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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，且公開了高速人體運(yùn)動(dòng)軌跡動(dòng)作模式識(shí)別系統(tǒng)；本發(fā)明通過多模態(tài)傳感器融合與自適應(yīng)時(shí)空注意力網(wǎng)絡(luò)(ASTAN)，有效克服傳統(tǒng)光學(xué)系統(tǒng)對標(biāo)記點(diǎn)的依賴及IMU累積誤差問題，顯著提升高速運(yùn)動(dòng)軌跡重建精度與環(huán)境適應(yīng)性；結(jié)合自...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于人工智能的儲(chǔ)能電池故障預(yù)警及安全防護(hù)方法，涉及電池管理技術(shù)領(lǐng)域；設(shè)置不同的監(jiān)測單元并獲取各個(gè)子電池的監(jiān)測數(shù)據(jù)，對各個(gè)子電池的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行測試以獲取運(yùn)行系數(shù)，獲取同一儲(chǔ)能電池內(nèi)部不同子電池之間的連接關(guān)系、連接距離、連接系數(shù)，獲取不同儲(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種識(shí)別白酒酒齡的方法，包括如下步驟：S1、使用氣相色譜?質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對不同酒齡的醬香型白酒標(biāo)準(zhǔn)樣品進(jìn)行檢測，獲取風(fēng)味物質(zhì)的原始檢測數(shù)據(jù)；S2、基于隨機(jī)森林模型的變量重要性分析，從風(fēng)味物質(zhì)中篩選出關(guān)鍵特征物質(zhì)，對篩選后的特征物質(zhì)含量進(jìn)行歸一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能大模型的軟件源代碼安全漏洞檢測方法，屬于信息安全和源代碼檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：進(jìn)行用戶注冊登錄，上傳文件，判斷是否靜態(tài)分析，判斷是否動(dòng)態(tài)分析，引入AI大模型，生成檢測報(bào)告；本發(fā)明中，該方法通過多層次技術(shù)整合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于LLM和RTL語義壓縮的硬件木馬檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：準(zhǔn)備待測的包含粗粒度硬件木馬的模塊化RTL設(shè)計(jì)電路；適用PyVerilog生成AST并存儲(chǔ)；根據(jù)實(shí)例電路建立樹狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，記錄深度信息；為每個(gè)實(shí)例電路提取端口名與位寬信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請是關(guān)于一種可視化標(biāo)題欄生成方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取零部件的三維模型文件、二維制圖文件以及知識(shí)庫文件；從三維模型文件中獲取零部件的三維數(shù)模，以獲取三維數(shù)模中的視圖信息；根據(jù)三維模型文件、二維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于參數(shù)化手段的屋頂面層找坡方法，其特征在于，方法包括：S1、獲取屋頂幾何信息；S2、合并房屋外輪廓和屋面分水線，識(shí)別出多邊形及其端點(diǎn)；S3、確定屋面分水線上的抬高點(diǎn)，并進(jìn)行條件篩選，確定抬高點(diǎn)對應(yīng)的排水溝，得到抬高點(diǎn)對應(yīng)的待...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種機(jī)械密封端面比壓的設(shè)計(jì)計(jì)算方法，步驟為：獲取機(jī)械密封的動(dòng)靜環(huán)的材料參數(shù)、端面形貌參數(shù)、結(jié)構(gòu)參數(shù)及工況參數(shù)；確定動(dòng)靜環(huán)的接觸界面間隙最大高度和初始孔隙率；確定密封界面壓縮量；根確定密封界面的變形狀態(tài)；確定密封界面非逾滲臨界接觸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種寬溫域下液壓閥滑閥副熱力學(xué)幾何尺寸分析計(jì)算方法，包括以下步驟：S1、確定液壓閥滑閥副參數(shù)，參數(shù)包括：結(jié)構(gòu)尺寸、零件加工工藝、工作原理及工況條件；S2、依據(jù)S1確定的參數(shù)構(gòu)建滑閥副的簡化金屬模型；S3、計(jì)算滑閥副的徑向間隙熱變形...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于免疲勞實(shí)驗(yàn)標(biāo)定內(nèi)聚力模型的界面結(jié)構(gòu)疲勞裂紋擴(kuò)展預(yù)測方法，屬于材料本構(gòu)、斷裂與損傷力學(xué)行為技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對現(xiàn)有循環(huán)內(nèi)聚力模型的參數(shù)高度依賴疲勞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定或擬合的問題。包括：編寫有限元用戶子程序，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定界面結(jié)構(gòu)的斷裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多尺度地質(zhì)模型的跨尺度嵌套與融合建模方法，屬于地質(zhì)領(lǐng)域，包括多尺度數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合、跨尺度嵌套與融合及動(dòng)態(tài)耦合四大步驟。