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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種基于云計(jì)算的IT資源調(diào)度方法，涉及云計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)原始IT資源數(shù)據(jù)進(jìn)行定態(tài)轉(zhuǎn)換，獲得原始資源底數(shù)，對(duì)原始資源底數(shù)進(jìn)行采樣變換，獲得資源特征系數(shù)；對(duì)使用資源數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用類型劃分，獲得分類使用數(shù)據(jù)，根據(jù)資源特征系數(shù)對(duì)分類使用數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種處理器繁忙程度計(jì)算方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取處理器中，目標(biāo)核心的空閑任務(wù)時(shí)間差；判斷所述空閑任務(wù)時(shí)間差是否滿足預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)約束；當(dāng)滿足所述預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)約束時(shí)，以預(yù)設(shè)的指定周期為計(jì)算單位，根據(jù)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及日志異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于多特征融合的日志異常檢測(cè)方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。在本發(fā)明中，通過Drain算法解析日志數(shù)據(jù)并提取日志模板和日志級(jí)別，結(jié)合BERT模型提取語義特征，同時(shí)計(jì)算相鄰日志時(shí)間差并生成時(shí)間特征；將語義、時(shí)間及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于工業(yè)資源庫(kù)的零部件數(shù)據(jù)處理方法以及裝置，涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：響應(yīng)于針對(duì)管理界面的數(shù)據(jù)上傳操作，獲取數(shù)據(jù)上傳操作對(duì)應(yīng)的參數(shù)文件，對(duì)參數(shù)文件進(jìn)行解析，獲得參數(shù)文件對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)參數(shù)表；對(duì)各個(gè)參數(shù)表進(jìn)行整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)用程序異常問題的自動(dòng)答疑系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：交互模塊，用于獲取用戶輸入的異常問題信息，包括圖像及文字描述；問題數(shù)據(jù)庫(kù)，包括問題分類表和問題咨詢表；問題咨詢表用于存儲(chǔ)異常問題的咨詢記錄，包括用戶輸入的異常問題信息；問題分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明旨在提供社交網(wǎng)絡(luò)廣告?zhèn)鞑ヅc用戶行為分析集成系統(tǒng)，屬于營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集、用戶畫像、傳播路徑、預(yù)測(cè)引擎和優(yōu)化調(diào)控模塊。數(shù)據(jù)采集模塊獲取社交數(shù)據(jù)、廣告互動(dòng)數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)。用戶畫像模塊構(gòu)建社交影響力模型，生成用戶特征標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電壓階躍情況下的測(cè)量頻率的計(jì)算方法與系統(tǒng)，屬于工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域。其中，該方法包括以當(dāng)前時(shí)刻為采樣時(shí)刻，分別按照預(yù)設(shè)采樣周期、第一預(yù)設(shè)倍數(shù)的預(yù)設(shè)采樣周期以及第二預(yù)設(shè)倍數(shù)的預(yù)設(shè)采樣周期，采集電壓階躍的當(dāng)前周波數(shù)據(jù)和上兩個(gè)周波數(shù)據(jù)，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種土壤墑情預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法；包括數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊與數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊相連接，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連接，數(shù)據(jù)分析模塊與預(yù)測(cè)模型模塊相連接，預(yù)測(cè)模型模塊與遠(yuǎn)程控制主機(jī)相連接；對(duì)土壤墑情信息實(shí)施了全面的數(shù)據(jù)采集作業(yè)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種融合時(shí)滯重建與注意力機(jī)制的滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法，以滑坡位移歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及外部誘發(fā)因子為建模對(duì)象，針對(duì)滑坡變形過程的非線性、時(shí)滯性特點(diǎn)，提出通過時(shí)間滯后交叉相關(guān)分析構(gòu)建時(shí)滯驅(qū)動(dòng)特征集，并識(shí)別滑坡位移與誘...