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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供一種VOI桌面的安全數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)及方法，涉及虛擬化技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括虛擬化存儲(chǔ)管理模塊，用于根據(jù)項(xiàng)目的緊急類別設(shè)置多個(gè)VOI桌面用戶的存儲(chǔ)優(yōu)先級，并根據(jù)業(yè)務(wù)類別設(shè)置存儲(chǔ)副本數(shù)，利用AES?256算法和SM4國密算法，對存儲(chǔ)優(yōu)先級、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于虛實(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的MSWI過程表征方法，涉及MSWI過程技術(shù)領(lǐng)域。包括：基于注意力機(jī)制的魯棒記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)過程數(shù)據(jù)的相關(guān)變量構(gòu)建第一全流程表征模型；基于模糊森林集成方法，根據(jù)真實(shí)過程數(shù)據(jù)和虛擬數(shù)據(jù)構(gòu)建第二全流程表征模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中，公開了一種基于因素權(quán)重優(yōu)化的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：接收結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并提取數(shù)據(jù)中的基礎(chǔ)關(guān)鍵因素集合與監(jiān)測標(biāo)的信息生成數(shù)據(jù)特征集合；基于數(shù)據(jù)特征集合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了綜合交通樞紐客流智能分析與動(dòng)態(tài)預(yù)警方法，所述方法專門適用于多運(yùn)輸方式接駁區(qū)域、立體化通道及高密度客流節(jié)點(diǎn)的綜合交通樞紐場景，所述方法包括如下步驟：在綜合交通樞紐的立體空間內(nèi)布設(shè)多模態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)，包括在垂直交通節(jié)點(diǎn)部署三維激光掃描陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于超長文本處理的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分割技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取待輸入文件并將所述文件轉(zhuǎn)化為txt格式，得到格式文件；將所述格式文件進(jìn)行第一次清洗，得到第一清洗文件；統(tǒng)計(jì)所述清洗文件中高頻詞匯并進(jìn)行高頻詞匯的符號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)學(xué)習(xí)行為分析驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)設(shè)備輔助優(yōu)化系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)增強(qiáng)與反饋技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建分布式學(xué)習(xí)框架，在本地設(shè)備端進(jìn)行特征提取；動(dòng)態(tài)調(diào)整各模態(tài)的權(quán)重分配；構(gòu)建時(shí)空連續(xù)的認(rèn)知狀態(tài)圖譜；將數(shù)學(xué)公式和物理定律結(jié)構(gòu)化為符號規(guī)則；記錄學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及生物安全實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于物聯(lián)網(wǎng)的生物安全實(shí)驗(yàn)室數(shù)字化分析方法及系統(tǒng)，方法步驟如下：先依據(jù)當(dāng)前檢測場景的第一、二傳感器匹配檢測步驟；接著分別通過兩個(gè)傳感器獲取第一、二關(guān)鍵對象的狀態(tài)數(shù)據(jù)，且第一關(guān)鍵對象處于第二關(guān)鍵對象前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能坐便器的故障診斷方法、智能坐便器及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述智能坐便器的故障診斷方法包括：實(shí)時(shí)采集傳感器數(shù)據(jù)，并通過滑動(dòng)窗口得到窗口內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)；計(jì)算窗口內(nèi)傳感器數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，所述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括均值和標(biāo)準(zhǔn)方差；根據(jù)計(jì)算得到的統(tǒng)計(jì)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于歷史注意力機(jī)制的多視角信息缺失處理方法，包括以下步驟：S1：持續(xù)存儲(chǔ)多視角的歷史有效觀測數(shù)據(jù)，并根據(jù)預(yù)設(shè)更新策略動(dòng)態(tài)更新所緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù)；S2：獲取當(dāng)前視角數(shù)據(jù)，并根據(jù)當(dāng)前視角數(shù)據(jù)與緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù)的差異度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種系統(tǒng)故障概率計(jì)算方法，包括以下步驟：獲取系統(tǒng)的故障模式，進(jìn)而將系統(tǒng)故障狀態(tài)表示為包含所有故障模式的二元向量；對任一所述故障模式，計(jì)算該故障模式的先驗(yàn)概率、以及該故障模式下各檢測節(jié)點(diǎn)的觸發(fā)概率；基于貝葉斯定理，根據(jù)系統(tǒng)故障狀態(tài)包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取待處理智能駕駛數(shù)據(jù)集，其中，所述待處理智能駕駛數(shù)據(jù)集包括至少一有效數(shù)據(jù)片段；對所述至少一有效數(shù)據(jù)片段進(jìn)行分析，確定所述至少一有效數(shù)據(jù)片段中的異常幀...