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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種體育場館智慧運(yùn)營系統(tǒng)，涉及智慧運(yùn)營系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域；包括：區(qū)域智能劃分模塊：對體育場館內(nèi)的不同區(qū)域進(jìn)行智能劃分；通過分析場館的結(jié)構(gòu)布局和使用需求，自動將場館劃分為不同的運(yùn)動區(qū)域，并實(shí)時更新區(qū)域狀態(tài)信息；用戶交互模塊：提供用戶界面...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N廣藿香生長管理和預(yù)測方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，涉及智能農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取與廣藿香相關(guān)聯(lián)的環(huán)境條件數(shù)據(jù)、生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、階段性標(biāo)準(zhǔn)生理數(shù)據(jù)、階段性環(huán)境需求數(shù)據(jù)；通過回歸分析和特征處理，確定環(huán)境條件數(shù)據(jù)影響生理指標(biāo)數(shù)據(jù)的權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于啟發(fā)式搜索的管對管熱熔焊機(jī)參數(shù)選擇方法及裝置，首先對焊接過程中的關(guān)鍵參數(shù)，進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和離散化處理，將參數(shù)組合為一個狀態(tài)向量；隨后，通過構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)以及轉(zhuǎn)移代價函數(shù)，采用啟發(fā)式搜索算法在參數(shù)狀態(tài)空間中進(jìn)行最優(yōu)路徑搜索，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于冷鏈產(chǎn)品的智慧物流方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于智慧物流技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有冷鏈產(chǎn)品的運(yùn)輸物流路徑還不夠完善，難以在運(yùn)輸成本與運(yùn)輸費(fèi)用之間達(dá)到均衡的水平，難以生成整個冷鏈產(chǎn)品在配送過程中的最優(yōu)路徑的技術(shù)問題。方法包括：基于冷鏈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種全流程智能辦公系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)層、AI引擎層、業(yè)務(wù)引擎層、應(yīng)用層、接口層、中央數(shù)據(jù)總線、統(tǒng)一身份認(rèn)證中心、安全防護(hù)中心、系統(tǒng)監(jiān)控中心、智能工作流引擎(1000)、實(shí)時通知推送機(jī)制、多端適配框架；它通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于智能客服的障礙報修方法、裝置及電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)對象報修的障礙業(yè)務(wù)信息；確定障礙業(yè)務(wù)信息對應(yīng)的目標(biāo)障礙以及與目標(biāo)障礙對應(yīng)的子業(yè)務(wù)代理，其中，子業(yè)務(wù)代理用于按照目標(biāo)障礙的業(yè)務(wù)邏輯編排業(yè)務(wù)流程；確定與子業(yè)務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及稻田種植技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種稻田GIS智能配色種植系統(tǒng)，包括上位機(jī)顯示處理設(shè)備的軟件系統(tǒng)組件，通過GIS地圖文件管理模塊與數(shù)據(jù)監(jiān)測傳感器終端節(jié)點(diǎn)的采集數(shù)據(jù)對比配置，不同等級總種植區(qū)域依次分為A、B、C至Z類的26個均分區(qū)域，每個均...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種網(wǎng)約車訂單匹配方法和系統(tǒng)，應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取多個待分配訂單的描述信息、多個乘客對象的屬性信息和多個司機(jī)對象的屬性信息作為目標(biāo)信息；對目標(biāo)信息進(jìn)行預(yù)處理，得到初始種群作為父代種群；對父代種群進(jìn)行錦標(biāo)賽選擇、交...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N圖像重繪方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括：獲取原始圖像、重繪信息、目標(biāo)區(qū)域位置信息和目標(biāo)區(qū)域掩碼；對所述原始圖像、所述重繪信息、所述目標(biāo)區(qū)域位置信息和所述目標(biāo)區(qū)域掩碼進(jìn)行處理，以獲取融合矩陣和特征矩陣；基于所述目標(biāo)區(qū)域掩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于改進(jìn)YOLOv8n的瓷磚表面瑕疵檢測方法及系統(tǒng)，屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取瓷磚表面瑕疵目標(biāo)數(shù)據(jù)集；對初始YOLOv8n模型進(jìn)行改進(jìn)，搭建YOLOv8n_ASM模型；基于所述YOLOv8n_ASM模型，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺的集裝箱表面破損檢測方法及裝置，該裝置由多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、動態(tài)補(bǔ)償處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合及破損分類與定位模塊組成。