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種時(shí)序數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取時(shí)序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集；基于時(shí)序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集對(duì)初始異常檢測(cè)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到目標(biāo)異常檢測(cè)模型；對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集進(jìn)行波動(dòng)區(qū)間預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水輪機(jī)耦合風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的工況預(yù)測(cè)方法，屬于水力機(jī)械技術(shù)領(lǐng)域。該方法用于解決水輪機(jī)耦合風(fēng)機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)工況參數(shù)預(yù)測(cè)困難的問題。其技術(shù)方案包括：首先根據(jù)風(fēng)機(jī)額定參數(shù)和可利用的水頭流量，估算能量平衡并確定水輪機(jī)比轉(zhuǎn)速；獲取水輪機(jī)的單位出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于中厚板板面標(biāo)識(shí)代碼快速識(shí)別管控方法，具體為：（1）每塊中厚板板面上設(shè)有鋼板號(hào)信息，跟蹤模塊確定中厚板板面上鋼板號(hào)位置，數(shù)據(jù)處理模塊獲取鋼板號(hào)信息進(jìn)行分析，判斷鋼板尾號(hào)，鋼板號(hào)末兩位；（2）當(dāng)鋼板尾號(hào)為01時(shí)，即為頭板，精...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于礦用智能頭盔的調(diào)度系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備，其中該系統(tǒng)包括：多個(gè)礦用智能頭盔、調(diào)度中心和通信控制模塊；調(diào)度中心，用于在基于多個(gè)礦用智能頭盔之中至少一個(gè)礦用智能頭盔確定觸發(fā)至少一個(gè)緊急避險(xiǎn)事件時(shí)，分別根據(jù)至少一個(gè)礦用智能頭盔各自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子產(chǎn)品的售后服務(wù)方法及系統(tǒng)，涉及電子設(shè)備售后服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，包括管理中心，所述管理中心連接有產(chǎn)品采集模塊、需求處理模塊、服務(wù)分析模塊以及流程優(yōu)化模塊；對(duì)售后需求數(shù)據(jù)進(jìn)行詞條轉(zhuǎn)換，獲得售后詞條向量，對(duì)售后詞條向量進(jìn)行特征變動(dòng)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于焊縫缺陷圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于ResNet?CGAN的多層多道焊縫特征識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：采集多層多道焊接的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的融合殘差網(wǎng)絡(luò)與條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的模型中，模型包括生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)；生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用數(shù)字病理的肺癌亞型分類識(shí)別方法及系統(tǒng)。首先，通過圖像分割獲取細(xì)胞連通域及子分割區(qū)域，并基于細(xì)胞連通域的形狀以及子分割區(qū)域的數(shù)量量化細(xì)胞聚集程度。分析細(xì)胞邊緣線的灰度分布和變化波動(dòng)，評(píng)估邊緣線的異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種施工圖內(nèi)容調(diào)節(jié)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括繪制施工管線圖，將施工圖繪制程序與無人機(jī)設(shè)備相連接；建立地面控制站，將實(shí)時(shí)施工圖傳輸至地面控制站；將地面控制站與若干個(gè)無人機(jī)進(jìn)行無線通訊；基于施工管線圖投影不同顏色射線，并對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)增廣的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，其方法包括以下步驟：調(diào)整待測(cè)試的SAR圖像大小并進(jìn)行歸一化處理；將經(jīng)過歸一化處理后的所述待測(cè)試的SAR圖像大小輸入到目標(biāo)檢測(cè)模型，得到預(yù)測(cè)的邊界框、類別概率和置信度；通過該方法及裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征融合的機(jī)器人環(huán)境感知方法及相關(guān)裝置，涉及機(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：對(duì)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理；對(duì)該激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分割聚類，獲得分割聚類點(diǎn)云數(shù)據(jù)以結(jié)合圖優(yōu)化構(gòu)建二維柵格地圖；基于顏色空間轉(zhuǎn)換對(duì)該圖像數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種目標(biāo)區(qū)域的子流域劃分方法及相關(guān)設(shè)備，根據(jù)預(yù)設(shè)地形敏感系數(shù)、預(yù)設(shè)河道高程約束權(quán)重和預(yù)設(shè)動(dòng)態(tài)河道基準(zhǔn)高程將目標(biāo)區(qū)域的高程模型數(shù)據(jù)和多光譜遙感影像進(jìn)行融合，使得融合數(shù)據(jù)能夠有效的體現(xiàn)出目標(biāo)區(qū)域的地形結(jié)構(gòu)特征；將歷史氣象柵格數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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