ONNX模型的優(yōu)化方法包括：對ONNX模型進行形狀推理，獲取ONNX模型中各中間節(jié)點的形狀；獲取進行形狀推理后的ONNX模型的第一模型狀態(tài)；對進行形狀推理后的O...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于區(qū)塊鏈的多能系統(tǒng)碳排放核算方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取多能源負荷數(shù)據(jù)，根據(jù)多能源負荷數(shù)據(jù)設(shè)計多能源系統(tǒng)框架；基于多能源系統(tǒng)框架，設(shè)計用戶側(cè)不同能源碳排放的排放模型和物理模型，獲取用戶側(cè)不同能源的碳排放數(shù)據(jù)；引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種醫(yī)療資產(chǎn)故障智能巡檢系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于醫(yī)療設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：智能感知與數(shù)據(jù)采集模塊，通過傳感器監(jiān)測設(shè)備運行參數(shù)，結(jié)合電子標簽實現(xiàn)設(shè)備識別與定位，利用邊緣計算對原始數(shù)據(jù)進行預處理和篩選，生成標準化醫(yī)療資...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自助售貨機線上下單系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：用戶端、服務器端和售貨機；用戶端包含商品展示模塊、下單模塊、訂單支付模塊、取貨碼生成模塊和取貨碼展示模塊；服務器端包含接收模塊、庫存管理模塊、訂單管理模塊和驗證模塊；售貨機端包含身份驗證...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進的YOLOv10模型的芯片表面缺陷檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)，其方法包括：構(gòu)建層級檢測模型；將芯片表面圖像輸入至特征提取網(wǎng)絡(luò)得到初始特征圖；在特征融合網(wǎng)絡(luò)的預定節(jié)點嵌入坐標注意力模塊，對初始特征圖進行正交方向卷積編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及可見光圖像和紅外圖像配準方法、裝置及嵌入式程序產(chǎn)品，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，通過圖像采集、縮放、提取邊緣圖和平移遍歷的處理步驟，實現(xiàn)可見光圖像與紅外圖像配準，在配準過程中提出了依據(jù)縮放因子對可見光圖像進行尺度縮放的處理策略、并對邊緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的傳染病患者后遺癥風險預測系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)獲取模塊采集用戶的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并通過特征提取模塊對所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取得到當前特征數(shù)據(jù)，之后通過相似度計算模塊基于所述當前特征數(shù)據(jù)與預置數(shù)據(jù)庫中樣本傳染病患者病歷所關(guān)聯(lián)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)負荷長期預測方法及系統(tǒng)，涉及配電網(wǎng)負荷預測技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：從經(jīng)過預處理的配電網(wǎng)歷史負荷數(shù)據(jù)中提取用戶用電特征數(shù)據(jù)和變化趨勢數(shù)據(jù)；基于用戶用電特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶用電特征長期預測模型；基于變化趨勢數(shù)據(jù)，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模諧振器的濾波F類功率放大器；主要解決濾波器與放大器共同設(shè)計而造成的尺寸偏大、效率偏低的問題；系統(tǒng)包括輸入匹配網(wǎng)絡(luò)、柵極直流饋電網(wǎng)絡(luò)、漏極直流饋電網(wǎng)絡(luò)、晶體管和諧波抑制網(wǎng)絡(luò)和濾波匹配網(wǎng)絡(luò)，其中輸入匹配網(wǎng)絡(luò)利用π形電路，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種Huffman編碼方法、編碼裝置、芯片及存儲介質(zhì)。Huffman編碼方法包括：獲取待編碼字符串以及相關(guān)聯(lián)的編碼信息，所述編碼信息包括待編碼字符串的長度、所屬的字母表和所要編碼的限制碼長；基于預設(shè)的掃描長度掃描字符串的符號，統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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