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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請實(shí)施例提供一種FPGA高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)腜CIe接口實(shí)現(xiàn)方法及裝置，通過創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)直接存儲器訪問機(jī)制，通過物理連續(xù)緩存區(qū)注冊和描述符隊(duì)列管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全高效傳輸。構(gòu)建基于時間戳的數(shù)據(jù)塊組織策略，結(jié)合突發(fā)傳輸通道和狀態(tài)跟蹤器，建立可靠...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。所述方法包括：獲取關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中內(nèi)存表空間對應(yīng)的兩組檢查點(diǎn)文件和初始化變量；根據(jù)所述兩組檢查點(diǎn)文件和所述初始化變量，得到活動文件組和靜態(tài)文件組；根據(jù)所述初始化變量，將關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及銅管質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種銅管質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)存證方法及系統(tǒng)，方法包括：將銅管生產(chǎn)流程按照流程工藝節(jié)點(diǎn)劃分為若干加工工藝階段，并組成為工藝階段序列；對應(yīng)采集各加工工藝階段的銅管生產(chǎn)參數(shù)，并轉(zhuǎn)化為唯一識別的追溯憑證；基于工藝階段...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)庫讀寫分離實(shí)現(xiàn)方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫讀寫處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取數(shù)據(jù)包，數(shù)據(jù)包包含有數(shù)據(jù)讀和/或?qū)懙闹甘拘畔ⅲ粚?shù)據(jù)包進(jìn)行解析獲得表征數(shù)據(jù)讀狀態(tài)和/或?qū)憼顟B(tài)的狀態(tài)對象句柄；根據(jù)數(shù)據(jù)包的對象生成一個或多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大模型的數(shù)據(jù)庫映射文件轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)，方法包括：遞歸遍歷目標(biāo)項(xiàng)目路徑下的文件，得到文件路徑列表；按照文件路徑列表中的路徑順序，循環(huán)執(zhí)行以下步驟S1?S5；S1：讀取第N個待轉(zhuǎn)換文件的待轉(zhuǎn)換文件內(nèi)容；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于面試題自動生成技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的高精度AI面試題生成方法。該發(fā)明通過動態(tài)調(diào)整題目難度，能夠更為精準(zhǔn)地反映面試者的實(shí)際能力，提升面試過程的效率與準(zhǔn)確性，同時，基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的面試題生成，確保面試題目與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)權(quán)重融合的實(shí)體抽取方法和裝置，包括：獲取待抽取工業(yè)文本；將待抽取工業(yè)文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的實(shí)體抽取模型中進(jìn)行實(shí)體抽取，得到待抽取工業(yè)文本的實(shí)體抽取結(jié)果；其中，實(shí)體抽取模型包括輸入預(yù)處理層、文本編碼層、特征提取層和分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨模態(tài)數(shù)據(jù)查詢方法，屬于數(shù)據(jù)查詢處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：預(yù)先根據(jù)預(yù)設(shè)的三元組注冊格式，提取數(shù)據(jù)源的多個描述符信息，以生成訪問接口，用于向數(shù)據(jù)源訪問數(shù)據(jù)；還包括，響應(yīng)于查詢內(nèi)容，解析得到模態(tài)類型，根據(jù)模態(tài)類型選取對應(yīng)類型的數(shù)據(jù)源，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多因素驅(qū)動的理想位置偏好興趣點(diǎn)推薦方法，涉及興趣點(diǎn)推薦識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：首先，獲取用戶的目標(biāo)軌跡序列并構(gòu)建行為感知興趣點(diǎn)圖和空間感知興趣點(diǎn)圖；其次，利用行為感知的圖提示模塊，通過雙向信息聚合和時空間隔嵌入來增強(qiáng)行為感知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的傳媒數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。