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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明屬于新能源技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種新能源領(lǐng)域的事件管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該事件管理方法包括以下步驟：將新能源的各類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，生成多個(gè)事件類(lèi)型模型；根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)事件類(lèi)型模型進(jìn)行提取，提取出該業(yè)務(wù)場(chǎng)景所需數(shù)據(jù)，進(jìn)行事件發(fā)布...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、數(shù)據(jù)處理裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待處理數(shù)據(jù)；利用第一處理模型根據(jù)所述待處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型，對(duì)所述待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化解析處理，得到第一中間數(shù)據(jù)；利用預(yù)先配置的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)表分裂方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：獲取數(shù)據(jù)庫(kù)中每個(gè)分區(qū)的標(biāo)識(shí)信息和占用空間信息；對(duì)于任一分區(qū)，在占用空間信息超出分區(qū)分裂預(yù)警閾值的情況下，將標(biāo)識(shí)信息以及占用空間信息寫(xiě)入分區(qū)分裂預(yù)警監(jiān)控表中；在當(dāng)前時(shí)刻處于第一時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種生態(tài)敏感區(qū)實(shí)時(shí)定位與語(yǔ)音提示AI查詢器及方法，包括便攜式手持外殼，便攜式手持外殼內(nèi)集成GPS定位模塊、生態(tài)敏感區(qū)數(shù)據(jù)庫(kù)、處理器模塊、語(yǔ)音輸出模塊；通過(guò)集成GPS模塊與生態(tài)敏感區(qū)數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目區(qū)與敏感區(qū)的快速空間匹配，并利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種視頻檢索增強(qiáng)生成方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于用戶輸入的查詢內(nèi)容在預(yù)先設(shè)置的視頻檢索庫(kù)中進(jìn)行檢索，得到目標(biāo)視頻片段；將查詢內(nèi)容與目標(biāo)視頻片段輸入至預(yù)先訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型中，輸出查詢內(nèi)容對(duì)應(yīng)的視覺(jué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種模塊化可裝配的大模型檢索增強(qiáng)生成方法及相關(guān)設(shè)備，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過(guò)解析器對(duì)用戶配置的模塊化任務(wù)流程進(jìn)行解析，生成執(zhí)行指令后發(fā)送至執(zhí)行器，其中，模塊化任務(wù)流程包括多個(gè)功能模塊按照預(yù)先構(gòu)建的執(zhí)行流水線組成的；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于異構(gòu)圖語(yǔ)義的聯(lián)邦地點(diǎn)推薦方法，使用本地私有數(shù)據(jù)集構(gòu)建對(duì)應(yīng)的本地異構(gòu)圖，使用異構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)該本地異構(gòu)圖中的POI節(jié)點(diǎn)特征，通過(guò)注意力機(jī)制學(xué)習(xí)元路徑語(yǔ)義特征。融合該軌跡序列特征和對(duì)應(yīng)的元路徑語(yǔ)義特征訓(xùn)練本地模型；通過(guò)知識(shí)蒸餾...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種碳排放量計(jì)算方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：接收數(shù)據(jù)采集模塊發(fā)送的多個(gè)歷史能源數(shù)據(jù)和第一碳排放量；根據(jù)多個(gè)歷史能源數(shù)據(jù)，計(jì)算得到第二碳排放量；響應(yīng)于第一碳排放量和第二碳排放量的差值大于預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于雙源波文比分割地表蒸散發(fā)組分的方法，包括以下步驟：步驟1.收集氣象資料；步驟2.基于收集的氣象資料分別構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)波文比、植被冠層波文比和土壤層波文比的函數(shù)表達(dá)式；步驟3.將步驟2中的波文比表達(dá)式代入能量平衡方程和水汽平...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N鐵路碳排放量計(jì)算方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及交通運(yùn)輸領(lǐng)域。該方法包括：獲取碳排放核算區(qū)域內(nèi)的鐵路運(yùn)營(yíng)期間的能源相關(guān)數(shù)據(jù)；鐵路運(yùn)營(yíng)期間的能源數(shù)據(jù)包括：碳匯相關(guān)數(shù)據(jù)、至少一種第一能源各自對(duì)應(yīng)的總消耗量；基于碳匯相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于特征參數(shù)進(jìn)行增益函數(shù)構(gòu)建的探地雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法，包括：獲取探地雷達(dá)原始數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理后排序，獲取B?Scan初始數(shù)據(jù)矩陣；在預(yù)設(shè)采樣步長(zhǎng)下計(jì)算每道A?Scan數(shù)據(jù)的特征參數(shù)向量，按照初始數(shù)據(jù)矩陣掃描空間構(gòu)建特征參數(shù)矩陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水源熱泵技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于水源熱泵回灌試驗(yàn)數(shù)據(jù)的回灌壓力影響分析方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中回灌能力評(píng)估單一、參數(shù)識(shí)別精度低、無(wú)法動(dòng)態(tài)響應(yīng)多工況變化的問(wèn)題，包括采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、識(shí)別穩(wěn)定段、滲透參數(shù)反演、單位參數(shù)分析、回灌性能評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種高位鉆孔與采煤面瓦斯抽采?治理動(dòng)態(tài)協(xié)同預(yù)測(cè)方法，屬于煤礦瓦斯抽采與治理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：首先，根據(jù)多孔介質(zhì)多場(chǎng)耦合理論和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際工況，篩選出影響采空區(qū)瓦斯抽采效果及上隅角瓦斯治理效果的物理參數(shù)，并實(shí)時(shí)采集相應(yīng)的參數(shù)構(gòu)成時(shí)間序列數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水電機(jī)組監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種水力發(fā)電機(jī)組振動(dòng)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(dòng)信號(hào)、聲紋信號(hào)和溫度信號(hào)，基于所述振動(dòng)信號(hào)構(gòu)建振動(dòng)頻譜，基于所述聲紋信號(hào)構(gòu)建聲紋圖譜，基于溫度信號(hào)提取趨勢(shì)特征；提取振...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用戶興趣遷移點(diǎn)檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：采用滑動(dòng)窗口的方式對(duì)行為向量序列進(jìn)行切片，對(duì)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(lái)興趣狀態(tài)表示的差...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種流量分類(lèi)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：通過(guò)對(duì)原始流量按照相同的五元組劃分為至少兩個(gè)數(shù)據(jù)流，并對(duì)所述至少兩個(gè)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(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，并將聚類(lèi)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(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)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(guò)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(duì)標(biāo)記點(diǎn)的依賴及IMU累積誤差問(wèn)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(cè)單元并獲取各個(gè)子電池的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)各個(gè)子電池的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行測(cè)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(duì)不同酒齡的醬香型白酒標(biāo)準(zhǔn)樣品進(jìn)行檢測(cè)，獲取風(fēng)味物質(zhì)的原始檢測(cè)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(duì)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(kāi)了一種基于人工智能大模型的軟件源代碼安全漏洞檢測(cè)方法，屬于信息安全和源代碼檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：進(jìn)行用戶注冊(cè)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(cè)報(bào)告；本發(fā)明中，該方法通過(guò)多層次技術(shù)整合...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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