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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種非侵入式線程池動(dòng)態(tài)管理方法及系統(tǒng)，該方法包括：S1.在虛擬機(jī)加載應(yīng)用程序階段，通過(guò)Java Agent攔截線程池類(lèi)的加載請(qǐng)求；S2.對(duì)線程池類(lèi)進(jìn)行字節(jié)碼增強(qiáng)處理；S3.運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)管理，包括：S31.當(dāng)上述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及芯片驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種多模式的開(kāi)關(guān)系統(tǒng)，該系統(tǒng)將目標(biāo)模塊的開(kāi)啟和關(guān)閉分別進(jìn)行獨(dú)立控制，在獨(dú)立控制時(shí)可以靈活選擇手動(dòng)模式或者多種自動(dòng)模式，有效提高了模塊開(kāi)關(guān)控制的靈活性，且僅需要對(duì)寄存器進(jìn)行配置即可實(shí)現(xiàn)手動(dòng)模式和自動(dòng)模式的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI與動(dòng)態(tài)特征庫(kù)的智能元素定位方法及系統(tǒng)，包括：異常檢測(cè)及異常數(shù)據(jù)捕獲，通過(guò)自動(dòng)化腳本執(zhí)行元素定位操作，判定定位失敗時(shí)記錄頁(yè)面DOM樹(shù)結(jié)構(gòu)化快照；多模態(tài)特征提取，解析DOM樹(shù)，提取目標(biāo)元素的XPath/CSS路徑及語(yǔ)義屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于處理器技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種地址映射關(guān)系隨機(jī)生成方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備。所述方法包括建立虛擬地址空間、客戶機(jī)物理地址空間以及真實(shí)物理地址空間；根據(jù)外部傳參的地址起始位置以及地址段長(zhǎng)度向虛擬地址空間、客戶機(jī)物理地址空間以及真實(shí)物理地...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)查詢(xún)方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及技術(shù)領(lǐng)域?yàn)椋簲?shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：基于預(yù)設(shè)模型處理數(shù)值化后的待查詢(xún)二級(jí)列，確定待查詢(xún)二級(jí)列在對(duì)應(yīng)的二級(jí)列組中的相對(duì)位置信息；其中，預(yù)設(shè)模型用于模擬數(shù)值化后的二級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于GIS和Python的多目標(biāo)復(fù)合型需求三維近鄰搜索方法，涉及地理信息系統(tǒng)與空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：提取多目標(biāo)中心點(diǎn)地理三維坐標(biāo)，數(shù)字化處理多目標(biāo)復(fù)合型需求；圈定分析區(qū)域，劃定分析單元；基于GIS構(gòu)建區(qū)域分析指標(biāo)體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向醫(yī)療大語(yǔ)言模型的有害回復(fù)防御方法及裝置，涉及自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，包括：獲取用戶的輸入語(yǔ)句并輸入到經(jīng)訓(xùn)練的改寫(xiě)模型中，輸出改寫(xiě)語(yǔ)句；若需要進(jìn)行檢索增強(qiáng)生成，則將改寫(xiě)語(yǔ)句在醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行檢索，將改寫(xiě)語(yǔ)句與每個(gè)醫(yī)學(xué)知識(shí)片段拼接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N制動(dòng)片簧裂紋數(shù)據(jù)分析方法和系統(tǒng)，涉及車(chē)輛故障診斷和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，接收第三方維修站維保報(bào)告、車(chē)載振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)及用戶反饋數(shù)據(jù)；識(shí)別三者間矛盾且車(chē)輛發(fā)動(dòng)機(jī)熄火時(shí)，下發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化制動(dòng)指令驅(qū)動(dòng)制動(dòng)卡鉗夾緊，使含制動(dòng)片簧的制動(dòng)片總成受激勵(lì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于因果正則化的工業(yè)時(shí)序事件分析方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)多元時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度時(shí)序特征編碼，得到時(shí)序特征數(shù)據(jù)；對(duì)時(shí)序特征數(shù)據(jù)進(jìn)行概率分布的潛在向量重構(gòu)，以確定重構(gòu)損失和距離度量損失；基于先驗(yàn)因...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種高頻焊管軋輥磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及裝置，涉及人工智能與數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)多源傳感器同步監(jiān)測(cè)構(gòu)建工況參數(shù)與物理信號(hào)的全息感知體系，并基于數(shù)據(jù)在不同模態(tài)的時(shí)頻表達(dá)實(shí)時(shí)追蹤噪聲頻譜偏移，構(gòu)建抗誤濾除保護(hù)通道，能夠?qū)p傷固有特征有效...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于遷移學(xué)習(xí)和增量學(xué)習(xí)的腔道多模態(tài)檢測(cè)方法及相關(guān)裝置。