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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于任務(wù)池權(quán)重的任務(wù)分配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，基于當(dāng)前分配任務(wù)的任務(wù)類型，確定至少一個任務(wù)池因子，實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前分配任務(wù)的處理需求的解析和分類識別。劃分不同優(yōu)先級的任務(wù)池，每個任務(wù)池中的任務(wù)池因子相同，確保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆礋o人機(jī)設(shè)備發(fā)射覆蓋范圍評估方法。本發(fā)明通過電磁傳播經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，并結(jié)合由改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法確定的建筑物修正項系數(shù)，來評估反無人機(jī)設(shè)備的發(fā)射覆蓋范圍，其包括：首先，通過CW測試獲取原始數(shù)據(jù)集；其次，對采集到的反無...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大斷面高陡坡斜井全工序集成施工智能臺車的安全性能分析的方法，包括：步驟1：對臺車載荷計算；步驟2：對臺車進(jìn)行有限元分析；步驟3：對臺車安全性計算與復(fù)核；將臺車分成：針梁模塊、內(nèi)框模塊、模板模塊、斜撐模塊、穩(wěn)定桿構(gòu)件、銷軸構(gòu)件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種高擬真的水面自主船舶虛擬測試仿真方法，包括：對海上水面自主船舶進(jìn)行運(yùn)動模擬：通過UE5設(shè)計高細(xì)膩度的欠驅(qū)集裝箱船賽博孿生體，結(jié)合分離MMG思想，建立六自由度集裝箱船的運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)模型，基于PhysX引擎，實(shí)現(xiàn)精確的受力模擬和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光伏水下航行器外形參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，用于水下航行器設(shè)計領(lǐng)域，該方法包括：對水下航行器外形設(shè)計參數(shù)抽樣，形成初始樣本庫；基于樣本庫構(gòu)建參數(shù)化模型；通過CFD求解器對參數(shù)化模型進(jìn)行仿真；根據(jù)樣本庫構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)代理模型；通過ISI...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請一些實(shí)施例提供一種服務(wù)器、顯示設(shè)備和語音回復(fù)方法。顯示設(shè)備將語音指令和用戶的多模態(tài)生理數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器，服務(wù)器對多模態(tài)生理數(shù)據(jù)執(zhí)行情感分析處理，以獲取多模態(tài)情感數(shù)據(jù)并生成待分析數(shù)據(jù)。服務(wù)器通過情感意圖解析大模型對待分析數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于腦電信號分類技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種微弱非對稱性視覺刺激的腦電信號分類模型的訓(xùn)練方法及應(yīng)用。訓(xùn)練方法包括：基于原始信號獲取頻域正頻率信號數(shù)據(jù)集并劃分為訓(xùn)練集、測試集和驗(yàn)證集；構(gòu)建腦電信號分類模型，初始化可傳播梯度的模態(tài)分解矩陣；對模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N烹飪提示方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于烹飪場景，該方法包括：獲取臺面溫場圖像數(shù)據(jù)和臺面溫度矩陣數(shù)據(jù)；并分別對臺面溫場圖像數(shù)據(jù)和臺面溫度矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到食材特征信息和溫場特征信息；將烹飪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的無線信號自動調(diào)制識別方法；該方法包括：首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN對輸入信號進(jìn)行初步特征提取，生成多尺度的特征表示；隨后，通過自注意力SA機(jī)制對提取的特征進(jìn)行動態(tài)權(quán)重分配，增強(qiáng)信號的全局特征表示能力；然后，利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了火電機(jī)組干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點(diǎn)的判別方法，通過火電機(jī)組現(xiàn)有的運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度嵌入聚類模型和機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)特征預(yù)測模型，其中深度嵌入聚類模型可以通過機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)判斷干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點(diǎn)，而機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)特征預(yù)測模型可以依據(jù)現(xiàn)有機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史運(yùn)行數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種大數(shù)據(jù)信息采集分析方法及裝置。