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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)的融媒體稿件傳播效果預(yù)測方法，其讀取待預(yù)測稿件并且將待預(yù)測稿件按照文本稿件、視頻稿件和音頻稿件進行分類并處理，將處理得到的特征數(shù)據(jù)經(jīng)歸一化處理后得到結(jié)構(gòu)化特征向量；根據(jù)結(jié)構(gòu)化特征向量，在知識庫中基于主題相似度檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)和媒體行業(yè)數(shù)據(jù)要素的融媒體選題策劃方法，其通過API接口和分布式爬蟲，從融媒體平臺中實時獲取融媒體數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)清洗、對齊和多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，然后提取關(guān)鍵特征并構(gòu)建動態(tài)知識圖譜；用戶輸入關(guān)鍵詞并且選擇報題類型，提...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書提供一種基于信息安全維度的模型訓(xùn)練優(yōu)化方法及裝置，根據(jù)包括安全樣本數(shù)據(jù)和風(fēng)險樣本數(shù)據(jù)的多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)，通過第一大模型自動化生成訓(xùn)練第一多模態(tài)大模型所需的安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)和風(fēng)險訓(xùn)練數(shù)據(jù)。進而，基于安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)和風(fēng)險訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用偏好學(xué)習(xí)方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)機葉片疲勞損傷預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。提供一種風(fēng)機葉片疲勞損傷預(yù)測方法及系統(tǒng)。步驟如下：基于葉片各向異性參數(shù)構(gòu)建耦合有限元模型；實時獲取葉片表面三維應(yīng)變場數(shù)據(jù)，以及葉片振動加速度信號、環(huán)境溫濕度和風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維監(jiān)測數(shù)據(jù)集；基于多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種管道異常檢測方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及管道技術(shù)領(lǐng)域，旨在提高管道異常的檢測效率。該方法包括：獲取管道所處的待檢測區(qū)域的環(huán)境信息；環(huán)境信息包括：待檢測區(qū)域的區(qū)域圖像和傳感器數(shù)據(jù)；傳感器數(shù)據(jù)包括：溫度數(shù)據(jù)、煙霧數(shù)據(jù)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種滾動軸承小樣本開集故障診斷方法，屬于故障診斷領(lǐng)域。解決現(xiàn)有滾動軸承數(shù)據(jù)稀缺導(dǎo)致故障特征提取能力不足以及開集閾值策略僵化的問題。方法包括：構(gòu)建小樣本閉集分類模塊，所述模塊通過融合密集連接網(wǎng)絡(luò)和原型網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)故障特征提取與分類；設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體為綜合能源站智能診斷系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：動態(tài)軌跡捕捉模塊、滯后響應(yīng)分析模塊、失配行為診斷模塊、故障鏈定位模塊。本發(fā)明中，采用動態(tài)時間規(guī)整算法處理滑動窗口時序數(shù)據(jù)并計算軌跡斜率差異，增強對瞬時擾動特征的捕捉精...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種信號變點檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括：獲取待檢測信號，待檢測信號由多個時序上連續(xù)的信號點組成；分別確定任一信號點與任一信號點間的徑向基函數(shù)值；對于多個時長中的任一時長，根據(jù)時長內(nèi)任一信號點與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種航道整治建筑物保護方法及裝置，屬于水上交通安全與航道管理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括通過多類傳感器實時采集船舶的動態(tài)信息，采用分層式自適應(yīng)濾波對船舶的動態(tài)信息進行融合，獲得融合后的船舶行為數(shù)據(jù)；基于融合后的船舶行為數(shù)據(jù)對船舶行為進行實時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖紙審核技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種審查變電站CAD圖紙的人工智能助手。