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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)加工技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種JDBC協(xié)議的數(shù)據(jù)接入方法及系統(tǒng)，包括：獲取待接入數(shù)據(jù)，對(duì)待接入數(shù)據(jù)進(jìn)行敏感度評(píng)估，根據(jù)待接入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)敏感度確定待接入數(shù)據(jù)的安全等級(jí)；獲取待接入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)，根據(jù)待接入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及列式數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于列式數(shù)據(jù)庫的分析方法及系統(tǒng)。包括：建立預(yù)處理模型和分析模型，根據(jù)待分析數(shù)據(jù)包和預(yù)處理模型構(gòu)建初始列式數(shù)據(jù)庫；根據(jù)分析模型和初始分析需求構(gòu)建多個(gè)一級(jí)子任務(wù)，并根據(jù)全部一級(jí)子任務(wù)設(shè)定一級(jí)分析策略；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于高精度時(shí)域波形的配電線路故障在線定位方法及系統(tǒng)，涉及配電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)配電線路實(shí)施數(shù)據(jù)采集，獲取高精度時(shí)域波形；采用決策樹分析法，對(duì)故障特征進(jìn)行知識(shí)庫自主積累；對(duì)高精度時(shí)域波形進(jìn)行降維搜索；采用D型行波測距原理進(jìn)行故障...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高溫管道健康在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)，方法包括構(gòu)建管線模型；通過管線模型模擬獲取應(yīng)力與溫度數(shù)據(jù)，得到管道危險(xiǎn)點(diǎn)，并確定內(nèi)外壁溫度應(yīng)力關(guān)系；通過危險(xiǎn)點(diǎn)壁厚結(jié)合環(huán)境參數(shù)動(dòng)態(tài)得到預(yù)測壁厚減薄速率模型；分析壁厚與溫度的動(dòng)態(tài)特性，得到溫度?...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)機(jī)葉片技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種風(fēng)機(jī)葉片軸承監(jiān)測診斷方法及系統(tǒng)，在風(fēng)機(jī)葉片軸承上部署多個(gè)監(jiān)測診斷區(qū)域，采集每個(gè)監(jiān)測診斷區(qū)域內(nèi)的監(jiān)測診斷相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)值轉(zhuǎn)化，得到同維度監(jiān)測診斷相關(guān)數(shù)據(jù)；對(duì)每個(gè)監(jiān)測診斷區(qū)域進(jìn)行子網(wǎng)格劃分，得到多個(gè)子監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種煤礦AI應(yīng)用平臺(tái)，旨在通過人工智能技術(shù)提高煤礦安全生產(chǎn)的智能化水平。該平臺(tái)采用分層架構(gòu)，包括前端展示層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)處理層和硬件接口層，能夠?qū)崿F(xiàn)煤礦的實(shí)時(shí)智能監(jiān)控和設(shè)備管理。平臺(tái)通過集成視頻流分析、設(shè)備智能巡檢、報(bào)警管理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電池管理系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)及驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的控制方法、交通工具，涉及電動(dòng)汽車技術(shù)領(lǐng)域，旨在預(yù)防并降低繼電器粘連帶來的安全風(fēng)險(xiǎn)。電池管理系統(tǒng)包括：控制器和采樣電路；采樣電路的輸出端與控制器的輸入端電連接；電池管理系統(tǒng)的采樣端用于連接外部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于配電網(wǎng)運(yùn)行控制領(lǐng)域，公開一種配電網(wǎng)全局優(yōu)化調(diào)控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取配電網(wǎng)中包含區(qū)域模塊度、區(qū)域無功功率平衡度及區(qū)域有功功率平衡度的多維度指標(biāo)；基于多維度指標(biāo)的綜合評(píng)估機(jī)制，并利用啟發(fā)式搜索算法的迭代計(jì)算，得到最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于證素的中醫(yī)證型識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象的所有當(dāng)前癥狀；從預(yù)設(shè)的癥狀與證素權(quán)值庫中獲取每個(gè)當(dāng)前癥狀到每個(gè)證素的權(quán)值，并通過權(quán)值累加得到每個(gè)證素的總權(quán)值；對(duì)每個(gè)證素的總權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化處理，得到每個(gè)證素的優(yōu)化權(quán)值...
								
