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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)傳輸方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：通過音頻處理組件獲取多媒體數(shù)據(jù)；確定USB設(shè)備的輸入通道，輸入通道為通過UAC設(shè)備驅(qū)動(dòng)組件驅(qū)動(dòng)得到的音頻輸入通道；獲取主機(jī)發(fā)送的傳輸參數(shù)；根據(jù)傳輸參數(shù)，通過輸入通道向主機(jī)發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于用戶行為及環(huán)境的服務(wù)推薦系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集用戶行為和環(huán)境數(shù)據(jù)；邊緣計(jì)算模塊，用于分析人流密度和業(yè)務(wù)高峰期并計(jì)算業(yè)務(wù)辦理優(yōu)先級(jí)；服務(wù)推薦模塊，用于生成和推送優(yōu)先級(jí)提示；服務(wù)執(zhí)行模塊，用于根據(jù)優(yōu)先級(jí)提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的個(gè)性化交互內(nèi)容生成方法及介質(zhì)，所述方法包括以下步驟：集成AIGC引擎，調(diào)用所述AIGC引擎根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)自動(dòng)生成個(gè)性化交互內(nèi)容；所述用戶行為數(shù)據(jù)至少包括用戶的瀏覽記錄和業(yè)務(wù)類型；本發(fā)明能夠通過集成AIGC引擎...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種一致性運(yùn)動(dòng)感知能力的測量系統(tǒng)，包括參數(shù)設(shè)置模塊；視覺刺激生成模塊，基于參數(shù)設(shè)置模塊設(shè)置的參數(shù)以及流程控制模塊傳遞來的一致性運(yùn)動(dòng)比例，生成用于辨識(shí)的隨機(jī)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)刺激；人機(jī)交互模塊；流程控制模塊，調(diào)整一致性運(yùn)動(dòng)比例，直至被測量個(gè)體...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種剩余作業(yè)里程預(yù)測模型的構(gòu)建方法、裝置及電動(dòng)作業(yè)機(jī)械，屬于新能源技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于電動(dòng)作業(yè)機(jī)械，構(gòu)建方法包括：獲取電動(dòng)作業(yè)機(jī)械的多個(gè)歷史工況參數(shù)，其中，歷史工況參數(shù)包括第一歷史工況參數(shù)和第二歷史工況參數(shù)；基于預(yù)設(shè)相關(guān)系數(shù)算法，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于相似樣本的對比學(xué)習(xí)實(shí)體匹配方法及系統(tǒng)，對待匹配實(shí)體數(shù)據(jù)集中的待匹配實(shí)體進(jìn)行序列化表示；將待匹配實(shí)體的序列化表示輸入至實(shí)體匹配模型，利用實(shí)體匹配模型得到待匹配實(shí)體數(shù)據(jù)集中各實(shí)體對匹配結(jié)果，所述實(shí)體匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了車載式堤壩險(xiǎn)情智能檢測修復(fù)系統(tǒng)，涉及堤壩險(xiǎn)情檢測修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，包括智能視覺識(shí)別子系統(tǒng)、堤壩探測子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理模塊、模塊供電子系統(tǒng)、車載式液壓子系統(tǒng)、自動(dòng)定位打標(biāo)子系統(tǒng)、打孔灌漿子系統(tǒng)、反饋報(bào)警機(jī)制模塊、遠(yuǎn)程控制服務(wù)器；有效提高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于低阻油層油水識(shí)別的智能分類算法，涉及油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域，包括：計(jì)算已有低阻儲(chǔ)層CNL、DEN、AC、自然伽馬曲線回歸出的RT曲線與GR曲線的交會(huì)面積圖像參數(shù)，得出各層對應(yīng)參數(shù)范圍，初步識(shí)別；基于測井資料，生成常規(guī)測井曲線標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于用戶發(fā)言多維特征的高影響力社交用戶識(shí)別方法及系統(tǒng)，通過對社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行社交主題劃分，獲取每個(gè)用戶在各社交主題中的所有發(fā)言集合；基于各用戶的發(fā)言集合從多個(gè)維度提取每個(gè)社交主題中用戶特征，并基于用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及智能監(jiān)控與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過集成多類型高精度傳感器和數(shù)據(jù)融合技術(shù)，顯著提升了數(shù)據(jù)采集與處理的全面性和高效性，解決了傳統(tǒng)方法數(shù)據(jù)維度有限的問題，同時(shí)，利用邊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PCA?IF模型識(shí)別電力計(jì)量數(shù)據(jù)異常的方法，包括以下步驟：對數(shù)據(jù)預(yù)處理：采集電力計(jì)量裝