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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于相似樣本的對比學(xué)習(xí)實體匹配方法及系統(tǒng)，對待匹配實體數(shù)據(jù)集中的待匹配實體進(jìn)行序列化表示；將待匹配實體的序列化表示輸入至實體匹配模型，利用實體匹配模型得到待匹配實體數(shù)據(jù)集中各實體對匹配結(jié)果，所述實體匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了車載式堤壩險情智能檢測修復(fù)系統(tǒng)，涉及堤壩險情檢測修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，包括智能視覺識別子系統(tǒng)、堤壩探測子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理模塊、模塊供電子系統(tǒng)、車載式液壓子系統(tǒng)、自動定位打標(biāo)子系統(tǒng)、打孔灌漿子系統(tǒng)、反饋報警機制模塊、遠(yuǎn)程控制服務(wù)器；有效提高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于低阻油層油水識別的智能分類算法，涉及油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域，包括：計算已有低阻儲層CNL、DEN、AC、自然伽馬曲線回歸出的RT曲線與GR曲線的交會面積圖像參數(shù)，得出各層對應(yīng)參數(shù)范圍，初步識別；基于測井資料，生成常規(guī)測井曲線標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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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別方法及系統(tǒng)，通過對社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行社交主題劃分，獲取每個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)言集合從多個維度提取每個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)維度有限的問題，同時，利用邊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PCA?IF模型識別電力計量數(shù)據(jù)異常的方法，包括以下步驟：對數(shù)據(jù)預(yù)處理：采集電力計量裝置的電壓、電流、功率因數(shù)、環(huán)境溫度及運行時間的多維度原始數(shù)據(jù)，對缺失值進(jìn)行基于時序特征和空間關(guān)聯(lián)性的插值填補；特征降維：利用主成分分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種凍結(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，可以通過凍結(jié)幀參數(shù)更新信息確定多個預(yù)設(shè)凍結(jié)幀參數(shù)中異常統(tǒng)計特征更大的目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù)，從而在發(fā)生目標(biāo)故障時，存儲目標(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)對應(yīng)的異常統(tǒng)計特征...
								
            
							
            
							
						
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								      基于InSAR技術(shù)和小波分析的庫區(qū)滑坡形變預(yù)測方法，包括以下步驟：步驟S1.收集庫區(qū)影像數(shù)據(jù)集；步驟S2.收集相同時間區(qū)間內(nèi)的庫水位和庫區(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人臉識別模塊，用于利用深度學(xué)習(xí)算法對采集的生物特征進(jìn)行人臉識別；活體檢測模塊，用于檢測生物特征采集對象是否為活體；數(shù)據(jù)庫聯(lián)動模塊，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)漏洞模糊測試方法和裝置，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取對原始二進(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：作為線程交錯反饋信號；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)計方法及系統(tǒng)，通過進(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)，為個性化情感需求和市場需求提供了有效的基礎(chǔ)信息，設(shè)計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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種船舶艙室噪聲預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括基于理論經(jīng)驗公式對設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，得到船舶艙室的多個噪聲預(yù)測值，從而得到目標(biāo)艙室噪聲，通過理論經(jīng)驗公式對設(shè)備數(shù)據(jù)中的物理數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，使噪聲預(yù)測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)計算方法，包括以下步驟：外循環(huán)計算：基于熱力系統(tǒng)中各組件的熱平衡方程，通過輸入已知內(nèi)循環(huán)部件的特殊參數(shù)，進(jìn)行熱力平衡迭代計算，直至達(dá)到第一次外循環(huán)收斂；內(nèi)循環(huán)計算：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)件加工過程裝夾力學(xué)監(jiān)測、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)明的方法通過基于裝夾力學(xué)模型的裝夾力優(yōu)化方法對合理的裝夾力范圍進(jìn)行計算，實現(xiàn)加工過程中裝夾失穩(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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								      本申請涉及一種固液兩相流場分析方法、裝置、仿真系統(tǒng)及計算機存儲介質(zhì)，屬于流場分析技術(shù)領(lǐng)域，其中，該固液兩相流場分析方法包括：構(gòu)建固液兩相流場模型，根據(jù)所述固液兩相流場模型中流體與剛體的距離將所述固液兩相流場模型劃分為多層網(wǎng)格模型；根據(jù)所述固...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算流體動力學(xué)的運用技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種臺風(fēng)與滑坡災(zāi)害耦合的高壓桿塔設(shè)施危險性評估方法。本發(fā)明的有益效果在于：能夠快速分析區(qū)域內(nèi)多個具體設(shè)施的災(zāi)害危險性，模擬計算結(jié)果更加貼近真實數(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(電動機定則)和右手定則(發(fā)動機定則)、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、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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