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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請?zhí)峁┮环N顯示設(shè)備及擴展顯示標(biāo)識數(shù)據(jù)的更新多重檢測方法，通過響應(yīng)于更新指令，將第一擴展顯示標(biāo)識數(shù)據(jù)更新為第二擴展標(biāo)識數(shù)據(jù)，并檢測目標(biāo)信號源的第一信號源狀態(tài)，當(dāng)?shù)谝恍盘栐礌顟B(tài)為異常狀態(tài)時，將第二擴展標(biāo)識數(shù)據(jù)回滾至第一擴展標(biāo)識數(shù)據(jù)，并檢測第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模板配置的大數(shù)據(jù)多表數(shù)據(jù)查詢、處理及模型并行計算方法和系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過商戶與產(chǎn)品的簽約關(guān)系，結(jié)合產(chǎn)品和模型模板的遞歸配置，支持多級依賴關(guān)系的動態(tài)解析與循環(huán)依賴檢測，最終實現(xiàn)大數(shù)據(jù)批次查詢、模型并行計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種矢量數(shù)據(jù)的渲染方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，為矢量數(shù)據(jù)構(gòu)建時空索引，基于所述時空索引和分布式存儲架構(gòu)，將所述矢量數(shù)據(jù)存儲于分布式數(shù)據(jù)庫；構(gòu)建自定義的矢量數(shù)據(jù)的空間篩選指標(biāo)，并構(gòu)建MVT矢量瓦片服務(wù)；其中，所述MVT矢量瓦...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及風(fēng)力機葉片技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種大型風(fēng)電葉片的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法、系統(tǒng)、智能設(shè)備及介質(zhì)，旨在解決缺乏對大尺寸超長柔性葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法的問題。為此目的，本申請?zhí)峁┑拇笮惋L(fēng)電葉片的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法包括：獲取葉片的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及材料數(shù)據(jù)，根據(jù)結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種預(yù)測結(jié)構(gòu)性軟粘土滑坡牽引距離的方法，包括：獲取滑坡土壤物理力學(xué)參數(shù)和滑坡地形數(shù)據(jù)；基于土壤物理力學(xué)參數(shù)計算結(jié)構(gòu)性軟黏土判定參數(shù)，并根據(jù)結(jié)構(gòu)性軟黏土判定參數(shù)判定滑坡土壤是否為結(jié)構(gòu)性軟黏土；若判定為結(jié)構(gòu)性軟黏土，則基于滑坡土壤物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)存證技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于區(qū)塊鏈的橋梁數(shù)字孿生數(shù)據(jù)存證與追溯平臺。其技術(shù)方案包括多模態(tài)防篡改采集模塊、可信數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、構(gòu)件級區(qū)塊鏈存證模塊、數(shù)據(jù)驅(qū)動孿生建模模塊和司法追溯驗證模塊，可信數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊采用改進的ICP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于城市基礎(chǔ)設(shè)施的洪澇模擬方法及其裝置，所述方法包括以下步驟：采集城市的街景圖像，其中，街景圖像包括在不同角度、不同時間內(nèi)對不同的城市的基礎(chǔ)設(shè)施采集得到的街景數(shù)據(jù)；根據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的種類對街景數(shù)據(jù)進行分類處理，提取得到城市的基礎(chǔ)設(shè)施...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種標(biāo)題顯示方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于計算機應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：創(chuàng)建目錄容器；獲取目標(biāo)文檔中的標(biāo)題元素；根據(jù)標(biāo)題元素創(chuàng)建目錄項，目錄項包括標(biāo)題元素的標(biāo)識符；通過目錄項填充目錄容器；響應(yīng)于第一指令，在編輯器頁...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于李雅普諾夫策略的數(shù)字孿生校準(zhǔn)框架構(gòu)建方法，通過構(gòu)建含代理網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生模型模擬系統(tǒng)動態(tài)，以馬爾可夫決策過程定義狀態(tài)、動作空間及獎勵函數(shù)。引入約束型Lyapunov動作?