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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N復(fù)雜物體的氣動(dòng)外形優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：對(duì)物體的初始三維幾何模型的多個(gè)模型點(diǎn)進(jìn)行位移參數(shù)變換后，結(jié)合直接自由變形技術(shù)對(duì)初始三維幾何模型進(jìn)行變形處理生成新的三維幾何模型；基于氣動(dòng)性能預(yù)測(cè)模型對(duì)多個(gè)新的三維幾何模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于大數(shù)據(jù)共享交換的茶產(chǎn)業(yè)鏈運(yùn)行監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括感知采集模塊、共享交換模塊、運(yùn)行分析模塊、應(yīng)用展示模塊。本方案構(gòu)建覆蓋茶產(chǎn)業(yè)鏈上、中、下游的多源感知體系，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛駕駛行為量化評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于GPS?INS設(shè)備的車輛漂移行為實(shí)時(shí)評(píng)估方法、設(shè)備及介質(zhì)，其包括將賽道劃分為普通區(qū)與額外得分區(qū)域，分別設(shè)計(jì)評(píng)分機(jī)制：額外得分區(qū)域從速度、角度、距離及面積四個(gè)維度量化得分；普通區(qū)域采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水下聲磁多模態(tài)融合處理方法，包括：采集的聲吶與磁力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及時(shí)空對(duì)齊，提取管線的形態(tài)特征向量與磁特征向量；基于管線路由走向，通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整計(jì)算聲吶輪廓與磁力異常帶的最優(yōu)匹配路徑，建立聲磁映射并融合特征生成聯(lián)合向量；最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，本發(fā)明涉及一種用于風(fēng)機(jī)控制器的加工產(chǎn)線監(jiān)控方法及系統(tǒng)。其中的方法包括：獲取多模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)；并構(gòu)建產(chǎn)線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，利用時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)處理所述數(shù)據(jù)，提取時(shí)空關(guān)聯(lián)特征；實(shí)時(shí)判斷產(chǎn)線是否存在異常狀態(tài)；計(jì)算生產(chǎn)線健康熵對(duì)各工位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能與多模態(tài)情感識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多模態(tài)情感分類模型的訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，包括獲取視頻數(shù)據(jù)并提取音視頻特征；對(duì)音視頻特征進(jìn)行軟硬混合數(shù)據(jù)增強(qiáng)獲得增強(qiáng)后的音視頻特征，將原始的音視頻特征和增強(qiáng)后的音視頻特征在批次維度上進(jìn)行加權(quán)融...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種可控震源諧波影響范圍的確定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及地震采集數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，上述確定方法包括：獲取可控震源的掃描信號(hào)，并計(jì)算得到上述掃描信號(hào)的瞬時(shí)頻率；根據(jù)上述瞬時(shí)頻率，生成不同滑動(dòng)時(shí)間和不同階次諧波信號(hào)對(duì)應(yīng)的諧波瞬時(shí)頻率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于逐周期降噪的MEMS傳感器信號(hào)轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)，涉及信號(hào)降噪技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：在第一采樣周期內(nèi)，獲取MEMS傳感器采集目標(biāo)設(shè)備的第一信號(hào)序列，按照預(yù)設(shè)降噪?yún)?shù)進(jìn)行濾噪獲得第一濾噪信號(hào)序列和第一噪聲信號(hào)序列；采集目標(biāo)設(shè)備的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于海洋地震勘探領(lǐng)域，具體涉及基于統(tǒng)一氣泡理論的非理想氣體氣槍子波模擬方法，包括：獲取海域環(huán)境參數(shù)；設(shè)計(jì)氣槍工作參數(shù)和氣槍陣列；根據(jù)海域環(huán)境參數(shù)、氣槍工作參數(shù)和氣槍陣列，計(jì)算每一時(shí)刻的氣泡半徑、氣泡體積、氣泡壓力、氣泡熱損失率、氣體釋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大語(yǔ)言模型的工業(yè)瑕疵文本生成和分類方法，包括以下步驟：對(duì)智能制造工業(yè)樣本集進(jìn)行劃分，得到瑕疵描述文本集；對(duì)瑕疵描述文本集中瑕疵描述文本的結(jié)構(gòu)進(jìn)行定義，構(gòu)建專業(yè)瑕疵描述庫(kù)；將瑕疵描述文本集傳入大語(yǔ)言模型，形成智能制造工業(yè)瑕...