            
							
            
							
						
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								      基于3D高斯的三維動(dòng)態(tài)場景圖構(gòu)建方法，屬于計(jì)算機(jī)具身智能領(lǐng)域。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方法為：利用視覺基礎(chǔ)模型實(shí)現(xiàn)開放詞匯的物體感知與語義特征提取；多視角多維度優(yōu)化3D高斯表征來構(gòu)建高保真度且物體語義連續(xù)的3D高斯場景；構(gòu)建多層級(jí)三維場景圖，利用語義高斯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多尺度融合的草原恢復(fù)狀態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)及方法，起系統(tǒng)，包括：多尺度數(shù)據(jù)獲取模塊用于利用衛(wèi)星遙感技術(shù)獲取草原的宏觀監(jiān)測數(shù)據(jù)，同時(shí)利用無人機(jī)獲取草原的微觀監(jiān)測數(shù)據(jù)；長時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析模塊用于收集長時(shí)間內(nèi)的宏觀監(jiān)測數(shù)據(jù)和微觀監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于微波遙感數(shù)據(jù)VOD的全球森林因旱死亡評(píng)估方法，涉及生態(tài)遙感技術(shù)領(lǐng)域。該方法利用VOD作為主要指標(biāo)，VOD反映了植被在微波波段的透射性，與森林冠層水分含量和生物量密切相關(guān)。通過計(jì)算VOD的年變化(ΔVOD)以及結(jié)合植被指數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種圖像分類方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)通過獲取待分類圖像；將待分類圖像輸入目標(biāo)分類模型中，得到目標(biāo)分類模型輸出的分類結(jié)果；將待分類圖像輸入圖像質(zhì)量評(píng)估模型中，得到圖像質(zhì)量評(píng)估模型輸出的質(zhì)量評(píng)估結(jié)果；根據(jù)分類結(jié)果和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。提供了一種葉片外觀狀態(tài)監(jiān)測識(shí)別分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括步驟：周期性獲取葉片表面高清圖像及紅外熱成像數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集；消除多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的環(huán)境光干擾，對(duì)葉片表面缺陷的輪廓特征進(jìn)行圖像增強(qiáng)，得到增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種熱瞄準(zhǔn)器防抖系統(tǒng)及防抖方法，涉及熱瞄準(zhǔn)器技術(shù)領(lǐng)域，首先通過熱紅外圖像對(duì)容易導(dǎo)致位移分析精度降低的拍攝目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，并通過相鄰幀對(duì)比所確定的重復(fù)的非目標(biāo)區(qū)域，進(jìn)一步確定拍攝目標(biāo)的自活動(dòng)范圍，從而剝離無效區(qū)域或低對(duì)比度區(qū)域，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種科研項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)價(jià)方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及立項(xiàng)評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：提取目標(biāo)科研項(xiàng)目立項(xiàng)數(shù)據(jù)中的技術(shù)性相關(guān)數(shù)據(jù)以及經(jīng)費(fèi)預(yù)算相關(guān)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述技術(shù)性相關(guān)數(shù)據(jù)以及技術(shù)性評(píng)分模型，確定目標(biāo)科研項(xiàng)目的技術(shù)性評(píng)分結(jié)果；根據(jù)所述經(jīng)費(fèi)預(yù)算相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于可釋認(rèn)知診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種ECD?RC基于關(guān)系增強(qiáng)和因果推理的可釋認(rèn)知診斷方法，本發(fā)明設(shè)計(jì)關(guān)系增強(qiáng)的特征提取模塊，通過建模實(shí)體間的交互強(qiáng)度來聚合特征信息，有效捕捉了復(fù)雜的教育場景下的依賴關(guān)系。同時(shí)，引入基于因果推理的可解釋模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開的一種基于檢索和反思的角色扮演模型融合系統(tǒng)及方法，屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方法為：1、對(duì)原始角色歷史對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗并利用語義相似度進(jìn)行語義篩選，形成歷史對(duì)話語境數(shù)據(jù)；2、利用關(guān)聯(lián)度匹配構(gòu)建與角色關(guān)聯(lián)的事件知識(shí)；3...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提出的多平臺(tái)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，平臺(tái)系統(tǒng)包括第一設(shè)備和至少一個(gè)第二設(shè)備，方法包括：獲取訓(xùn)練主網(wǎng)絡(luò)和主網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并對(duì)訓(xùn)練主網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行剪枝處理，生成多個(gè)訓(xùn)練子網(wǎng)絡(luò)；基于主網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，計(jì)算得到訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N實(shí)體識(shí)別方法，實(shí)體識(shí)別裝置以及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。所述實(shí)體識(shí)別方法包括：獲取用戶問題；對(duì)所述用戶問題進(jìn)行思維鏈多任務(wù)分解，獲取若干函數(shù)意圖的思維鏈；響應(yīng)于所述思維鏈中的任意一個(gè)函數(shù)意圖包含自定義實(shí)體入?yún)ⅲ@取所述用戶問題的語句詞性...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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