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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)明公開了基于物理信息深度神經(jīng)網(wǎng)絡的氣動支撐系統(tǒng)動態(tài)特性預測與調(diào)控方法，針對氣動支撐系統(tǒng)中帶附加氣包空氣彈簧動態(tài)特性預測與調(diào)控，包括以下步驟：將振幅X和頻率f作為輸入特征，剛度差ΔK和滯后角差Δφ作為輸出目標，對DNN模型進行訓練；計算訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于聯(lián)合仿真的電動汽車刮底評估方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及整車刮底仿真評估技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取整車參數(shù)信息和底護板信息；基于所述整車參數(shù)信息和所述底護板信息構(gòu)建整車多體動力學模型以及有限元模型，確定部件連接交互點和部件邊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于層間變路徑策略的復合材料熔融沉積成型過程仿真方法，包括以下步驟：根據(jù)ANSYS有限元軟件進行APDL參數(shù)化語言編程，建立有限元模型模塊；根據(jù)復合材料中組成材料添加對應屬性，包含比熱容、導熱率、密度和彈性模量等；對成型件模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種路橋參數(shù)的異常檢測方法，屬于土木工程技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：步驟1，建立監(jiān)測點之間的時空關(guān)聯(lián)性和數(shù)據(jù)映射關(guān)系；步驟2，實現(xiàn)判定規(guī)則的自適應更新，以適應橋梁服役階段的狀態(tài)演變；步驟3，對監(jiān)測數(shù)據(jù)中的異常進行智能化歸因分析；步驟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鞋類制造領(lǐng)域，提供一種飛織面運動鞋3D設計系統(tǒng)及方法，包括基于鞋面區(qū)域三維形態(tài)，構(gòu)建模擬生物纖維組織結(jié)構(gòu)的紗線力場模型，所述紗線力場模型為連續(xù)張力向量場，其中每一向量表示紗線在相應點的預期走向與張力方向；將鞋面生長過程模擬為在所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種擾動誘發(fā)滯后型巖爆預測方法和裝置、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)，包括：采集擾動數(shù)據(jù)；根據(jù)擾動數(shù)據(jù)，計算不同擾動幅值條件下的損傷值，同時對擾動個數(shù)進行歸一化，得到損傷系數(shù)和歸一化擾動個數(shù)關(guān)系；對發(fā)生巖爆的試樣損傷系數(shù)與相對擾動次數(shù)之間的關(guān)系進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種泥水盾構(gòu)刀盤噴嘴布置方法及系統(tǒng)，涉及隧道工程和盾構(gòu)機技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：確定噴嘴總流量和噴嘴數(shù)量，計算泥沙臨界起動流速；根據(jù)水射流理論公式、邊值條件以及動量通量守恒定理，得到流速?靶距公式；根據(jù)所述噴嘴總流量、所述噴嘴數(shù)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于齒輪加工技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于時變珩削力模型與珩齒振動特性分析的工藝優(yōu)化方法。引入了工件齒輪在軸向往復運動中的換向停留時長參數(shù)，通過位移函數(shù)將換向停留時長Δt映射為軸向進給量fz，精確模擬伺服電機啟停動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學習與隱私計算的多廠商電梯故障診斷模型聯(lián)合訓練方法及系統(tǒng)，通過聯(lián)邦學習框架實現(xiàn)跨廠商數(shù)據(jù)協(xié)同訓練。各廠商本地節(jié)點對振動信號、視頻流等多模態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取，采用差分隱私與同態(tài)加密技術(shù)保護數(shù)據(jù)隱私，中心服務器根據(jù)數(shù)據(jù)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種VOI桌面的安全數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)及方法，涉及虛擬化技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括虛擬化存儲管理模塊，用于根據(jù)項目的緊急類別設置多個VOI桌面用戶的存儲優(yōu)先級，并根據(jù)業(yè)務類別設置存儲副本數(shù)，利用AES?256算法和SM4國密算法，對存儲優(yōu)先級、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于虛實數(shù)據(jù)驅(qū)動的MSWI過程表征方法，涉及MSWI過程技術(shù)領(lǐng)域。