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)同步方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)災(zāi)備技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：在接收到源端主機(jī)的新增業(yè)務(wù)同步數(shù)據(jù)時(shí)，判斷目標(biāo)主機(jī)的操作系統(tǒng)啟動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一磁盤區(qū)域與新增業(yè)務(wù)同步數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第二磁盤區(qū)域是否存在重疊區(qū)域；若存在業(yè)務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于預(yù)訓(xùn)練模型和特征蒸餾模型的濕地制圖方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取多個(gè)不同遙感參數(shù)的遙感影像，從所述遙感影像獲取像元；將對(duì)應(yīng)位置的所述像元的不同遙感參數(shù)組合，得到參數(shù)序列；將所述參數(shù)序列輸入第一模型；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種標(biāo)簽結(jié)構(gòu)自適應(yīng)重構(gòu)系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)標(biāo)簽管理中因數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致的標(biāo)簽體系適配難題。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)接收接口、結(jié)構(gòu)緩存模塊、結(jié)構(gòu)差異檢測(cè)模塊、適配策略決策模塊、標(biāo)簽更新執(zhí)行模塊、審批與回滾模塊及系統(tǒng)同步模塊。通過規(guī)范化數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)庫(kù)限流方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)，可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：調(diào)用至少一個(gè)計(jì)算協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)對(duì)接收到的數(shù)據(jù)庫(kù)操作語(yǔ)句進(jìn)行解析，得到參數(shù)化指紋標(biāo)識(shí)；從至少一個(gè)計(jì)算協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)表中確定與參數(shù)化指紋標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的候選并發(fā)數(shù)閾值；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種服務(wù)器背板、硬盤檢測(cè)方法及服務(wù)器，涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域，在上述服務(wù)器背板中，通過將硬盤安裝在背板上的硬件連接器中，支持硬盤與存儲(chǔ)控制器和直連CPU等上行設(shè)備相連接，以實(shí)現(xiàn)在服務(wù)器背板中支持集成直連CPU模式和存儲(chǔ)控制器配置模式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于梯度優(yōu)化緩存的大模型內(nèi)容生成加速方法及系統(tǒng)，所述方法包括：采用常規(guī)緩存方法存儲(chǔ)大模型內(nèi)容生成過程中的中間特征；通過梯度緩存方法，利用最近兩個(gè)步驟的緩存特征計(jì)算梯度，并將梯度應(yīng)用于后續(xù)緩存特征以減少緩存誤差；提取并統(tǒng)計(jì)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種服務(wù)器壽命預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及服務(wù)器領(lǐng)域，包括采集目標(biāo)服務(wù)器對(duì)應(yīng)的目標(biāo)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；所述目標(biāo)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)服務(wù)器的多個(gè)組件對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行時(shí)序數(shù)據(jù)；將所述目標(biāo)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入至目標(biāo)服務(wù)器壽命預(yù)測(cè)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種故障診斷方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，上述方法應(yīng)用于容器平臺(tái)，包括：從前端頁(yè)面獲取所述容器調(diào)度單元的上下文信息，并根據(jù)所述上下文信息和目標(biāo)對(duì)象輸入的自然語(yǔ)言指令生成第一請(qǐng)求信息；從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢與所述第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種服務(wù)器的溫度監(jiān)控方法和電子設(shè)備，涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域，包括：若服務(wù)器內(nèi)任一溫度監(jiān)測(cè)點(diǎn)的第一溫度變化率大于或等于第一變化率，則確定任一溫度監(jiān)測(cè)點(diǎn)的目標(biāo)散熱區(qū)域，將目標(biāo)散熱區(qū)域內(nèi)溫度監(jiān)測(cè)點(diǎn)的采樣頻率調(diào)整至目標(biāo)采樣頻率；基于目標(biāo)采樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維關(guān)聯(lián)性分析的工藝步驟定位方法和裝置，方法包括以下步驟：收集CP測(cè)試項(xiàng)數(shù)據(jù)及工藝步驟參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)；對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與特征工程處理；并行執(zhí)行卡方檢驗(yàn)、相關(guān)性分析及樹模型分析，分別輸出卡方顯著性結(jié)果、相關(guān)性系數(shù)及特征重...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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