評論家（CLAC）算法，優(yōu)化策略網(wǎng)絡(luò)和李雅普諾夫網(wǎng)絡(luò)，該算法在高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種乘積累加運算電路及交叉開關(guān)網(wǎng)絡(luò)，涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速領(lǐng)域，該電路包括常量加和模塊及P個乘積加和組，各乘積加和組包括乘法模塊、模擬緩存模塊及乘積加和模塊，乘法模塊用于輸出與乘積對應(yīng)的第一電壓，乘積表征輸入變量及對應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)重進行乘...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種分布式發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量預(yù)測方法及相關(guān)設(shè)備，歷史發(fā)電量的平均值和平均增量反應(yīng)了分布式發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量在不同時期的平均值和變化量，季節(jié)特征量反映了發(fā)電量在不同季節(jié)周期的波動性，這種波動性通常是由于氣象因素等現(xiàn)象引起的，所以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于近端策略優(yōu)化算法的含氫綜合能源系統(tǒng)低碳經(jīng)濟調(diào)度方法，包括以下步驟：構(gòu)建電?熱?氣?氫綜合能源系統(tǒng)的設(shè)備模型、碳交易機制模型和綜合需求響應(yīng)模型；基于設(shè)備模型、碳交易機制模型和綜合需求響應(yīng)模型確定含氫綜合能源系統(tǒng)低碳經(jīng)濟調(diào)度的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種車輛的風(fēng)險評估方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)，其中，方法包括：獲取駕駛員的生物數(shù)據(jù)、當(dāng)前車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；將駕駛員的生物數(shù)據(jù)、當(dāng)前車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的風(fēng)險評估模型，得到綜合風(fēng)險評分；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種適用于變電站間隔改造的數(shù)據(jù)流控可靠性評估方法及系統(tǒng)，包括，獲取改造中的變電站各個間隔的設(shè)備狀態(tài)指標(biāo)，建立各個間隔的模糊集合；根據(jù)各個間隔的模糊集合，計算各指標(biāo)種類的隸屬度；根據(jù)各指標(biāo)種類的隸屬度，計算數(shù)據(jù)流控的可靠性；根據(jù)當(dāng)前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種掌子面節(jié)理裂隙的分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，其中，該方法獲取裂隙等級表和待分析的掌子面節(jié)理圖像；將所述掌子面節(jié)理圖像輸入至節(jié)理裂隙檢測模型中進行定位檢測，得到所述節(jié)理裂隙檢測模型輸出的節(jié)理裂隙定位圖像；對所述節(jié)理裂隙定位圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于風(fēng)機故障檢測領(lǐng)域，具體地而言為一種基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)結(jié)合圖像識別的風(fēng)機葉片故障檢測方法，通過無人機搭載熱成像儀，獲取風(fēng)機葉片的原始圖像，作為輸入的原始樣本；采用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算方法，檢測出風(fēng)機葉片是否出現(xiàn)故障；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種中心線提取方法、裝置、電子設(shè)備與存儲介質(zhì)，該方法包括：將中心線圖像輸入傳統(tǒng)提取模型進行中心線提取得到多個像素列的候選中心點；基于多個像素列的候選中心點，在中心線圖像中確定出不適合傳統(tǒng)提取模型進行中心線提取的局部圖像；縮放局部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光伏故障檢測領(lǐng)域，具體地而言為一種基于亞像素的光伏故障圖像識別方法，通過無人機搭載熱成像儀，獲取光伏組件的原始圖像，作為輸入的原始樣本；將原始樣本輸入至RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別光伏是否正常；對于已經(jīng)判斷出有故障的光伏，將故障部件與正常部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種考慮搭接相位的城市干線多路徑信號配時與引導(dǎo)車速動態(tài)協(xié)調(diào)優(yōu)化方法，包括：采集路網(wǎng)幾何數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)；當(dāng)前周期時長和當(dāng)前控制時域時長均增加1s，更新交通流量數(shù)據(jù)；若當(dāng)前周期時長已達(dá)周期時長，則以最小化交叉口延誤值為目標(biāo)構(gòu)建交...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及連接裝置的零部件領(lǐng)域，具體涉及一種滑動鎖止件、插座殼體及充電連接器。該發(fā)明用以解決功率接觸件在插座殼體中的定位不可靠，易發(fā)生軸向竄動現(xiàn)象的問題。該滑動鎖止件安裝在殼體本體和蓋體之間，其主體具有前、后滑移面，主體上設(shè)有分別供功率接觸...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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