審查變電站CAD圖紙的人工智能方法包括：通過統(tǒng)一接口獲取DWG圖紙和審查規(guī)范PDF文件，使用pyautocad或ezdxf庫解析圖元并提取設(shè)備信息與拓?fù)潢P(guān)系，構(gòu)建基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種陸上油氣管道目標(biāo)可靠度確定方法，包括以下步驟：獲取油氣管道數(shù)據(jù)集并構(gòu)建油氣管道的若干種典型設(shè)計工況；計算每種典型設(shè)計工況下油氣管道的極端極限狀態(tài)失效概率；根據(jù)油氣管道失效事故的不同影響，建立油氣管道的總失效后果計算模型；將典...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于離散狀態(tài)空間的風(fēng)電場并網(wǎng)動態(tài)聚合等值建模方法，包括：整合風(fēng)電場內(nèi)各機組離散狀態(tài)空間模型，構(gòu)建對角塊矩陣聯(lián)合模型；基于集電網(wǎng)絡(luò)線路電抗離散方程與實對稱矩陣Xw，通過線性疊加生成初次等值電抗模型；對Xw進行特征值分解，生成模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及電解水制氫技術(shù)領(lǐng)域，包括堿性電解槽的裝配質(zhì)量評估方法、裝置、及存儲介質(zhì)。通過基于裝配完成的堿性電解槽的機械?電耦合模型、以及堿性電解槽的尺寸公差，確定運行階段每個電解小室的面接觸電阻的第一允許波動范圍；基于電解小室的每種輸入電流值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種整體式汽車底盤結(jié)構(gòu)性能評價方法，包括(1)建立包含剛度、強度、模態(tài)頻率和輕量化系數(shù)的多維度評價指標(biāo)體系；(2)構(gòu)建參數(shù)化有限元仿真模型進行多物理場耦合分析；(3)結(jié)合動態(tài)載荷譜分析確定指標(biāo)權(quán)重分配；(4)對試制樣車在閉環(huán)系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及半導(dǎo)體器件測試技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種SiC MOSFET功率循環(huán)測試方法，包括以下步驟：S1、搭建復(fù)合環(huán)境測試平臺配置動態(tài)測試參數(shù)，自動計算物理邊界，并實時采集傳感器數(shù)據(jù)；S2、基于所述物理邊界與傳感器數(shù)據(jù)建立有限元仿真模型，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于兩階段維納過程的退化設(shè)備壽命預(yù)測方法，涉及設(shè)備壽命預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括兩階段維納過程建模；兩階段確定參數(shù)維納過程壽命預(yù)測；兩階段隨機參數(shù)維納過程壽命預(yù)測；兩階段模型參數(shù)極大似然估計；預(yù)測模型訓(xùn)練優(yōu)化；預(yù)測模型在線更新，本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種多語言翻譯方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：基于待翻譯文件中的標(biāo)準(zhǔn)化翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對應(yīng)的初始翻譯文件，待翻譯文件基于至少一種語言生成；確定初始翻譯文件中缺失翻譯文本對應(yīng)的目標(biāo)翻譯數(shù)據(jù)；基于目標(biāo)翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及單分子電輸運領(lǐng)域，且公開了一種基于融合注意力機制的單分子電學(xué)數(shù)據(jù)分析方法；方法包括：步驟1，獲取單分子電導(dǎo)軌跡訓(xùn)練集；步驟2，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟3，訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟4，對單分子混合溶液進行檢測；通過設(shè)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有利...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓(xùn)練方法、裝置及數(shù)據(jù)生成方法。其中，該模型訓(xùn)練方法包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包括多個訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)中均包括缺失值；在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機選取多個目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)；利用目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對應(yīng)的掩碼矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┗谌哂嘁种频漠悩?gòu)知識遷移方法和系統(tǒng)，方法為：將輸入圖像分別送入異構(gòu)的教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，抽取各自網(wǎng)絡(luò)的特征向量，得到教師特征向量和第一學(xué)生特征向量；將第一學(xué)生特征向量送入解耦模塊，獲得與教師特征向量維度一致的第二學(xué)生特征向量，將...
								
            
							
            
							
						
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