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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數(shù)據融合方法、裝置及計算機設備，所述方法包括：獲取待融合傳感數(shù)據；對每一待融合傳感數(shù)據分別進行可信度計算，得到每一待融合傳感數(shù)據各自對應的第一可信度數(shù)據；基于所述待融合傳感數(shù)據各自對應的第一可信度數(shù)據確定每一待融合傳感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛風阻優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：仿真模型構建步驟：構建車輛運行環(huán)境仿真模型和車輛仿真模型，以降低風阻系數(shù)為優(yōu)化目標，進行車輛運行仿真分析，獲取優(yōu)化仿真數(shù)據；駕駛輔助功能開發(fā)步驟：基于優(yōu)化仿真數(shù)據對實車進行駕駛輔助系統(tǒng)功能開發(fā)；交互顯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于仿真優(yōu)化的壓電材料油箱減振布局方法及系統(tǒng)，該方法通過應用于仿真平臺，為預先構建的三維有限元油箱模型設置仿真參數(shù)，并基于多個壓電材料布局方案在三維有限元油箱模型表面進行模擬分析，并獲取各壓電材料布局方案對應的振動抑制效果，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶工程領域，尤其涉及一種水中氣泡發(fā)生裝置安裝位置設計方法，包括氣泡尺度的確定過程、氣泡上升速度的確定過程、噴管安裝距離的確定過程本發(fā)明通過通過多參數(shù)耦合建模實現(xiàn)氣泡尺度、上升速度及噴管布局的協(xié)同優(yōu)化。基于液體密度、氣體流量及噴口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多級分解與核密度分位數(shù)的風機功率區(qū)間預測方法，包括以下步驟：首先，獲取風機功率數(shù)據集，篩選相關特征數(shù)據；對數(shù)據進行預處理并劃分為訓練集和測試集，根據所獲取的數(shù)據構建輸入特征向量。其次，對序列進行變分模態(tài)分解，并對關鍵參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種頻分射頻識別的高速并行讀寫方法、設備和裝置，涉及反向散射通信技術領域，該方法應用于頻分射頻識別的高速并行讀寫設備，該方法包括：通過數(shù)字上變頻器將多個子頻段的RFID讀寫會話的下行激勵信號合并為復合信號；通過發(fā)送天線發(fā)射至頻分復...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種頻分復用射頻識別標簽的設計方法、裝置、設備和存儲介質，涉及射頻識別技術領域，該方法包括：獲取多個頻分復用RFID芯片并確定對應的工作頻段，工作頻段為子頻段；根據預設的子頻段數(shù)量、各RFID芯片的目標工作頻段確定符合目標品質因子...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N解碼方法、生成答案的方法、電子設備及計算機程序產品，應用于人工智能技術領域，該解碼方法包括：確定大模型的編碼模塊基于輸入問題生成的編碼信息；基于所述編碼信息，以m個token為預測單位，采用自回歸的方式預測得到多個語義片段；每...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及跨區(qū)輸電碳排放預測技術領域，尤其是涉及一種跨區(qū)輸電碳減排中基于機器學習的碳排放量預測方法，其包括數(shù)據采集、多源數(shù)據融臺模型構建、動態(tài)特征提取以及時序建模與區(qū)域差異性校正等步驟。通過分層特征提取和降維處理生成高維特征集，并結合機器學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，公開了一種基于雙域特征融合的圖像去模糊模型及其方法，其中方法包括以下步驟：采集數(shù)據，建立模糊圖像數(shù)據集；搭建基于空域和頻域特征融合的DAF?UNet神經網絡；所述的DAF?UNet神經網絡由n個不同尺度的UNet...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N目標識別方法、裝置以及計算機存儲介質，所述目標識別方法包括：獲取針對待識別目標以及輔助指向標記圖形的目標識別圖像，其中，所述待識別目標與所述輔助指向標記圖形的相對位置固定；在所述目標識別圖像中，獲取所述輔助指向標記圖形中任意一...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種圖像生成模型訓練方法、圖像生成方法、裝置、電子設備、存儲介質及程序產品，該方法包括：通過關鍵點提取網絡提取第一參考圖像中的主體對象的關鍵點特征，通過控制網絡對關鍵點特征進行處理，得到圖像控制特征；通過圖像特征提取網絡提取第一參...
								
            
							
            
							
						
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								      一種動態(tài)渲染機制下的移動端三維模型可視化方法，所述動態(tài)渲染機制下的移動端三維模型可視化方法包括以下步驟：第一步、首先服務端依次利用冗余剔除、拓撲優(yōu)化、紋理壓縮、材質歸一化、LOD生成技術對三維模型文件進行處理，直至三維模型文件達到量化指標要...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于元學習的通用背景知識優(yōu)化少樣本建筑點云語義分割方法，包括：采用自適應原型生成算法為支持集中每個類別生成前景原型；采用建模算法從支持集所有樣本和查詢集所有樣本中學習背景知識，得到通用背景原型，并利用自適應背景損失算法優(yōu)化通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于音頻信號的吸入器智能監(jiān)測裝置及方法，監(jiān)測裝置包括殼體，所述殼體包括中空旋蓋和底座；所述中空旋蓋安裝在底座上，所述底座之中安裝有PCB板；所述PCB板上設置有電子模塊和USB數(shù)據接口，所述電子模塊包括音頻傳感器系統(tǒng)，所述殼...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N針對慢阻肺的中醫(yī)方劑推薦方法、系統(tǒng)、存儲介質和計算機設備。該方法包括：為每種癥候類型配置中醫(yī)方劑，形成中醫(yī)方劑庫；對多個慢阻肺患者的問診記錄進行數(shù)據清洗和預處理，得到慢阻肺癥狀數(shù)據集；將慢阻肺癥狀數(shù)據集劃分為知識數(shù)據集和微調...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種負極添加劑、負極片、電池、用電設備。負極添加劑包括具有中空介孔結構的無機非碳類材料。將本發(fā)明的負極添加劑加入到負極片中，可以在保證電池功率性能穩(wěn)定的同時提升電池的高溫壽命。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N電池托盤、電池包及用電設備。該電池托盤包括：托盤主體，包括邊梁，邊梁的表面開設有滑槽；吊耳，設置在滑槽內，吊耳的第一表面和滑槽的第二表面中的一者設置有凹槽，另一者設置有凸出部，第一表面和第二表面相對，凸出部與凹槽相適配，第二表...
								
            
							
            
							
						
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								      一種距離尋優(yōu)法的儲能調頻指令預測方法，獲取原始調頻指令序列；針對原始調頻指令序列中的各信號計算在序列中的非線性程度值，并形成非線性程度值序列；利用非線性程度值序列對原始調頻指令序列中信號進行修正，得到修正調頻指令序列；將修正調頻指令序列采用...
								
            
							
            
							
						
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								      一種尋優(yōu)修正的儲能調頻指令預測方法，獲取原始調頻指令序列；針對原始調頻指令序列中的各信號獲取優(yōu)化修正參數(shù)，優(yōu)化修正參數(shù)中包括最優(yōu)點位置、最優(yōu)直線斜率角、命中數(shù)；利用優(yōu)化修正參數(shù)中的最優(yōu)點位置、最優(yōu)直線斜率角、命中數(shù)對原始調頻指令序列信號進行...
								
            
							
            
							
						
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