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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于用戶發(fā)言多維特征的高影響力社交用戶識(shí)別方法及系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行社交主題劃分，獲取每個(gè)用戶在各社交主題中的所有發(fā)言集合；基于各用戶的發(fā)言集合從多個(gè)維度提取每個(gè)社交主題中用戶特征，并基于用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及智能監(jiān)控與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)集成多類型高精度傳感器和數(shù)據(jù)融合技術(shù)，顯著提升了數(shù)據(jù)采集與處理的全面性和高效性，解決了傳統(tǒng)方法數(shù)據(jù)維度有限的問(wèn)題，同時(shí)，利用邊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PCA?IF模型識(shí)別電力計(jì)量數(shù)據(jù)異常的方法，包括以下步驟：對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理：采集電力計(jì)量裝置的電壓、電流、功率因數(shù)、環(huán)境溫度及運(yùn)行時(shí)間的多維度原始數(shù)據(jù)，對(duì)缺失值進(jìn)行基于時(shí)序特征和空間關(guān)聯(lián)性的插值填補(bǔ)；特征降維：利用主成分分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種凍結(jié)幀數(shù)據(jù)的處理方法及終端，涉及故障分析技術(shù)領(lǐng)域，可以通過(guò)凍結(jié)幀參數(shù)更新信息確定多個(gè)預(yù)設(shè)凍結(jié)幀參數(shù)中異常統(tǒng)計(jì)特征更大的目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù)，從而在發(fā)生目標(biāo)故障時(shí)，存儲(chǔ)目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù)的參數(shù)值，由于目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù)對(duì)應(yīng)的異常統(tǒng)計(jì)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      基于InSAR技術(shù)和小波分析的庫(kù)區(qū)滑坡形變預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：步驟S1.收集庫(kù)區(qū)影像數(shù)據(jù)集；步驟S2.收集相同時(shí)間區(qū)間內(nèi)的庫(kù)水位和庫(kù)區(qū)降雨數(shù)據(jù)；步驟S3.將步驟S1處理獲得每期累積形變量；步驟S4.使用最小二乘法擬合，步驟S6.使用連續(xù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于生物特征的非接觸式認(rèn)證系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：生物特征采集模塊，用于采集生物特征；AI人臉識(shí)別模塊，用于利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)采集的生物特征進(jìn)行人臉識(shí)別；活體檢測(cè)模塊，用于檢測(cè)生物特征采集對(duì)象是否為活體；數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)動(dòng)模塊，連接金融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種支持復(fù)現(xiàn)的并發(fā)漏洞模糊測(cè)試方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取對(duì)原始二進(jìn)制程序進(jìn)行重寫得到的目標(biāo)程序；其中，所述目標(biāo)程序包含：多個(gè)關(guān)鍵基本塊，所述關(guān)鍵基本塊的執(zhí)行順序用于：作為線程交錯(cuò)反饋信號(hào)；基于所述關(guān)鍵基本塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域，提出一種基于感性工學(xué)的汽車產(chǎn)品正臉設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，通過(guò)進(jìn)行情感關(guān)鍵詞提取和歸類，準(zhǔn)確的捕捉了用戶的需求和優(yōu)化目標(biāo)，為個(gè)性化情感需求和市場(chǎng)需求提供了有效的基礎(chǔ)信息，設(shè)計(jì)了一種汽車正臉形態(tài)生成方法，進(jìn)行汽車正臉形態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種船舶艙室噪聲預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括基于理論經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到船舶艙室的多個(gè)噪聲預(yù)測(cè)值，從而得到目標(biāo)艙室噪聲，通過(guò)理論經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)中的物理數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，使噪聲預(yù)測(cè)值具有物理可解釋性，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種熱力系統(tǒng)仿真中的內(nèi)外循環(huán)計(jì)算方法，包括以下步驟：外循環(huán)計(jì)算：基于熱力系統(tǒng)中各組件的熱平衡方程，通過(guò)輸入已知內(nèi)循環(huán)部件的特殊參數(shù)，進(jìn)行熱力平衡迭代計(jì)算，直至達(dá)到第一次外循環(huán)收斂；內(nèi)循環(huán)計(jì)算：將外循環(huán)收斂后的熱力參數