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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N異步圖表渲染方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)圖表的待渲染任務(wù)，目標(biāo)圖表的待渲染任務(wù)包括：目標(biāo)圖表的原始數(shù)據(jù)、目標(biāo)圖表的渲染優(yōu)先級(jí)、目標(biāo)圖表的頁面位置。基于目標(biāo)圖表的待渲染任務(wù)，獲取第一w...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種通過力電解耦法去除腦機(jī)接口中噪音信號(hào)的方法，采集腦機(jī)接口中產(chǎn)生的信號(hào)，包括神經(jīng)纖維所傳導(dǎo)的電信號(hào)、干擾電信號(hào)以及腦內(nèi)各種載荷的力信號(hào)引起的電信號(hào)；通過含液多孔材料的力?電本構(gòu)關(guān)系去除動(dòng)作電位引起的電信號(hào)，解耦腦內(nèi)各種載荷的力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種電力數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取待測(cè)電力數(shù)據(jù)；將所述待測(cè)電力數(shù)據(jù)輸入孤立森林模型，以計(jì)算所述待測(cè)電力數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)點(diǎn)在孤立樹結(jié)構(gòu)中的平均隔離深度，得到第一異常數(shù)據(jù)；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的水下直升機(jī)作業(yè)預(yù)演方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：收集水下直升機(jī)的物理特征數(shù)據(jù)；進(jìn)行水下直升機(jī)的數(shù)字樣機(jī)的靜態(tài)參數(shù)映射；進(jìn)行水下直升機(jī)數(shù)字樣機(jī)的三維建模；構(gòu)建水下直升機(jī)的動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)理論模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于RCWA算法優(yōu)化的量測(cè)設(shè)備調(diào)整方法及系統(tǒng)，基于預(yù)設(shè)待測(cè)量結(jié)構(gòu)，得到基準(zhǔn)光譜和若干階數(shù)電場(chǎng)；基于若干階數(shù)所述電場(chǎng)，得到階數(shù)重要性排序；基于所述階數(shù)重要性排序，得到近似光譜；基于所述基準(zhǔn)光譜，調(diào)整近似光譜階數(shù)比例，得到階數(shù)選擇...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，公開了一種復(fù)合管界面分層應(yīng)變的預(yù)測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備，包括：獲取復(fù)合管中基層與覆層的幾何參數(shù)、材料參數(shù)和接觸面參數(shù)；將幾何參數(shù)、材料參數(shù)和接觸面參數(shù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型，得到基層與覆層的分層應(yīng)變。如此，基于基層與覆層的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種科氏質(zhì)量流量計(jì)的模態(tài)分析方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及流量計(jì)量技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決科氏質(zhì)量流量計(jì)的模態(tài)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性較低的問題。該科氏質(zhì)量流量計(jì)的模態(tài)分析方法包括：通過雙向流固耦合模型，確定流體壓力與結(jié)構(gòu)剛度之間的實(shí)時(shí)關(guān)系；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的盾構(gòu)智能輔助選型系統(tǒng)及方法。所述選型系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)輸入模塊、規(guī)則知識(shí)庫模塊、大模型推理模塊和結(jié)果生成模塊；本發(fā)明面向盾構(gòu)施工中地質(zhì)條件復(fù)雜、規(guī)則多約束、專家依賴度高等現(xiàn)實(shí)問題，構(gòu)建了一個(gè)融合規(guī)則知識(shí)庫、深度學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種大模型對(duì)話方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決采用線性對(duì)話流對(duì)話時(shí)，容易導(dǎo)致上下文信息冗余與混亂，進(jìn)而導(dǎo)致對(duì)話效率較低的問題。該大模型對(duì)話方法包括：獲取用戶輸入的問題信息；獲取本次對(duì)話的對(duì)話類型；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種茶樹種質(zhì)資源圃管理方法，包括采用由數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、系統(tǒng)運(yùn)行模塊、系統(tǒng)顯示模塊、外接端口模塊組成的茶樹種質(zhì)資源圃管理系統(tǒng)，通過對(duì)茶樹種質(zhì)資源圃的整體平面數(shù)據(jù)和各區(qū)塊分布數(shù)據(jù)、結(jié)合氣象站及土壤墑情信息數(shù)據(jù)、入圃的茶樹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及虛擬電廠差異化貢獻(xiàn)分配和分布式碳交易技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種多主體協(xié)作博弈的虛擬電廠低碳議價(jià)優(yōu)化方法，通過構(gòu)建多虛擬電廠?