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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了二手羽毛球智能回收一體機(jī)及回收方法。一體機(jī)外觀為特定尺寸柜式，正面設(shè)人機(jī)交互觸摸顯示屏、羽毛球及球桶回收入口，底部有萬向輪或固定支腳。內(nèi)部含220V電源、交互顯示、圖像識別、收集及羽毛球?qū)蜓b置等模塊。回收方法為球友掃碼確認(rèn)身份...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像數(shù)據(jù)的垃圾投遞狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，涉及垃圾投放管理技術(shù)領(lǐng)域；包括：圖像采集模塊，所述圖像采集模塊實(shí)時(shí)采集垃圾投遞區(qū)域的畫面信息；數(shù)據(jù)處理模塊，接收來自圖像采集模塊的原始圖像數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行預(yù)處理操作；垃圾特征提取模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及形態(tài)表征技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于3D點(diǎn)云的粗集料形態(tài)采集及表征方法，包括以下步驟：獲取3D點(diǎn)云采樣片段的空間點(diǎn)集合，按網(wǎng)格劃分采樣片段，依據(jù)局部幾何一致性進(jìn)行距離聚合，識別邊界區(qū)域，分析粗集料邊界在不同環(huán)境下的空間變化，記錄點(diǎn)云密度與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自監(jiān)督雙分支拓?fù)涓兄P(guān)鍵點(diǎn)檢測的方法，涉及三關(guān)鍵點(diǎn)檢測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采用雙分支架構(gòu)設(shè)計(jì)，一個分支生成骨架點(diǎn)坐標(biāo)，一個分支生成骨骼球估計(jì)的中心點(diǎn)坐標(biāo)，在兩個分支之間計(jì)算匹配損失，綜合考慮了物體的全局拓?fù)湫畔⒑途植客負(fù)湫畔ⅲ嵘?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風(fēng)管內(nèi)部灰塵檢測方法及系統(tǒng)，通過風(fēng)管機(jī)器人采集圖像，結(jié)合邊緣檢測算法和深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)積塵等級分類與重度區(qū)域定位。該方法解決了傳統(tǒng)檢測主觀性強(qiáng)、效率低的問題，準(zhǔn)確率超過90％，可廣泛應(yīng)用于建筑、工業(yè)風(fēng)管系統(tǒng)的智能化維護(hù)。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供三維場景中圖像生成方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法將獲取的視圖角度輸入網(wǎng)格神經(jīng)輻射場進(jìn)行圖像渲染生成初始圖像，根據(jù)時(shí)間步長為初始圖像添加噪聲得到噪聲圖像，將文本提示信息、噪聲圖像和時(shí)間步長輸入圖文大模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于調(diào)幅加網(wǎng)的半色調(diào)網(wǎng)點(diǎn)生成方法、裝置及設(shè)備，涉及圖像復(fù)制領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)半色調(diào)網(wǎng)點(diǎn)圖像內(nèi)所需的所有單一網(wǎng)形的網(wǎng)點(diǎn)閾值矩陣；通過預(yù)設(shè)閾值，對所有網(wǎng)形的網(wǎng)點(diǎn)閾值矩陣分別進(jìn)行二值化處理，生成對應(yīng)的網(wǎng)點(diǎn)表集合，每個網(wǎng)點(diǎn)表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度自監(jiān)督學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)方法，該方法通過獲取待配準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)影像A和醫(yī)學(xué)影像B并進(jìn)行預(yù)處理，接著基于預(yù)處理后的醫(yī)學(xué)影像A和醫(yī)學(xué)影像B，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer架構(gòu)、MobileNet和/或ShuffleN...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了一種用戶反饋智能處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，其中，所述方法包括：獲取用戶反饋數(shù)據(jù)，所述用戶反饋數(shù)據(jù)包括當(dāng)前反饋數(shù)據(jù)和反饋關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，所述反饋關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括用戶屬性數(shù)據(jù)、用戶訂單數(shù)據(jù)、用戶操作數(shù)據(jù)、歷史交互數(shù)據(jù)、行業(yè)新聞數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了事前反電詐賬戶風(fēng)險(xiǎn)識別方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括：獲取賬戶交易流水及交易行為，以得到初始數(shù)據(jù)；對所述初始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以得到預(yù)處理結(jié)果；對所述預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行識別和過濾不符合規(guī)定的入金交易，預(yù)測潛在詐騙行為，識別試探行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域，提供一種區(qū)塊鏈跨域協(xié)同共識系統(tǒng)。