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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)發(fā)布方法及裝置。其中，該方法包括：從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取目標(biāo)領(lǐng)域的多個(gè)第一數(shù)據(jù)，并獲取預(yù)設(shè)的多個(gè)目標(biāo)查詢(xún)；對(duì)多個(gè)第一數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到多個(gè)第二數(shù)據(jù)，其中，預(yù)處理至少包括：隱私信息去標(biāo)識(shí)化處理；對(duì)于每個(gè)目標(biāo)查詢(xún)，基于多個(gè)第二數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可信數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏訪問(wèn)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，通過(guò)獲取基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)脫敏處理智能體；根據(jù)多個(gè)樣本脫敏數(shù)據(jù)集內(nèi)K類(lèi)脫敏數(shù)據(jù)的數(shù)量占比，以及P類(lèi)用戶(hù)權(quán)限的脫敏數(shù)據(jù)的數(shù)量占比，分配獲得多個(gè)主體的多個(gè)靜態(tài)貢獻(xiàn)度；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種移動(dòng)硬盤(pán)的Teensy病毒識(shí)別與防護(hù)方法，涉及病毒識(shí)別與防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)復(fù)合設(shè)備指紋構(gòu)建，將硬件紋波特征與動(dòng)態(tài)協(xié)議響應(yīng)結(jié)合，有效識(shí)別高仿真攻擊設(shè)備，突破傳統(tǒng)依賴(lài)單一特征檢測(cè)的局限；同時(shí)協(xié)議狀態(tài)遷移概率模型采用隱馬爾可...
								
            
							
            
							
