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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機冷端盤壽命評定譜編制方法和系統(tǒng)，其中方法包括將航空發(fā)動機的每個典型任務(wù)剖面的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換為應(yīng)力；確定所有典型任務(wù)剖面的應(yīng)力均幅值循環(huán)矩陣；將所有典型任務(wù)剖面的應(yīng)力均幅值循環(huán)矩陣中的循環(huán)載荷類型劃分為主波和二級波；將主波編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于曲紋折紙的多面體多穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)，包括第一子結(jié)構(gòu)和第二子結(jié)構(gòu)；第一子結(jié)構(gòu)由八個剛性三角形面板通過轉(zhuǎn)動副連接形成的多面體框架，剛性三角形面板為正三角形且邊長為a；第二子結(jié)構(gòu)由六個可變形曲紋折紙單元組成，每個曲紋折紙單元由三個曲邊面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機冷端盤壽命試驗評定譜編制方法和系統(tǒng)，方法中通過獲取目標發(fā)動機的實測飛行剖面，進行雨流計數(shù)和濾波預(yù)處理，提取載荷循環(huán)的均幅值對；基于聚類分析將次級循環(huán)劃分為多級載荷，并通過等效轉(zhuǎn)換將二維載荷譜降維為一維；結(jié)合等損傷原則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機程序塊譜載荷等級確定方法、系統(tǒng)計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中方法包括對航空發(fā)動機的每個飛行剖面進行雨流計數(shù)，得到多個載荷循環(huán)的均值和幅值，以作為每個載荷循環(huán)的均幅值對；以目標飛行剖面中最大載荷對應(yīng)的載荷歷程時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AIGC的親子游景區(qū)推薦系統(tǒng)，屬于旅游推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、智能分類模塊、專家組件模塊以及決策推送模塊，專家組件模塊包括用戶分析模塊、學科教育模塊、素質(zhì)科普模塊以及交通環(huán)境模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取景區(qū)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種超圖匹配方法，根據(jù)查詢超圖中每個查詢超邊的屬性，在數(shù)據(jù)超圖中確定與每個查詢超邊匹配的候選超邊集，并在對查詢超邊和候選超邊集中的候選超邊進行同構(gòu)計算之前，根據(jù)每個查詢超邊在查詢超圖中的鄰居查詢超邊，在候選超邊集中剔除掉...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于LLAVA大模型和圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖文對匹配方法，僅用文本來理解圖片的語義信息較為單一，難以全面捕捉復(fù)雜場景中的深層含義，將文本提示和原始圖片數(shù)據(jù)輸入進LLAVA大模型中，得到新的對圖像的描述文本，從而將大模型融入模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多視圖的文本分類模型的多階段訓練方法及系統(tǒng)，包括：對原始文本數(shù)據(jù)進行掩碼處理并基于處理后的數(shù)據(jù)對預(yù)訓練模型進行初步訓練；基于全部文本數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的文本詞頻偽標簽進行第二階段中間訓練；基于預(yù)設(shè)的比例的文本數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的文本主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于BERT和貝葉斯分類器的電子戰(zhàn)裝備關(guān)系抽取方法，屬于知識圖譜關(guān)系抽取技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：步驟S1、對文本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，基于分類結(jié)果添加標簽；步驟S2、構(gòu)建嵌入層，利用嵌入層將中文數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量表示；步驟S3、構(gòu)建雙向...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種用于執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，首先將待分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對應(yīng)的分析指令輸入到第一大語言模型，獲得所述第一大語言模型輸出的指令分析結(jié)果，該指令分析結(jié)果用于指示所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中所述分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括：響應(yīng)于攜帶有用戶需求的用戶請求，對待處理任務(wù)進行任務(wù)分解，得到第一任務(wù)指令，第一任務(wù)指令用于確定處理待處理任務(wù)所需調(diào)用的工具；將第一任務(wù)指令輸入經(jīng)預(yù)訓練后得到的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種屏幕控制方法及相關(guān)裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，其中，屏幕控制方法包括：在設(shè)備系統(tǒng)切換至喚醒狀態(tài)時，讀取喚醒源標志的第一當前賦值；其中，第一當前賦值表征當前促使切換至喚醒狀態(tài)的喚醒源類型；基于喚醒源標志的第一當前賦值和與第一當前賦值...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N管理數(shù)據(jù)的方法、相關(guān)裝置及計算機程序產(chǎn)品，該申請響應(yīng)于待存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)大小大于管理閾值，將待存儲數(shù)據(jù)拆分為多個文件塊；基于待存儲數(shù)據(jù)的原始完整文件，將待存儲數(shù)據(jù)寫入第一存儲，并基于多個文件塊，將待存儲數(shù)據(jù)寫入第二存儲，其中，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)存儲方法、設(shè)備、計算機可讀介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請的一具體實施方式包括：從活躍位圖集合中確定出目標活躍位圖，其中，活躍位圖集合中的活躍位圖中的每個存儲狀態(tài)位用于表征一個數(shù)據(jù)塊的存儲狀態(tài)，活躍位圖對應(yīng)的數(shù)據(jù)塊集合中存在至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多路設(shè)備同步讀寫方法及系統(tǒng)，涉及多路同步讀寫操作監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，通過對多路設(shè)備進行陣列布置，采集設(shè)備的第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集和第二狀態(tài)數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)對設(shè)備讀寫沖突的智能識別與干預(yù)，通過計算第i個設(shè)備的尋址干擾系數(shù)Xzri
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種貼附FPC的數(shù)據(jù)線磁感應(yīng)式超薄鍵盤，包括若干個整體式剪刀腳按鍵、剪刀腳支撐板、單張單面FPC；若干個整體式剪刀腳按鍵固定在剪刀腳支撐板上，單張單面FPC貼附在剪刀腳支撐板上或下表面；單張單面FPC上設(shè)置與整體式剪刀腳按鍵對應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多種機器學習模型的污水廠總磷濃度預(yù)測方法與控制系統(tǒng)，屬于環(huán)境監(jiān)測與治理領(lǐng)域。所述方法包括自動采集污水廠檢測數(shù)據(jù)，經(jīng)智能化預(yù)處理生成時序數(shù)據(jù)集；采用多種機器學習算法分別構(gòu)建總磷濃度預(yù)測模型，通過評估指標自動選定基準預(yù)測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及種在草坪上顯示圖案的控制方法、控制系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：接收用戶輸入的自定義割草圖案；將所述自定義割草圖案設(shè)置于割草地圖上；勾選割草地圖中的子區(qū)；響應(yīng)于所述勾選割草地圖中的子區(qū)和自定義割草圖案生成新的割草地圖，將所述新的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于優(yōu)化集成算法的污水廠總氮濃度實時預(yù)測與工藝調(diào)控方法，屬于環(huán)境監(jiān)測與治理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過監(jiān)控采集污水廠數(shù)據(jù)，結(jié)合滑動窗口和時序分析清洗數(shù)據(jù)并重構(gòu)特征，篩選總氮濃度強相關(guān)變量，規(guī)范優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量，采用多種機器學習算法構(gòu)建預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輕型軌道機器人四驅(qū)運動控制系統(tǒng)及方法，涉及機器人控制技術(shù)領(lǐng)域，方法包括采集機器人狀態(tài)信息，計算輪端滑移率；基于視覺系統(tǒng)、激光雷達與紅外成像識別前方軌道曲率、坡度及地表干濕狀態(tài)；依據(jù)軌道狀態(tài)與車輛狀態(tài)建立簡化動態(tài)模型，采用模型...
								
            
							
            
							
						
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