所述的方法包括如下步驟：在傳媒數(shù)據(jù)分析平臺中搭建傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎、傳媒數(shù)據(jù)處理引擎以及傳媒數(shù)據(jù)分析引擎；使用傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎，生成不同傳媒平臺的實(shí)時數(shù)據(jù)爬取策略，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變化埋深情景下潛水蒸發(fā)量的計(jì)算方法，包括：收集地下水埋深、氣象等信息；構(gòu)建定埋深下潛水蒸發(fā)量概念模型；建立變埋深下潛水蒸發(fā)量計(jì)算模型；選擇不受降雨影響時段的歷史資料計(jì)算潛水蒸發(fā)量的實(shí)測值，利用優(yōu)化算法，率定不同作物生長階段內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于雙樹復(fù)小波變換的PE管道多源信號降噪方法，屬于信號降噪技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：S1.多源信號采集與預(yù)處理；S2.信號協(xié)同校準(zhǔn)；S3.雙樹復(fù)小波分解；S4.噪聲水平估計(jì)；S5.自適應(yīng)閾值降噪；S6.信號重構(gòu)；S7.效果評估與優(yōu)化。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輕量化智能滑坡位移預(yù)測方法，屬于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)測領(lǐng)域，其內(nèi)容包括：獲取滑坡體監(jiān)測點(diǎn)的歷史監(jiān)測位移時序數(shù)據(jù)；對位移時序數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)歸一化處理；構(gòu)建包含門控增強(qiáng)常微分方程網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)殘差修正模塊的輕量化預(yù)測模型；通過聯(lián)合訓(xùn)練模塊同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛行訓(xùn)練評估技術(shù)領(lǐng)域，公開了腦電特征與生理指標(biāo)融合的飛行訓(xùn)練評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括生理信號采集模塊，同步捕獲多通道腦電原始信號及體表生理指標(biāo)數(shù)據(jù)，體表生理指標(biāo)數(shù)據(jù)含心電R?R間期序列、呼吸波頻率振幅及皮電反應(yīng)振幅；多模態(tài)融合模塊，解...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于礦山監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，包括監(jiān)控模塊、評估模塊和反饋模塊；監(jiān)控模塊通過結(jié)合監(jiān)測設(shè)備分布空間、地圖網(wǎng)格分割算法及圖算法構(gòu)建區(qū)域差異性監(jiān)測節(jié)點(diǎn)網(wǎng)，實(shí)時監(jiān)測獲取待監(jiān)測礦山區(qū)域分層生態(tài)指標(biāo)狀態(tài)空間；評估模塊利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的狀態(tài)表示模型，將連續(xù)采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為含序列和空間關(guān)聯(lián)特征的狀態(tài)向量，接著初始化包含策略評估和策略改進(jìn)模塊的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)，基于狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種路面空洞形成區(qū)域的快速檢測方法及系統(tǒng)，涉及智能檢測的技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟，對待檢測區(qū)域進(jìn)行篩選，得到第一地區(qū)，分割得到重點(diǎn)地區(qū)和關(guān)聯(lián)地區(qū)，檢測得到第一結(jié)果和第二結(jié)果，第一分析得到第一空洞程度和第二空洞程度，并構(gòu)建第一映射關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種通信管線的可靠性分析評價(jià)方法，包括如下步驟：針對通信管線的可靠性風(fēng)險(xiǎn)來源，設(shè)置相應(yīng)的可靠性評價(jià)指標(biāo)；構(gòu)建通信管線資源信息動態(tài)數(shù)據(jù)庫，為可靠性評價(jià)指標(biāo)提供實(shí)時的動態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)可靠性評價(jià)指標(biāo)，建立通信管線可靠性評價(jià)體系，進(jìn)行基于貝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及監(jiān)測預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種煤礦水文在線監(jiān)測智能預(yù)警方法。內(nèi)容包括：采集煤礦的水文原始多維數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的水文數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后的水文數(shù)據(jù)，引入行為映射結(jié)構(gòu)，得到預(yù)處理后的水文數(shù)據(jù)的歸一化行為映射值；基于預(yù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于動態(tài)特征融合的肝癌病灶分割方法及系統(tǒng)，涉及肝癌診斷輔助技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括多源數(shù)據(jù)采集、特征提取、動態(tài)融合、分割輸出及結(jié)果驗(yàn)證步驟。通過多源數(shù)據(jù)采集模塊獲取4D影像、多體態(tài)肝臟影像及同步生理信號，經(jīng)靜態(tài)與動態(tài)特征提取模塊提取...
								
            
							
            
							
						
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