區(qū)塊鏈跨域協(xié)同共識系統(tǒng)采用分層有向無環(huán)圖架構(gòu)，分層有向無環(huán)圖架構(gòu)包括：交易層、驗(yàn)證層、跨域?qū)印踩K以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)模塊；交易層用于生成區(qū)塊鏈交易，且保障區(qū)塊鏈交易的合法性；驗(yàn)證層用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種認(rèn)知增強(qiáng)的大模型暖通系統(tǒng)故障診斷方法及相關(guān)設(shè)備，本方案基于如下步驟實(shí)現(xiàn)：獲取暖通系統(tǒng)架構(gòu)拓?fù)渑c設(shè)備信息、定義RDF資源標(biāo)準(zhǔn)或采用現(xiàn)有資源框架、建立數(shù)字節(jié)點(diǎn)模型、數(shù)字節(jié)點(diǎn)模型轉(zhuǎn)化為RDF格式語義信息、用戶輸入/指定定時(shí)任務(wù)、選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于物碼的產(chǎn)品追溯方法及系統(tǒng)，該方法包括：定義目標(biāo)產(chǎn)品從生產(chǎn)到使用過程中的各個狀態(tài)，并以所述目標(biāo)產(chǎn)品的每一狀態(tài)為一關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建初始產(chǎn)品追溯網(wǎng)；獲取目標(biāo)產(chǎn)品的第一產(chǎn)品信息，并根據(jù)預(yù)設(shè)編碼規(guī)則對所述第一產(chǎn)品信息進(jìn)行編碼，得到與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N電力數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊；規(guī)則生成模塊，用于自電力數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)特征并將數(shù)據(jù)特征輸入到經(jīng)訓(xùn)練得到的規(guī)則生成模型中輸出候選規(guī)則集，基于業(yè)務(wù)權(quán)重重排序候選規(guī)則庫中的規(guī)則得到推薦規(guī)則集；動態(tài)閾值優(yōu)化模塊，用于基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N新能源電力系統(tǒng)多時(shí)空安全充裕指標(biāo)體系構(gòu)建方法及裝置，該方法包括：S1時(shí)間遞進(jìn)指標(biāo)，包括小時(shí)級短時(shí)、周至月中期、年級長期；S2空間分層指標(biāo)，包括跨區(qū)互濟(jì)、區(qū)域自治、全局協(xié)調(diào)；S3將時(shí)空指標(biāo)關(guān)聯(lián)，形成耦合安全體系。該法全面評估并優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于原語定義的智能數(shù)據(jù)平面高效算子實(shí)現(xiàn)方法及裝置，包括：獲取深度學(xué)習(xí)模型；確定深度學(xué)習(xí)模型的目標(biāo)原語表示集合；將目標(biāo)原語表示集合部署在可編程交換機(jī)中；可編程交換機(jī)接收數(shù)據(jù)包，并基于目標(biāo)原語表示集合對數(shù)據(jù)包進(jìn)行數(shù)據(jù)推理得到推理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空維修數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體是指基于多源數(shù)據(jù)處理的航空維修經(jīng)驗(yàn)知識管理系統(tǒng)及方法，包括數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理模塊、存儲模塊、文檔解析模塊、索引生成模塊，所述數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理模塊用于對輸入的原始多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、實(shí)體提取、數(shù)據(jù)效驗(yàn)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)公開了一種基于多維度數(shù)據(jù)余數(shù)機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，該方法模型分為三部分：第一部分為硬件友好型等效量化方法，該部分主要基于對稱量化和激活函數(shù)特性對卷積核權(quán)重和輸入特征進(jìn)行硬件友好型等效量化；第二部分為多維度數(shù)據(jù)預(yù)取機(jī)制，該部分從像素級、行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種改善漏極電流溫度趨勢預(yù)測精度的方法，獲取MOS晶體管的初始模型；修改初始模型中的至少一個選自第一參數(shù)組的參數(shù)的計(jì)算方式，以引入溫度依賴關(guān)系，第一參數(shù)組包括體電荷效應(yīng)的溝道長度依賴性系數(shù)(a0)、體電荷效應(yīng)的柵極電壓依賴性系數(shù)(...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種海洋工程淺基礎(chǔ)復(fù)合承載力的分析方法，通過有限元分析方法，結(jié)合相應(yīng)本構(gòu)模型描述土性，建立淺基礎(chǔ)?多層地基土相互作用模型，通過多組probe test系統(tǒng)地探究各組合荷載作用下的淺基礎(chǔ)破壞機(jī)制，研究了各荷載分量之間的耦合效應(yīng)，獲...
								
            
							
            
							
						
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