該方法包括：術(shù)中同步獲取視覺(jué)、力學(xué)、電磁信號(hào)；將視覺(jué)信號(hào)輸入凍結(jié)參數(shù)的卷積主干，其多級(jí)中間特征分別送入視覺(jué)、力學(xué)、電磁檢測(cè)頭，后兩者經(jīng)適配層輸出病灶掩膜、力學(xué)熱點(diǎn)向量、位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于聚類(lèi)處理的數(shù)據(jù)安全評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)相干性檢測(cè)、聚類(lèi)處理和數(shù)據(jù)安全評(píng)估。本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體是指基于聚類(lèi)處理的數(shù)據(jù)安全評(píng)估方法及系統(tǒng)，本方案通過(guò)計(jì)算每對(duì)母線間的相關(guān)性，并引入圖模型表示電力網(wǎng)絡(luò)，有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的區(qū)塊鏈動(dòng)態(tài)信任評(píng)估系統(tǒng)及方法，對(duì)區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)的交易數(shù)據(jù)和節(jié)點(diǎn)參與共識(shí)的共識(shí)歷史記錄進(jìn)行時(shí)序建模，得到區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)的行為可信度，進(jìn)而計(jì)算各個(gè)交易節(jié)點(diǎn)的資源貢獻(xiàn)度，融合所述行為可信度和各個(gè)資源貢獻(xiàn)度，得到各個(gè)交易節(jié)點(diǎn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了城市生態(tài)單元尺度的水源涵養(yǎng)功能演變模擬系統(tǒng)，涉及生態(tài)水文模擬技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)要點(diǎn)為：該系統(tǒng)結(jié)合InVEST模型、水量平衡法、地理探測(cè)器與莫蘭指數(shù)，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的水源涵養(yǎng)評(píng)估方法。本發(fā)明的該系統(tǒng)通過(guò)遙感數(shù)據(jù)與地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取關(guān)鍵...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于鋼桁梁的多桁段拼裝方法，其包括：獲取桁段各端部的螺栓孔群的特征信息以及各螺栓孔群中權(quán)重孔的三維坐標(biāo)，并將特征信息和三維坐標(biāo)進(jìn)行融合，生成螺栓孔群的所有螺栓孔的初始坐標(biāo)信息；根據(jù)桁段的實(shí)際參數(shù)，建立有限元分析模型，獲取桁段...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及用電負(fù)荷分析技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于分時(shí)電量的用電負(fù)荷模型建模方法及系統(tǒng)。該方法包括：基于智能電表分時(shí)電量采集和設(shè)備啟停頻率識(shí)別，采用分時(shí)電量經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法提取峰谷平時(shí)段基礎(chǔ)負(fù)荷特征，通過(guò)分時(shí)變分模態(tài)分解算法結(jié)合設(shè)備啟停狀態(tài)矩陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)信息的傳輸技術(shù)領(lǐng)域，提供分布式系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)及方法、高速時(shí)鐘對(duì)齊系統(tǒng)及方法，其中，所述高速時(shí)鐘對(duì)齊方法包括：獲得待對(duì)齊分布式系統(tǒng)的標(biāo)定低頻時(shí)鐘；將待對(duì)齊分布式系統(tǒng)時(shí)鐘源切換到標(biāo)定低頻時(shí)鐘；在時(shí)鐘源為標(biāo)定低頻時(shí)鐘的狀態(tài)下，對(duì)所有...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)的多個(gè)實(shí)施例涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于AI的科創(chuàng)材料智能查重方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：讀取歷史科研項(xiàng)目材料，生成所述科研項(xiàng)目材料的解構(gòu)信息，所述解構(gòu)信息包括若干個(gè)技術(shù)目標(biāo)描述、技術(shù)棧畫(huà)像及主體信息摘要；根據(jù)所述解構(gòu)信息建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多智能體協(xié)同和檢索增強(qiáng)的中文糾錯(cuò)方法及系統(tǒng)，屬于網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括步驟1，基于大語(yǔ)言模型和智能體提示工程，構(gòu)建多個(gè)中文糾錯(cuò)專(zhuān)家智能體和1個(gè)中文糾錯(cuò)裁判智能體；步驟2，搭建糾錯(cuò)文本知識(shí)庫(kù)，將知識(shí)庫(kù)中的語(yǔ)料轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于NLP的法律文書(shū)與項(xiàng)目管理領(lǐng)域關(guān)聯(lián)分析方法，屬于項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域。方法通過(guò)大語(yǔ)言模型對(duì)法律文書(shū)進(jìn)行爭(zhēng)議焦點(diǎn)提取，得到爭(zhēng)議焦點(diǎn)表，并將爭(zhēng)議焦點(diǎn)表中的關(guān)鍵詞映射到項(xiàng)目管理知識(shí)領(lǐng)域，得到包含第一項(xiàng)目管理領(lǐng)域的案例糾紛原因映射表...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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