包括：基于注意力機制的魯棒記憶神經(jīng)網(wǎng)絡和真實過程數(shù)據(jù)的相關(guān)變量構(gòu)建第一全流程表征模型；基于模糊森林集成方法，根據(jù)真實過程數(shù)據(jù)和虛擬數(shù)據(jù)構(gòu)建第二全流程表征模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務場景中，公開了一種基于因素權(quán)重優(yōu)化的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及介質(zhì)，包括：接收結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并提取數(shù)據(jù)中的基礎(chǔ)關(guān)鍵因素集合與監(jiān)測標的信息生成數(shù)據(jù)特征集合；基于數(shù)據(jù)特征集合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了綜合交通樞紐客流智能分析與動態(tài)預警方法，所述方法專門適用于多運輸方式接駁區(qū)域、立體化通道及高密度客流節(jié)點的綜合交通樞紐場景，所述方法包括如下步驟：在綜合交通樞紐的立體空間內(nèi)布設多模態(tài)感知網(wǎng)絡，包括在垂直交通節(jié)點部署三維激光掃描陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于超長文本處理的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分割技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取待輸入文件并將所述文件轉(zhuǎn)化為txt格式，得到格式文件；將所述格式文件進行第一次清洗，得到第一清洗文件；統(tǒng)計所述清洗文件中高頻詞匯并進行高頻詞匯的符號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)學習行為分析驅(qū)動的學習設備輔助優(yōu)化系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)增強與反饋技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建分布式學習框架，在本地設備端進行特征提取；動態(tài)調(diào)整各模態(tài)的權(quán)重分配；構(gòu)建時空連續(xù)的認知狀態(tài)圖譜；將數(shù)學公式和物理定律結(jié)構(gòu)化為符號規(guī)則；記錄學...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及生物安全實驗室的技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于物聯(lián)網(wǎng)的生物安全實驗室數(shù)字化分析方法及系統(tǒng)，方法步驟如下：先依據(jù)當前檢測場景的第一、二傳感器匹配檢測步驟；接著分別通過兩個傳感器獲取第一、二關(guān)鍵對象的狀態(tài)數(shù)據(jù)，且第一關(guān)鍵對象處于第二關(guān)鍵對象前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能坐便器的故障診斷方法、智能坐便器及存儲介質(zhì)，所述智能坐便器的故障診斷方法包括：實時采集傳感器數(shù)據(jù)，并通過滑動窗口得到窗口內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)；計算窗口內(nèi)傳感器數(shù)據(jù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括均值和標準方差；根據(jù)計算得到的統(tǒng)計數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于歷史注意力機制的多視角信息缺失處理方法，包括以下步驟：S1：持續(xù)存儲多視角的歷史有效觀測數(shù)據(jù)，并根據(jù)預設更新策略動態(tài)更新所緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù)；S2：獲取當前視角數(shù)據(jù)，并根據(jù)當前視角數(shù)據(jù)與緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù)的差異度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種系統(tǒng)故障概率計算方法，包括以下步驟：獲取系統(tǒng)的故障模式，進而將系統(tǒng)故障狀態(tài)表示為包含所有故障模式的二元向量；對任一所述故障模式，計算該故障模式的先驗概率、以及該故障模式下各檢測節(jié)點的觸發(fā)概率；基于貝葉斯定理，根據(jù)系統(tǒng)故障狀態(tài)包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取待處理智能駕駛數(shù)據(jù)集，其中，所述待處理智能駕駛數(shù)據(jù)集包括至少一有效數(shù)據(jù)片段；對所述至少一有效數(shù)據(jù)片段進行分析，確定所述至少一有效數(shù)據(jù)片段中的異常幀...
								
            
							
            
							
						
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