多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊通過雙激光線掃描生成高密度三維點(diǎn)云，采集多光譜圖像、紅外熱圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種鋼絲簾布檢測方法、裝置、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，用以提供鋼絲簾布缺陷模板XY方向圖像；將所述鋼絲簾布缺陷模板XY方向圖像按照Y方向上的每個預(yù)設(shè)間隔沿X方向劃分為若干個滑窗組，每個滑窗組由若干個滑窗組成；對每個滑窗獲取缺陷特征并存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于檢測?學(xué)習(xí)反饋結(jié)構(gòu)的徑向運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方法，該方法在連續(xù)圖像序列的首幀中完成目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練，并目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練進(jìn)行目標(biāo)圖像區(qū)域的初步篩選，并結(jié)合相關(guān)系數(shù)和歐式距離實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。本發(fā)明以“檢測?學(xué)習(xí)”反饋結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，構(gòu)建目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于車輛領(lǐng)域，公開了一種車內(nèi)盲區(qū)視野評價的方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取車輛三維模型，并確定車輛三維模型中駕駛員模型的眼點(diǎn)坐標(biāo)；根據(jù)眼點(diǎn)坐標(biāo)確定關(guān)鍵視野校核區(qū)域；以眼點(diǎn)坐標(biāo)為投影點(diǎn)，將車輛三維模型中的零部件投影在關(guān)鍵視野校核區(qū)域中；計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種故障預(yù)警三維模型精確定位方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集廠房中待檢測設(shè)備的設(shè)備信息，并基于設(shè)備信息生成待檢測設(shè)備的設(shè)備三維模型；基于設(shè)備信息中的設(shè)備連接關(guān)系和設(shè)備位置對設(shè)備三維模型進(jìn)行拼接，得到廠...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于3D建模的虛擬服裝定制方法，涉及服裝定制技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集用戶的身體數(shù)據(jù)對應(yīng)的圖像視頻數(shù)據(jù)，并對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到人體基礎(chǔ)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；根據(jù)人體基礎(chǔ)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行初級人體建模，再基于用戶輸入的關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整模型形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及演奏數(shù)字化領(lǐng)域，尤其涉及一種手部與琴鍵的匹配方法及智能樂器、設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括：獲取演奏圖像的圖像采集模塊的采集位置坐標(biāo)，以及演奏圖像中的每個手指結(jié)構(gòu)的第一坐標(biāo)和每個琴鍵的第二坐標(biāo)；基于手指結(jié)構(gòu)的第一坐標(biāo)與采集位置坐標(biāo)的第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于語義?幾何耦合的層級特征檢測方法。該發(fā)明為了克服特征檢測環(huán)節(jié)局部特征方法依賴局部紋理響應(yīng)，導(dǎo)致特征分布易受動態(tài)對象(如天空、車輛)干擾等問題，提出了基于語義?幾何耦合的層級特征檢測方法。本發(fā)明基于SuperPoint網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于雙域掩碼與多尺度局部重建的高光譜圖像與LiDAR數(shù)據(jù)協(xié)同分類方法，它屬于遙感圖像分類領(lǐng)域。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)方法跨模態(tài)分類中標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺與多源特征融合精度不足的問題。本發(fā)明通過掩碼隨機(jī)圖像塊和通道進(jìn)行特征學(xué)習(xí)；設(shè)計(jì)分層多尺度重建架構(gòu)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用衛(wèi)星遙感對地觀測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于MOBCSM核(Multi?output Band?Correlated Convolution Spectral Mixture Kernel,多輸出帶相關(guān)卷積頻譜混合核)的植被冠層植被參...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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