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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明屬于水電機(jī)組監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種水力發(fā)電機(jī)組振動頻譜AI診斷方法、系統(tǒng)及設(shè)備。本發(fā)明采集水力發(fā)電機(jī)組關(guān)鍵部位的振動信號、聲紋信號和溫度信號，基于所述振動信號構(gòu)建振動頻譜，基于所述聲紋信號構(gòu)建聲紋圖譜，基于溫度信號提取趨勢特征；提取振...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用戶興趣遷移點檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：采用滑動窗口的方式對行為向量序列進(jìn)行切片，對切片后的行為向量序列的各窗口進(jìn)行聚合，得到興趣狀態(tài)表示；基于當(dāng)前窗口的當(dāng)前興趣狀態(tài)表示，以及后一窗口的未來興趣狀態(tài)表示的差...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種流量分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：通過對原始流量按照相同的五元組劃分為至少兩個數(shù)據(jù)流，并對所述至少兩個數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)處理，生成模型訓(xùn)練所需的目標(biāo)數(shù)據(jù)；對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，并將聚類后的目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)決...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，且公開了高速人體運(yùn)動軌跡動作模式識別系統(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)記點的依賴及IMU累積誤差問題，顯著提升高速運(yùn)動軌跡重建精度與環(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)測單元并獲取各個子電池的監(jiān)測數(shù)據(jù)，對各個子電池的運(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...
								
            
							
            
							
						
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								      一種識別白酒酒齡的方法，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，判斷是否動態(tài)分析，引入AI大模型，生成檢測報告；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)計電路；適用PyVerilog生成AST并存儲；根據(jù)實例電路建立樹狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，記錄深度信息；為每個實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，識別出多邊形及其端點；S3、確定屋面分水線上的抬高點，并進(jìn)行條件篩選，確定抬高點對應(yīng)的排水溝，得到抬高點對應(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)計計算方法，步驟為：獲取機(jī)械密封的動靜環(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、計算滑閥副的徑向間隙熱變形...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于免疲勞實驗標(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)高度依賴疲勞實驗數(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)實驗數(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現(xiàn)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及情緒識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于顱內(nèi)腦電信號的情緒解碼模型構(gòu)建方法及預(yù)測方法。本發(fā)明中，利用顱內(nèi)腦電信號進(jìn)行情緒解碼，相較于基于腦電信號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)就能完成個性化微調(diào)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向軟知識的實體關(guān)系推理方法，基于多門控機(jī)制與實體對象屬性信息的交通類知識表示學(xué)習(xí)模型，專門針對軟知識表示與推理問題。相比現(xiàn)有技術(shù)，其僅利用實體自身屬性、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接口實時查詢和批量加載；負(fù)荷預(yù)測模塊，采用不同預(yù)測時間段對應(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)明公開了一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)及其批量投取件方法，其中，一種儲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)與智能儲物柜群進(jìn)行通訊。一種儲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；以編隊中心或參考點的坐標(biāo)形式設(shè)定起始點和目標(biāo)點，基于中心點或參考點計算推導(dǎo)每個機(jī)器人具體的起始位置和目標(biāo)位置，同時明確多機(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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