置的電壓、電流、功率因數(shù)、環(huán)境溫度及運(yùn)行時(shí)間的多維度原始數(shù)據(jù)，對缺失值進(jìn)行基于時(shí)序特征和空間關(guān)聯(lián)性的插值填補(bǔ)；特征降維：利用主成分分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種凍結(jié)幀數(shù)據(jù)的處理方法及終端，涉及故障分析技術(shù)領(lǐng)域，可以通過凍結(jié)幀參數(shù)更新信息確定多個(gè)預(yù)設(shè)凍結(jié)幀參數(shù)中異常統(tǒng)計(jì)特征更大的目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù)，從而在發(fā)生目標(biāo)故障時(shí)，存儲(chǔ)目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù)的參數(shù)值，由于目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù)對應(yīng)的異常統(tǒng)計(jì)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      基于InSAR技術(shù)和小波分析的庫區(qū)滑坡形變預(yù)測方法，包括以下步驟：步驟S1.收集庫區(qū)影像數(shù)據(jù)集；步驟S2.收集相同時(shí)間區(qū)間內(nèi)的庫水位和庫區(qū)降雨數(shù)據(jù)；步驟S3.將步驟S1處理獲得每期累積形變量；步驟S4.使用最小二乘法擬合，步驟S6.使用連續(xù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于生物特征的非接觸式認(rèn)證系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：生物特征采集模塊，用于采集生物特征；AI人臉識(shí)別模塊，用于利用深度學(xué)習(xí)算法對采集的生物特征進(jìn)行人臉識(shí)別；活體檢測模塊，用于檢測生物特征采集對象是否為活體；數(shù)據(jù)庫聯(lián)動(dòng)模塊，連接金融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種支持復(fù)現(xiàn)的并發(fā)漏洞模糊測試方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取對原始二進(jìn)制程序進(jìn)行重寫得到的目標(biāo)程序；其中，所述目標(biāo)程序包含：多個(gè)關(guān)鍵基本塊，所述關(guān)鍵基本塊的執(zhí)行順序用于：作為線程交錯(cuò)反饋信號(hào)；基于所述關(guān)鍵基本塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域，提出一種基于感性工學(xué)的汽車產(chǎn)品正臉設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，通過進(jìn)行情感關(guān)鍵詞提取和歸類，準(zhǔn)確的捕捉了用戶的需求和優(yōu)化目標(biāo)，為個(gè)性化情感需求和市場需求提供了有效的基礎(chǔ)信息，設(shè)計(jì)了一種汽車正臉形態(tài)生成方法，進(jìn)行汽車正臉形態(tài)數(shù)據(jù)庫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種船舶艙室噪聲預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括基于理論經(jīng)驗(yàn)公式對設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到船舶艙室的多個(gè)噪聲預(yù)測值，從而得到目標(biāo)艙室噪聲，通過理論經(jīng)驗(yàn)公式對設(shè)備數(shù)據(jù)中的物理數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，使噪聲預(yù)測值具有物理可解釋性，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種熱力系統(tǒng)仿真中的內(nèi)外循環(huán)計(jì)算方法，包括以下步驟：外循環(huán)計(jì)算：基于熱力系統(tǒng)中各組件的熱平衡方程，通過輸入已知內(nèi)循環(huán)部件的特殊參數(shù)，進(jìn)行熱力平衡迭代計(jì)算，直至達(dá)到第一次外循環(huán)收斂；內(nèi)循環(huán)計(jì)算：將外循環(huán)收斂后的熱力參數(shù)作為邊界條件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空結(jié)構(gòu)件加工過程裝夾力學(xué)監(jiān)測、優(yōu)化及失穩(wěn)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于邊緣計(jì)算的裝夾力優(yōu)化和失穩(wěn)預(yù)警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的方法通過基于裝夾力學(xué)模型的裝夾力優(yōu)化方法對合理的裝夾力范圍進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)加工過程中裝夾失穩(wěn)在線預(yù)警，能夠有效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自動(dòng)生成理想牙弓線的方法、裝置和設(shè)備，屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)牙齒模型；獲取目標(biāo)牙齒模型中多顆目標(biāo)牙齒的寬度，所述多顆目標(biāo)牙齒中至少包括兩個(gè)門牙；根據(jù)所述多顆目標(biāo)牙齒的寬度生成前段牙弓線；獲取第一遠(yuǎn)端牙齒的第一切...
								
            
							
            
							
						
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