負(fù)荷聚合商MVPP?LA合作聯(lián)盟框架，整合風(fēng)力、光伏、熱電聯(lián)產(chǎn)及儲(chǔ)能系統(tǒng)，增強(qiáng)供需互動(dòng)，并構(gòu)建基于能量交互的碳排...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種充電站運(yùn)營(yíng)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取多個(gè)樣本充電站對(duì)應(yīng)的歷史運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)；基于歷史運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建初始策略預(yù)測(cè)模型；對(duì)初始策略預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的策略預(yù)測(cè)模型；獲取目標(biāo)充電站中多個(gè)電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)、公交車和出租車的應(yīng)急響應(yīng)調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于應(yīng)急調(diào)度領(lǐng)域。本發(fā)明分析無人機(jī)的應(yīng)急響應(yīng)模式，并建立聯(lián)合公交車出租車軌跡時(shí)空約束下無人機(jī)應(yīng)急響應(yīng)能耗模型，提出一種參與型中繼出租車招募模型，建立考慮響應(yīng)延誤、響應(yīng)持續(xù)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖文數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于人工智能的數(shù)字化企業(yè)管理數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，用以基于全面多元的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，融合動(dòng)態(tài)決策邏輯生成可視化圖文分析報(bào)告，提升圖文生成的全面性、動(dòng)態(tài)性和決策指導(dǎo)性，從而有效指導(dǎo)企業(yè)管理系統(tǒng)進(jìn)行供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種工作流生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取針對(duì)目標(biāo)任務(wù)的工作流生成請(qǐng)求；基于工作流生成請(qǐng)求與預(yù)先訓(xùn)練的第一模型，確定目標(biāo)任務(wù)的子任務(wù)節(jié)點(diǎn)和子任務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系；子任務(wù)節(jié)點(diǎn)用于表征子任務(wù)節(jié)點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種審批流程的管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有的流程審批靈活性較差、效率較低的問題。該方法包括：接收到發(fā)起人發(fā)起的目標(biāo)審批請(qǐng)求時(shí)，根據(jù)目標(biāo)審批請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的審批流程模版創(chuàng)建目標(biāo)審批流程實(shí)例；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于區(qū)塊鏈應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于區(qū)塊鏈非同質(zhì)化代幣的農(nóng)產(chǎn)品數(shù)字資產(chǎn)分層確權(quán)與交易方法，包括：在種植端，在區(qū)塊鏈上將農(nóng)產(chǎn)品種植環(huán)境參數(shù)鑄造成種植信息NFT；在農(nóng)產(chǎn)品加工階段，在區(qū)塊鏈上將果實(shí)信息鑄造成產(chǎn)品NFT，并通過自下而上將每...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種車網(wǎng)互動(dòng)供能的計(jì)算方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)電動(dòng)汽車的電池能量數(shù)據(jù)、供能可用性數(shù)據(jù)和供能意愿影響因子數(shù)據(jù)；根據(jù)供能可用性數(shù)據(jù)和供能意愿影響因子數(shù)據(jù)，從目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)電動(dòng)汽車中確定出目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種融合物理先驗(yàn)與反饋增強(qiáng)的薄云去除方法，本發(fā)明包括特征融合殘差去云生成器、大氣散射復(fù)原模塊和空間細(xì)節(jié)增強(qiáng)判別器；大氣散射復(fù)原模塊提取大氣光值和透射率圖，提供物理先驗(yàn)知識(shí)；將提取到的大氣光值、透射率圖與特征融合殘差去云生成器輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像清晰度判斷方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，方法包括：確定圖像的梯度信息和拉普拉斯算子信息，梯度信息用于表示圖像的清晰度，拉普拉斯信息用于表示圖像的清晰度；根據(jù)預(yù)設(shè)圖像輪廓檢測(cè)算法，確定清晰度權(quán)重系數(shù)；根據(jù)梯度信息、拉普拉斯...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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