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N自動(dòng)換刀機(jī)構(gòu)的運(yùn)維方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：對自動(dòng)換刀機(jī)構(gòu)采集原始圖像數(shù)據(jù)與音頻信號；依據(jù)目標(biāo)圖像特征對原始圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行分類操作與語義分割操作；依據(jù)區(qū)域圖像數(shù)據(jù)生成自動(dòng)換刀機(jī)構(gòu)在更換刀具時(shí)執(zhí)行的第二候選動(dòng)作；依據(jù)第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于鈍性沖擊的失能評估測試方法，屬于失能測試方法技術(shù)領(lǐng)域，具體步驟如下：步驟S1：獲取鈍性沖擊設(shè)備的物理指標(biāo)數(shù)據(jù)；步驟S2：通過行為采集設(shè)備采集沖擊位置的物理變化數(shù)據(jù)和生物靶標(biāo)行為數(shù)據(jù)，并分別計(jì)算鈍性沖擊能量值和對抗失能屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能決策技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中，公開了一種基于策略優(yōu)化的決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：接收策略集合，并根據(jù)預(yù)設(shè)的分類標(biāo)識(shí)生成初始分類策略集合；通過與目標(biāo)對象數(shù)據(jù)匹配生成決策結(jié)果，獲取與目標(biāo)對象數(shù)據(jù)對應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供大數(shù)據(jù)人工智能AI綜合腐蝕采集算力平臺(tái)方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括通過分布式腐蝕傳感器采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行時(shí)空標(biāo)記，計(jì)算時(shí)空相關(guān)性矩陣實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)自適應(yīng)融合；構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腐蝕環(huán)境知識(shí)遷移框架，建立跨環(huán)境知識(shí)遷移；將融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及金融領(lǐng)域以及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備。其中，方法包括：獲取用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的原始數(shù)據(jù)集，所述原始數(shù)據(jù)集中包含用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的若干初始數(shù)據(jù)塊；從各所述初始數(shù)據(jù)塊中確定若干參考數(shù)據(jù)塊；基于各所述參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信道制圖的大空間定位系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括：預(yù)處理模塊、三角測量模塊、特征優(yōu)化模塊、特征融合模塊和輸出模塊；預(yù)處理模塊用于對接收到的無線信道狀態(tài)信息進(jìn)行預(yù)處理，得到處理后信息；三角測量模塊用于基于處理后信息，進(jìn)行初步定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中，公開了一種時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)；對原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作以生成增強(qiáng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)；基于增強(qiáng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)采用對比學(xué)習(xí)方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于儲(chǔ)氫容器性能測試技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的儲(chǔ)氫容器壽命評估方法及系統(tǒng)，方法主要包括：獲取儲(chǔ)氫容器在連續(xù)循環(huán)測試中的動(dòng)態(tài)參數(shù)集合；根據(jù)動(dòng)態(tài)參數(shù)集合生成壓力特征向量組和流量波動(dòng)特征組；根據(jù)壓力特征向量組生成當(dāng)前循環(huán)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于太赫茲時(shí)域光譜物質(zhì)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種基于Booth?CIC鑒相優(yōu)化的混合級聯(lián)THz信號處理方法。本發(fā)明采用模數(shù)混合級聯(lián)設(shè)計(jì)，具體包括高速模擬微電流放大器和基于Booth?CIC級聯(lián)的FPGA多路數(shù)字鎖相放大系統(tǒng)，顯著提升了微...
								
            
							
            
							
						
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