(shù)作為邊界條件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空結(jié)構(gòu)件加工過(guò)程裝夾力學(xué)監(jiān)測(cè)、優(yōu)化及失穩(wěn)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于邊緣計(jì)算的裝夾力優(yōu)化和失穩(wěn)預(yù)警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的方法通過(guò)基于裝夾力學(xué)模型的裝夾力優(yōu)化方法對(duì)合理的裝夾力范圍進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)加工過(guò)程中裝夾失穩(wěn)在線預(yù)警，能夠有效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自動(dòng)生成理想牙弓線的方法、裝置和設(shè)備，屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)牙齒模型；獲取目標(biāo)牙齒模型中多顆目標(biāo)牙齒的寬度，所述多顆目標(biāo)牙齒中至少包括兩個(gè)門牙；根據(jù)所述多顆目標(biāo)牙齒的寬度生成前段牙弓線；獲取第一遠(yuǎn)端牙齒的第一切...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種核電用支吊架的優(yōu)化模型訓(xùn)練方法、結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法及裝置，所述優(yōu)化模型包括拓?fù)淠Ｐ秃陀?xùn)練后的第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型，首先獲取訓(xùn)練用支吊架三維模型，將所述訓(xùn)練用支吊架三維模型輸入至所述拓?fù)淠Ｐ停玫降谝恢У跫苋S模型；其次，將所述第一支吊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種固液兩相流場(chǎng)分析方法、裝置、仿真系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于流場(chǎng)分析技術(shù)領(lǐng)域，其中，該固液兩相流場(chǎng)分析方法包括：構(gòu)建固液兩相流場(chǎng)模型，根據(jù)所述固液兩相流場(chǎng)模型中流體與剛體的距離將所述固液兩相流場(chǎng)模型劃分為多層網(wǎng)格模型；根據(jù)所述固...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)的運(yùn)用技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種臺(tái)風(fēng)與滑坡災(zāi)害耦合的高壓桿塔設(shè)施危險(xiǎn)性評(píng)估方法。本發(fā)明的有益效果在于：能夠快速分析區(qū)域內(nèi)多個(gè)具體設(shè)施的災(zāi)害危險(xiǎn)性，模擬計(jì)算結(jié)果更加貼近真實(shí)數(shù)據(jù)。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模擬方法，包括如下步驟：建立淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模型、將淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模型導(dǎo)入COMSOL Multiphysics軟件并進(jìn)行淺層天然氣驅(qū)替求解過(guò)程的參數(shù)處理及設(shè)置定解條件、將不同影響因素的參數(shù)作為變量設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      電工學(xué)、電磁學(xué)、光學(xué)等領(lǐng)域中存在繁多的弗萊明左手定則(電動(dòng)機(jī)定則)和右手定則(發(fā)動(dòng)機(jī)定則)、安培定則1和安培定則2(右手螺旋定則)、洛倫茲力、安培力等，用于判斷電流、磁場(chǎng)、作用力方向。容易導(dǎo)致學(xué)生和技術(shù)人員記憶混亂。用“電子自旋右手定則”表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域，提出一種基于感性工學(xué)的文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，通過(guò)獲取目標(biāo)文創(chuàng)產(chǎn)品的基礎(chǔ)形態(tài)信息與綜合情感信息，為個(gè)性化情感需求和市場(chǎng)需求提供了有效的基礎(chǔ)信息，設(shè)計(jì)了一種情感需求分析方法，結(jié)合CRITIC分析法與熵權(quán)法進(jìn)行權(quán)重組合計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了整機(jī)銘牌規(guī)格信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，在根據(jù)整機(jī)的訂單信息確定整機(jī)所配置的電源單體的標(biāo)識(shí)的基礎(chǔ)上，獲取電源單體的電源認(rèn)證規(guī)格信息和電源銘牌規(guī)格信息；通過(guò)比對(duì)電源單體的電源認(rèn)證規(guī)格信息和電源銘牌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模型優(yōu)化的高壓業(yè)擴(kuò)報(bào)裝全流程監(jiān)控系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)分析模塊，用于整合多維數(shù)據(jù)源；模型優(yōu)化模塊，采用聚類算法對(duì)歷史用電數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，生成負(fù)荷分類結(jié)果，并通過(guò)迭代優(yōu)化聚類中心以提升預(yù)測(cè)精度；業(yè)務(wù)受理模塊，基于模型預(yù)測(cè)生成預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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