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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)明公開了一種基于物理引導在線更新的刀具磨損診斷和壽命預測方法，包括首先通過傳感器信號降噪處理構(gòu)建訓練集，搭建雙模塊神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行預訓練；同時建立分階段磨損物理模型，通過粒子濾波算法將兩者預測值動態(tài)融合，利用狀態(tài)方程實時校正誤差。進而基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于可微分水文物理模型的流量演算方法、系統(tǒng)和設(shè)備，屬于水文預報領(lǐng)域，所述方法為：通過目標方程對所有網(wǎng)格單元在每個時間步長下的所述總徑流量進行迭代計算，以輸出區(qū)域流量，其中，所述目標方程是通過對圣維南方程組的運動波簡化方程進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了調(diào)解文書生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于文本信息化技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何能夠智能生成規(guī)范調(diào)解文書，并支持動態(tài)調(diào)整，技術(shù)方案為：數(shù)據(jù)采集：根據(jù)預設(shè)的調(diào)解數(shù)據(jù)采集表單采集調(diào)解過程中的數(shù)據(jù)，提取調(diào)解過程中的數(shù)據(jù)的關(guān)鍵數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高斯離散嵌入模型的單詞語義表示方法，包括以下步驟：S1、高斯分布擴展詞嵌入；使用變分自編碼器(VAE)生成單詞的詞嵌入；S2、將S1步驟中生成的連續(xù)詞嵌入映射到離散嵌入集合；使用向量量化技術(shù)，通過最近鄰搜索算法選擇最接近...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于圖生成的視頻預訓練方法和預測方法。預訓練方法包括：基于觀察圖像構(gòu)建含有物體頂點和視覺動作頂點的生成圖
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光計算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種光學神經(jīng)網(wǎng)絡的在線訓練系統(tǒng)。本發(fā)明的在線訓練系統(tǒng)處理流程包括設(shè)置光學神經(jīng)網(wǎng)絡芯片初始權(quán)重；將加載輸入信號的光輸入到光學神經(jīng)網(wǎng)絡芯片中；在光學神經(jīng)網(wǎng)絡芯片中進行前向傳播并讀取輸出結(jié)果；根據(jù)輸出結(jié)果反向傳播計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及低價值密度數(shù)據(jù)的多源深度對抗遷移方法，包括如下步驟：低價值密度數(shù)據(jù)特征分析與識別，從時間、屬性和領(lǐng)域等三個維度分析低價值密度數(shù)據(jù)的特征，解析其對知識發(fā)現(xiàn)的抑制作用，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)挖掘標簽數(shù)據(jù)的演變規(guī)律、利用信息熵理論和信息傳遞聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源遷移自適應增強網(wǎng)絡的預測建模方法，包括如下步驟：源域建模，多源域和目標域的樣本分別經(jīng)過基于對抗的深度遷移學習后，提取多源域的一致性信息，并將此信息輸入至域判別器，區(qū)分數(shù)據(jù)來自于源域還是目標域；將源域特征輸入至非線性回歸器，完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種知識路由方法及裝置。其中，該方法包括：對目標查詢語句進行語義分析，得到目標查詢語句的目標關(guān)鍵詞，其中，目標查詢語句用于進行知識查詢；利用目標關(guān)鍵詞對知識分段集合進行多次迭代查詢，得到包含目標關(guān)鍵詞的目標知識分段，并將目標知識...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種哈密頓量確定架構(gòu)、方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及量子計算技術(shù)領(lǐng)域，該架構(gòu)包括：多個超導量子比特和多個超導量子干涉儀構(gòu)成的超導量子線路和控制裝置；多個超導量子比特構(gòu)成的二維陣列的邊界上的每兩個超導量子比特連接有一個超導量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于因果卷積張量的經(jīng)濟作物高光譜數(shù)據(jù)預測方法和裝置，具體包括以下步驟：S1：從服務器接收經(jīng)濟作物歷史高光譜數(shù)據(jù)并進行存儲；S2：根據(jù)經(jīng)濟作物歷史