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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)屬于高速鐵路接觸網(wǎng)維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種高速鐵路接觸網(wǎng)彈性鏈形懸掛的承力索更換算法及系統(tǒng)。算法包括獲取承力索的軸向長度，以及徑向尺寸，得到初始徑向尺寸，以及第一標(biāo)記點(diǎn)和第二標(biāo)記點(diǎn)之間的初始距離；獲取當(dāng)前承力索的第一標(biāo)記點(diǎn)和第二標(biāo)記...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶诰W(wǎng)格碼的巡檢數(shù)據(jù)采集優(yōu)化方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：遍歷目標(biāo)變電站的部件進(jìn)行網(wǎng)格碼布設(shè)，構(gòu)建數(shù)字孿生三維模型；獲取巡檢任務(wù)中目標(biāo)巡檢點(diǎn)集合和目標(biāo)網(wǎng)格碼集合，進(jìn)行巡檢路線規(guī)劃；按照巡檢路線進(jìn)行巡檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于跨境貿(mào)易的供應(yīng)鏈管理方法及系統(tǒng)，屬于供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：鎖定需要納入補(bǔ)貨計(jì)劃的商品清單，明確補(bǔ)貨商品池：根據(jù)補(bǔ)貨商品池的各目標(biāo)商品，收集并分析目標(biāo)商品的多維度數(shù)據(jù)；包括：需求端數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈端數(shù)據(jù)、價(jià)值端數(shù)據(jù)，根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的切削液系統(tǒng)全生命周期管理平臺(tái)，涉及切削液生命周期管理技術(shù)領(lǐng)域，通過將健康評(píng)分HQ和異常因子Ψ進(jìn)行數(shù)理融合，形成一個(gè)連續(xù)變化的風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度因子R，擺脫了以往單一評(píng)分判定風(fēng)險(xiǎn)的局限性，使得系統(tǒng)能夠更加細(xì)致地捕捉切削液運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及背景調(diào)查技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于多源數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)的人才背景調(diào)查方法，包括：構(gòu)建動(dòng)態(tài)人才知識(shí)圖譜，對(duì)多源跨模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行語義對(duì)齊處理，基于多維度置信度模型對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，構(gòu)建置信度閉環(huán)修正機(jī)制，對(duì)低置信度數(shù)據(jù)進(jìn)行智能修正，修正結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種支架車削加工用智能檢測(cè)方法及系統(tǒng)。其方法包括：實(shí)時(shí)獲取支架在車削加工過程中的傳感器信號(hào)；構(gòu)建傳感器拓?fù)鋱D；提取傳感器拓?fù)鋱D中反映刀具?工件?機(jī)床系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)的實(shí)時(shí)時(shí)間序列過程特征；將所述實(shí)時(shí)時(shí)間序列過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鈦棒生產(chǎn)工業(yè)視覺質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于工業(yè)視覺的鈦棒生產(chǎn)質(zhì)檢方法及系統(tǒng)，該方法將待質(zhì)檢鈦棒按生產(chǎn)設(shè)備編號(hào)及加工批次分組，構(gòu)建含歷史工業(yè)視覺質(zhì)檢事件的質(zhì)檢數(shù)據(jù)庫；篩選有表面缺陷修復(fù)操作的第一待研樣本組和無該操作的第二待研樣本組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多式聯(lián)運(yùn)的應(yīng)急管理方法及系統(tǒng)，涉及應(yīng)急管理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括以下步驟：S1、通過衛(wèi)星遙感技術(shù)實(shí)時(shí)獲取災(zāi)害區(qū)域的動(dòng)態(tài)地理信息；本發(fā)明通過融合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)跨模態(tài)協(xié)同調(diào)度機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害區(qū)域地理信息的實(shí)時(shí)掌握，解決調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多模態(tài)智能計(jì)算的門店運(yùn)營效率協(xié)同管理系統(tǒng)及方法，涉及門店運(yùn)營管理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)融合與分析模塊、決策與執(zhí)行模塊和協(xié)同管理模塊以及用戶交互與反饋模塊；本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于雙層自適應(yīng)能量管理系統(tǒng)的微電網(wǎng)運(yùn)營調(diào)度優(yōu)化方法，涉及微電網(wǎng)能量管理技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過上層處理設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、外部環(huán)境數(shù)據(jù)及大電網(wǎng)數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建基礎(chǔ)向量集合和特征向量集合，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)庫確定優(yōu)選調(diào)度策略并生成指令，從整體層面優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑施工與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的碼頭房建物料垂直運(yùn)輸智能調(diào)度與優(yōu)化系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集單元，用于實(shí)時(shí)獲取待辦任務(wù)、塔機(jī)狀態(tài)及物料到達(dá)時(shí)間；任務(wù)吸引子生成單元，用于將待辦任務(wù)轉(zhuǎn)化為決策模型中的任務(wù)吸引子；瞬時(shí)綜合吸引力計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)災(zāi)前配置方法、系統(tǒng)及設(shè)備，方法包括：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)融合，得到高維融合特征；將高維融合特征輸入至預(yù)先構(gòu)建的可微分災(zāi)害滲透梯度模型，通過可微分災(zāi)害滲透梯度模型，得到災(zāi)害滲透數(shù)據(jù)、線路...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，是基于大數(shù)據(jù)分析的電線路基礎(chǔ)利用評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括：獲取電線路各線段的當(dāng)前積塵狀態(tài)數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取歷史污穢監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、電線路拓?fù)鋽?shù)據(jù)及電線路運(yùn)行參數(shù)；進(jìn)行積塵分布概率預(yù)測(cè)分析，輸出高風(fēng)險(xiǎn)污穢位點(diǎn)集合及其預(yù)測(cè)積塵厚度...
								