						
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								      一種風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)方法及裝置，該方法包括：獲取網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行無(wú)故障的日志訓(xùn)練集，該日志訓(xùn)練集包括日志級(jí)別為第一級(jí)別的日志、且不包括日志級(jí)別為第二級(jí)別的日志，日志訓(xùn)練集中第一級(jí)別的日志包括用于表示存在錯(cuò)誤事件但不影響程序繼續(xù)運(yùn)行的日志，第二級(jí)別低于第一級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種資源隔離的泛在操作系統(tǒng)加固方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)安全技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取泛在操作系統(tǒng)信息，根據(jù)泛在操作系統(tǒng)信息，基于輕量級(jí)硬件輔助虛擬化技術(shù)，獲取執(zhí)行環(huán)境信息，根據(jù)用戶(hù)指令信息，獲取用戶(hù)操作風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)和用戶(hù)指令進(jìn)程信息。本發(fā)明通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)Informer時(shí)空特征融合的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，屬于風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、采集風(fēng)電機(jī)組在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中的原始SCADA數(shù)據(jù)；S2、將采集到的原始SCADA數(shù)據(jù)通過(guò)重采樣、降噪與變量選擇等預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的建筑物損傷智能檢測(cè)方法，包括以下步驟：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集；預(yù)處理與特征增強(qiáng)：對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)以及聲學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；損傷檢測(cè)：設(shè)計(jì)材料本構(gòu)驅(qū)動(dòng)的GAN架構(gòu)，其生成器通過(guò)可微分有限元分析層計(jì)算生成裂縫的應(yīng)力分布并與ABAQUS...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及司法數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的司法文書(shū)分類(lèi)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：采集司法案件數(shù)據(jù)并對(duì)司法案件數(shù)據(jù)進(jìn)行特征強(qiáng)化處理；對(duì)司法案件數(shù)據(jù)進(jìn)行侵權(quán)事實(shí)層級(jí)化解析，以得到司法案件數(shù)據(jù)的侵權(quán)類(lèi)型和侵權(quán)行為嚴(yán)重性；對(duì)司法案件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電表箱全生命周期的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，包括：獲取電表箱內(nèi)部紅外熱成像數(shù)據(jù)，基于幀間差分與圖像分割識(shí)別瞬時(shí)溫升斑塊區(qū)域，得到溫度異常二維空間分布圖；提取二維空間分布圖的溫升強(qiáng)度，若溫升強(qiáng)度超預(yù)設(shè)溫升閾值則判定存在熱異常，通過(guò)時(shí)空匹配關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種手術(shù)進(jìn)程管理方法和系統(tǒng)，涉及手術(shù)進(jìn)程管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明利用非剛性配準(zhǔn)算法融合DTI、fMRI和3D?T1WI影像數(shù)據(jù)，生成三維腦網(wǎng)絡(luò)圖譜，其次構(gòu)建LSTM深度學(xué)習(xí)模型，以術(shù)中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的腦表面位移場(chǎng)為輸入，深部組織位移值為標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于倉(cāng)儲(chǔ)物流技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于托盤(pán)BOM和匹配規(guī)則的精準(zhǔn)匹配方法，包括下列步驟：(一)托盤(pán)BOM數(shù)據(jù)構(gòu)建：在托盤(pán)安裝傳感器，進(jìn)行多維度信息采集，并基于采集的數(shù)據(jù)形成托盤(pán)的BOM數(shù)據(jù)；(二)匹配規(guī)則制定：基于貨物綜合特性、倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于圖注意力與時(shí)序特征融合的時(shí)空軌跡相似度計(jì)算方法，本發(fā)明結(jié)合層次分區(qū)樹(shù)，提出多種地圖遷移策略，降低跨地圖模型訓(xùn)練成本，解決了在實(shí)際應(yīng)用中，跨城市地圖場(chǎng)景下模型需要重新訓(xùn)練，訓(xùn)練成本過(guò)高的問(wèn)題。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種水電機(jī)組運(yùn)行故障數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及裝置，首先采集機(jī)組振動(dòng)信號(hào)，選擇時(shí)頻變換方法將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖像，增強(qiáng)信號(hào)特征維度，之后構(gòu)建擴(kuò)散特征遷移模型，通過(guò)正向擴(kuò)散逐步擾動(dòng)數(shù)據(jù)分布至高斯噪聲，再逆向去噪生成與真實(shí)故障樣本高度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于深度學(xué)習(xí)混合模型的船舶軌跡預(yù)測(cè)方法，涉及船舶軌跡預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)船舶AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使得處理后的船舶軌跡能夠更貼近真實(shí)的船舶航行軌跡，具有較高的可信度。所建立的基于時(shí)空特征耦合的CovTE?BiLSTM混合模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于風(fēng)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了基于信號(hào)分解與參數(shù)優(yōu)化的超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，具體步驟如下：S1：原始風(fēng)電功率數(shù)據(jù)處理，采用自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(CEEMDAN)對(duì)原始風(fēng)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行分解。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于振動(dòng)傳感數(shù)據(jù)的大壩安全監(jiān)測(cè)與裂縫預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有大壩安全監(jiān)測(cè)存在的數(shù)據(jù)采集不全、數(shù)據(jù)處理滯后、預(yù)測(cè)能力不足的問(wèn)題，方案要點(diǎn)是：采集大壩振動(dòng)數(shù)據(jù)，對(duì)大壩振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行基于動(dòng)態(tài)窗口的自適應(yīng)歸一化處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種湖泊水位與水面面積轉(zhuǎn)換方法及裝置本發(fā)明通過(guò)實(shí)測(cè)水面數(shù)據(jù)對(duì)初始湖泊水動(dòng)力模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，提升模型對(duì)湖泊動(dòng)態(tài)變化過(guò)程的擬合精度和模擬能力，克服了傳統(tǒng)水位面積轉(zhuǎn)換方法中僅依賴(lài)靜態(tài)地形數(shù)據(jù)或單一水位記錄而導(dǎo)致精度不足的問(wèn)題；同時(shí)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及環(huán)境管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于協(xié)同過(guò)濾算法的廢物回收處置服務(wù)商的智能推薦方法及裝置。所述方法包括：獲取多個(gè)產(chǎn)廢企業(yè)各自的產(chǎn)廢特征信息，多個(gè)產(chǎn)廢企業(yè)包括目標(biāo)產(chǎn)廢企業(yè)和多個(gè)參考產(chǎn)廢企業(yè)；根據(jù)多個(gè)產(chǎn)廢企業(yè)各自的產(chǎn)廢特征信息，計(jì)算目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種新聞傳播狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：采集待分析新聞在目標(biāo)發(fā)布平臺(tái)的傳播狀態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)平臺(tái)用戶(hù)進(jìn)行個(gè)體傳播分析，提取出平臺(tái)用戶(hù)的多個(gè)個(gè)體互動(dòng)特征；構(gòu)建平臺(tái)用戶(hù)的群體影響圖譜；對(duì)平臺(tái)用戶(hù)的多個(gè)個(gè)體互動(dòng)特征進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種互聯(lián)網(wǎng)貿(mào)易數(shù)據(jù)搜索處理方法及系統(tǒng)，屬于大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，該方法包括從全球貿(mào)易網(wǎng)站、電商平臺(tái)、海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)以及社交媒體渠道采集數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，構(gòu)建統(tǒng)一的多語(yǔ)言語(yǔ)義索引庫(kù)；構(gòu)建多層索引體系，基于倒排索引技術(shù)索引關(guān)鍵詞，基于...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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