高光譜數(shù)據(jù)構(gòu)造經(jīng)濟作物高光譜數(shù)據(jù)張量；S3：根據(jù)經(jīng)濟作物歷史高光譜數(shù)據(jù)，創(chuàng)建初始的因果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生態(tài)環(huán)境治理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于熱力學熵增原理的區(qū)域生態(tài)環(huán)境治理措施評估方法，包括以下步驟：S1，選擇反映目標區(qū)域生態(tài)健康度的相關(guān)指標；S2，以熵值計算值量化相關(guān)指標在各個區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的健康度；S3，根據(jù)量化的熵值計算值獲取對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的智慧城市評價系統(tǒng)及其方法，涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集智慧城市實時數(shù)據(jù)集；構(gòu)建元宇宙鏡像，模擬城市環(huán)境，輸出元宇宙鏡像推演結(jié)果；構(gòu)建Vision Transformer模型分析元宇宙鏡像推演結(jié)果中的3D場景視頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于水文模擬的水庫調(diào)度方法和系統(tǒng)，屬于水庫優(yōu)化調(diào)度方法領(lǐng)域，該方法為：基于水文環(huán)境數(shù)據(jù)和預設(shè)水土保持模型構(gòu)建水文環(huán)境模擬模型；基于水文環(huán)境模擬模型獲取初始流域徑流數(shù)據(jù)；基于初始流域徑流數(shù)據(jù)及預設(shè)干旱評估模型，獲取初始流域干旱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種裝配式襯砌管片調(diào)度方法、系統(tǒng)及工序進度管理方法，調(diào)度方法包括：建立包含堆場區(qū)域的襯砌管片信息及堆場庫存信息的數(shù)據(jù)庫；基于新增需求的施工點坐標和需求類型，調(diào)用地圖API接口，篩選出數(shù)據(jù)庫中滿足庫存類型和數(shù)量約束的候選堆場區(qū)域集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的電力需求響應優(yōu)化調(diào)度方法，包括如下步驟：S1、采集用戶用電數(shù)據(jù)、負荷數(shù)據(jù)、電價數(shù)據(jù)與響應記錄，構(gòu)建用戶行為特征集合；S2、生成響應潛力模型，輸出用戶響應概率與分組標簽；S3、預測未來調(diào)度周期內(nèi)的負荷與電價，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產(chǎn)安全管理技術(shù)領(lǐng)域，且公開了適配于三乙醋酸甘油酯生產(chǎn)的存儲安全管理方法，包括：判斷目標區(qū)域內(nèi)的氣體濃度是否正常，判斷氣體濃度異常原因，構(gòu)建員工習慣模型，引導員工的拿取習慣，該適配于三乙醋酸甘油酯生產(chǎn)的存儲安全管理方法，判斷區(qū)域內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火電機組負荷優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種低排放的火電機組負荷優(yōu)化分配方法，包括：對火電機組的運行數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，得到數(shù)據(jù)處理后的運行數(shù)據(jù)；根據(jù)數(shù)據(jù)處理后的運行數(shù)據(jù)確定火電機組的煤耗特性曲線，排放特性曲線及調(diào)節(jié)時間參數(shù)，根據(jù)煤耗特性曲...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于韌性理論的農(nóng)村居民點評價方法，包括以下步驟：1)收集農(nóng)村居民點評價參考數(shù)據(jù)；2)計算農(nóng)村居民點內(nèi)核系統(tǒng)韌性評價指標；3)計算農(nóng)村居民點外緣系統(tǒng)韌性評價指標；4)對農(nóng)村居民點內(nèi)核系統(tǒng)韌性評價指標和農(nóng)村居民點外緣系統(tǒng)韌性評價指標進行標準...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于產(chǎn)線節(jié)拍?能耗協(xié)同管控的高強韌構(gòu)件熱成形方法，屬于熱成形技術(shù)領(lǐng)域，其中，方法包括：分別獲取高強韌構(gòu)件在輥底式加熱爐加熱過程的第一工藝參數(shù)、在機械臂上下模過程中的第二工藝參數(shù)及在壓力機沖壓保壓過程中的第三工藝參數(shù)；基于第一工...
								
            
							
            
							
						
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