方法包括：用分布式爬蟲從異構(gòu)數(shù)據(jù)源采集多模態(tài)數(shù)據(jù)流并提取元信息；對原始數(shù)據(jù)流動態(tài)預(yù)處理，含自適應(yīng)滑動窗口處理、小波變換去噪和缺失值填充；構(gòu)建多維度特征提取模型，結(jié)合深度稀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取待處理保險中若干標(biāo)的物，并將每一所述標(biāo)的物進(jìn)行抽象化處理，得到對應(yīng)的待處理任務(wù)；響應(yīng)于接收到任務(wù)處理請求，對所述待處理任務(wù)進(jìn)行分片處理，得到待執(zhí)行任務(wù)片段；將所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于異構(gòu)計算架構(gòu)的數(shù)據(jù)排序方法、設(shè)備以及存儲介質(zhì)，該方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)包括第一硬件和第二硬件，第一硬件的并行處理能力大于第二硬件的并行處理能力，該方法包括：響應(yīng)于接收到的待排序數(shù)據(jù)的待排序數(shù)據(jù)量與第二硬件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了結(jié)合信息回憶技術(shù)的自注意力機(jī)制的雷達(dá)回波外推方法，本發(fā)明針對雷達(dá)回波圖像序列，基于時空自注意力機(jī)制，構(gòu)建特征提取模塊；引入時間更新門和空間更新門融合時空特征，構(gòu)建數(shù)據(jù)融合模塊；構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)測模塊，輸出預(yù)測的雷達(dá)回波圖像；本發(fā)明結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于Karenbauer變換和物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的T型輸電線路參數(shù)辨識及故障定位方法，包括：得到T型輸電線路正常運(yùn)行狀態(tài)下的1模和0模等效電路以及發(fā)生不對稱接地故障時的1模和0模等效電路；建立以正序參數(shù)為系數(shù)的微分方程，并通過P...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電流采樣技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種電流采樣芯片電路、PCB板及電流采樣裝置，包括采樣輸入模塊、運(yùn)算放大模塊和采樣輸出模塊；所述采樣輸入模塊用于采樣主電路電流；所述運(yùn)算放大模塊用于放大采樣電流；所述采樣輸出模塊用于輸出采樣電流信號；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種臭氧發(fā)生器供氣濃度的快速測定方法，包括：進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，確立在一定濃度范圍內(nèi)，染料溶液濃度與臭氧曝氣脫色時間呈正比；在適當(dāng)染料濃度下，繪制脫色時間倒數(shù)與曝氣臭氧濃度的標(biāo)準(zhǔn)曲線，以供現(xiàn)場快速測試之用，適當(dāng)染料濃度是指可保證脫色時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于空芯光纖的氣體檢測裝置及方法，涉及氣體檢測技術(shù)領(lǐng)域，裝置包括激光器，用于發(fā)射波長與待測氣體吸收光譜特征波長相對應(yīng)的激光束；分束器，和激光器連接，用于將激光束分成第一激光束和第二激光束；空芯光纖，設(shè)于分束器一側(cè)，用于承載待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多腔道氣體檢測裝置及方法，涉及氣體檢測技術(shù)領(lǐng)域，裝置包括光聲池，包含若干耦合的聲學(xué)諧振腔，用于承載待測氣體；多波段激光器輸出單元，設(shè)置于光聲池一側(cè)，用于發(fā)出若干種特定波長的激光；傳感器，用于檢測對應(yīng)聲學(xué)諧振腔內(nèi)的光聲信號；函...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境及巖土工程領(lǐng)域，尤其是一種聯(lián)合測試土工膜豎向屏障搭接處滲漏量與膨脹應(yīng)力裝置及其測試方法，裝置包括容器、蓋板、數(shù)據(jù)采集傳輸系統(tǒng)、應(yīng)力傳感器等，該測試裝置可以測定不同搭接密封材料、污染液種類、水壓力以及搭接密封材料自愈合能力對土工...
								
            
							
            
							
						
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