這種方法能夠整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過聯(lián)合概率空間、變分同化框架、模糊邏輯沖突因子和交替方向乘子法實(shí)現(xiàn)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及情緒識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于顱內(nèi)腦電信號(hào)的情緒解碼模型構(gòu)建方法及預(yù)測方法。本發(fā)明中，利用顱內(nèi)腦電信號(hào)進(jìn)行情緒解碼，相較于基于腦電信號(hào)的情緒解碼更具有可靠性。通過構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練后的情緒解碼模型，僅需少量目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)就能完成個(gè)性化微調(diào)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向軟知識(shí)的實(shí)體關(guān)系推理方法，基于多門控機(jī)制與實(shí)體對象屬性信息的交通類知識(shí)表示學(xué)習(xí)模型，專門針對軟知識(shí)表示與推理問題。相比現(xiàn)有技術(shù)，其僅利用實(shí)體自身屬性、屬性值及鄰域子圖信息，避免外部噪聲干擾；通過輸入門、輸出門、屬性值感知門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種用于虛擬電廠的光伏發(fā)電預(yù)測系統(tǒng)及方法，屬于光伏發(fā)電預(yù)測領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括：分布式數(shù)據(jù)庫模塊提供API接口實(shí)時(shí)查詢和批量加載；負(fù)荷預(yù)測模塊，采用不同預(yù)測時(shí)間段對應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測模型，進(jìn)行對應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測，并通過輻照度織網(wǎng)投影系統(tǒng)展...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種儲(chǔ)物柜批量投取件系統(tǒng)及其批量投取件方法，其中，一種儲(chǔ)物柜批量投取件系統(tǒng)，包括用戶端設(shè)備、中央服務(wù)器和智能儲(chǔ)物柜群，用戶端設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)與中央服務(wù)器進(jìn)行通訊，中央服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)與智能儲(chǔ)物柜群進(jìn)行通訊。一種儲(chǔ)物柜批量投取件系統(tǒng)的投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于FLA星算法的多機(jī)器人編隊(duì)路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取預(yù)先構(gòu)建的障礙物柵格地圖；以編隊(duì)中心或參考點(diǎn)的坐標(biāo)形式設(shè)定起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)，基于中心點(diǎn)或參考點(diǎn)計(jì)算推導(dǎo)每個(gè)機(jī)器人具體的起始位置和目標(biāo)位置，同時(shí)明確多機(jī)器人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于遙感影像與地面觀測數(shù)據(jù)融合的生態(tài)生物量估算方法，涉及生態(tài)生物量估算技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：獲取觀測區(qū)域的遙感影像，并對遙感影像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到增強(qiáng)圖像；劃分出不同的生態(tài)區(qū)域；提取地面觀測數(shù)據(jù)；將相似的生態(tài)區(qū)域劃分為一組生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種濱海植被護(hù)岸效能的評(píng)估方法，包括以下步驟：S1：基于進(jìn)行現(xiàn)場測量或使用遙感數(shù)據(jù)，采集目標(biāo)海岸的氣象水文要素，及地形地貌數(shù)據(jù)；S2：量化植被的關(guān)鍵特征參數(shù)，包括種植方案、植被直徑、高度和形態(tài)；S3：構(gòu)建潮汐水動(dòng)力?植被耦合模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜的電廠機(jī)組狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及火力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集和處理火力發(fā)電機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于MIC相關(guān)性分析方法篩選出火力發(fā)電機(jī)組重點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)并建立火力發(fā)電機(jī)組重點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)庫，通過過往火力發(fā)電機(jī)組運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及燃?xì)獍踩O(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于用戶特征分析的燃?xì)獍踩R(shí)精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng)。該方法包括：通過實(shí)時(shí)采集燃?xì)鈹?shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶屬性生成時(shí)空對齊的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法對歷史數(shù)據(jù)流劃分用戶用氣場景，基于用戶用氣場景和...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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