            
							
            
							
						
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								      溫室氣體總排放量預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于溫室氣體排放技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)缺少預(yù)測(cè)種養(yǎng)耦合循環(huán)系統(tǒng)的溫室氣體總排放量的方法的問題。分別分析肉牛?玉米循環(huán)生產(chǎn)系統(tǒng)中耦合要素和肉牛?玉米循環(huán)生產(chǎn)系統(tǒng)中耦合要素的溫室氣體總排放量；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)庫的空間沖突治理方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：通過預(yù)設(shè)的空間分析函數(shù)，根據(jù)空間數(shù)據(jù)庫中規(guī)劃用地對(duì)應(yīng)的空間圖斑之間的幾何關(guān)系，確定各空間圖斑中存在沖突的沖突圖斑；對(duì)沖突圖斑對(duì)應(yīng)的空間關(guān)系和權(quán)屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的水庫數(shù)據(jù)矩陣化管理平臺(tái)及方法，涉及水庫數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括水庫三維仿真模塊、水庫數(shù)據(jù)分析模塊、水質(zhì)因子指數(shù)預(yù)測(cè)模塊、預(yù)警模塊、供引水調(diào)度計(jì)劃生成模塊和水庫管理模塊；所述水庫三維仿真模塊用于構(gòu)建目標(biāo)水庫的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大風(fēng)過程電力災(zāi)害概率預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)分區(qū)方法，屬于電力系統(tǒng)安全防護(hù)領(lǐng)域。該方法通過獲取大風(fēng)氣象、電力設(shè)備運(yùn)行、地理環(huán)境及災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為多通道圖像格式，經(jīng)編碼器提取空間特征、解碼器輸出區(qū)域?yàn)?zāi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生態(tài)防控預(yù)測(cè)領(lǐng)域，具體為數(shù)字化白蟻防治的云平臺(tái)協(xié)同預(yù)測(cè)與發(fā)布方法及系統(tǒng)，標(biāo)識(shí)區(qū)域內(nèi)的有效布控端，對(duì)標(biāo)有效布控端上傳至云平臺(tái)的白蟻狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，確保兩種數(shù)據(jù)的時(shí)空一致性；根據(jù)白蟻狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)白蟻活動(dòng)空間變化趨勢(shì)；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種線束裝配優(yōu)化決策平臺(tái)及方法，涉及智能制造技術(shù)領(lǐng)域，通過建立反映當(dāng)前生產(chǎn)車間裝配資源狀態(tài)的動(dòng)態(tài)模型，并實(shí)時(shí)更新資源負(fù)載信息，依據(jù)生產(chǎn)任務(wù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)提取當(dāng)前產(chǎn)品需求，產(chǎn)品需求包括裝配結(jié)構(gòu)特征和工藝需求，基于動(dòng)態(tài)模型和產(chǎn)品需求，在二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)的隧道通行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：使用基于韌性理論的結(jié)構(gòu)評(píng)估方法分析所述車輛特征數(shù)據(jù)對(duì)隧道狀態(tài)的影響程度得到特征影響系數(shù)，并根據(jù)不同場景對(duì)所述特征影響系數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整得到風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重；通過不...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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