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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明為一種低頻電壓互感器設(shè)計(jì)方法、低頻電壓互感器、終端及介質(zhì)，屬于低頻電壓互感器領(lǐng)域，包括步驟：S1、獲取系統(tǒng)設(shè)計(jì)輸入?yún)?shù)；S2、基于輸入?yún)?shù)進(jìn)行磁參數(shù)計(jì)算；S3、基于得到的參數(shù)，設(shè)計(jì)LC補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算諧振頻率；S4、選擇繞組導(dǎo)體及絕緣材...
								
            
							
            
							
						
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								      一種VVER核電機(jī)組的改進(jìn)動(dòng)態(tài)刻棒方法，第一，建立VVER核電機(jī)組堆芯物理計(jì)算模型及響應(yīng)函數(shù)計(jì)算模型；第二，采用三維時(shí)空中子動(dòng)力學(xué)計(jì)算捕捉動(dòng)態(tài)刻棒過程控制棒快速移動(dòng)的時(shí)空特性，獲得動(dòng)態(tài)棒價(jià)值的模擬值；第三，采用三維穩(wěn)態(tài)中子學(xué)計(jì)算獲得VVER...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于分布式技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種面向高性能分布式訓(xùn)練的稀疏提前張量融合方法。本申請首先獲取每個(gè)參數(shù)層在反向傳播過程中生成的多維梯度張量；再將所述多維梯度張量展平為一維梯度張量；之后根據(jù)預(yù)設(shè)的稀疏化閾值對所述一維梯度張量進(jìn)行稀疏化壓縮...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)獲取井間連通強(qiáng)度變化的方法，包括以下步驟：步驟100、獲取注入井和生產(chǎn)井的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，基于注入井和生產(chǎn)井的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波計(jì)算；步驟200、對所述注入井和生產(chǎn)井的滲透率場、孔隙度場、壓力場和飽和度場進(jìn)行實(shí)時(shí)求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海上風(fēng)電技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種海上風(fēng)電的發(fā)電性能評價(jià)方法及系統(tǒng)，采集海上風(fēng)電場的多組不同源運(yùn)行數(shù)據(jù)和對應(yīng)的實(shí)時(shí)發(fā)電量數(shù)據(jù)，得到多組子同源運(yùn)行數(shù)據(jù)組；根據(jù)代表運(yùn)行數(shù)據(jù)對子同源數(shù)據(jù)組進(jìn)行處理，計(jì)算海上風(fēng)電場的子運(yùn)行數(shù)據(jù)波動(dòng)評價(jià)值；將所有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于魚類繁殖需求的生態(tài)調(diào)度方法及應(yīng)用，屬于水利水電工程環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對性解決產(chǎn)粘沉性卵魚類保護(hù)難題，通過建立種群繁殖特征適應(yīng)域模型（Ω(pi)），首次將水位變幅（近端因子）與水溫、流速（終端因子）的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智慧巡防管控方法，涉及智慧巡防技術(shù)領(lǐng)域，智慧巡防管控方法主要包括：根據(jù)巡防資源得到資源數(shù)據(jù)存儲模型；根據(jù)資源數(shù)據(jù)存儲模型，基于最短路徑計(jì)算和任務(wù)匹配方法得到快速響應(yīng)警力任務(wù)；確認(rèn)重大警情或安全事件，根據(jù)快速響應(yīng)警力任務(wù)進(jìn)行應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N排水策略的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域在第一時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息；其中，動(dòng)態(tài)信息包括降雨信息和水質(zhì)信息中的至少一種；根據(jù)目標(biāo)區(qū)域在第一時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息，確定目標(biāo)區(qū)域在第二時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息；其中，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然地理技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種多指標(biāo)綜合的干旱預(yù)警與階段檢測方法及裝置，應(yīng)用于氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱和水文干旱的監(jiān)測與預(yù)警，具有如下步驟：S1、數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理；S2、計(jì)算SIF葉綠素?zé)晒狻夂蚋珊抵笖?shù)和植被綠度數(shù)據(jù)集；S3、整理干...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于試題表征增強(qiáng)的變速認(rèn)知診斷方法和系統(tǒng)。首先，本方法采集并整理試題的異構(gòu)數(shù)據(jù)（包括文本、反應(yīng)時(shí)間、知識點(diǎn)），根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型采用不同的特征提取方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到數(shù)據(jù)數(shù)值化表示，然后通過文本與反應(yīng)時(shí)間和知識點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)，使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于智能數(shù)據(jù)分析的智慧倉儲監(jiān)控管理平臺，包括傳感檢測模塊、理想分析模塊、影響計(jì)算模塊、疲勞預(yù)測模塊、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊、異常波動(dòng)識別模塊與群體對比模塊。系統(tǒng)通過多點(diǎn)應(yīng)力檢測構(gòu)建各結(jié)構(gòu)部位的應(yīng)力演變曲線，在檢測初期提取相似度高的段落...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于動(dòng)態(tài)引導(dǎo)與多級互鎖的軟管連接智能防護(hù)系統(tǒng)及方法，涉及工業(yè)流體傳輸控制領(lǐng)域，解決了傳統(tǒng)白酒輸運(yùn)中軟管連接時(shí)存在的人工操作失誤風(fēng)險(xiǎn)與流程不可控等局限性問題。系統(tǒng)包括：上位機(jī)仿真模塊，用于動(dòng)態(tài)生成軟管連接邏輯圖，得到連接指令，并接收...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的確定方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。涉及業(yè)務(wù)培訓(xùn)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)用戶的業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)，其中，業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)包括以下至少之一：培訓(xùn)測試成績、操作行為鑒測結(jié)果、培訓(xùn)課程完課率；確定業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的培訓(xùn)維度，基于培訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于輕量化注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)的霧霾圖像復(fù)原方法，包括提取霧霾圖像中底層至高層地特征，輸入編碼器中；構(gòu)建局部注意力機(jī)制，捕獲霧霾圖像中的局部細(xì)節(jié)與長距離依賴信息；減少了計(jì)算復(fù)雜度并保證了復(fù)原效果；采用編碼器?解碼器結(jié)構(gòu)，結(jié)合注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于改進(jìn)YOLOv11的基牙選擇多要素分析方法。包括：先對原始脫敏牙齒全景x光片預(yù)處理，構(gòu)建并標(biāo)注自制數(shù)據(jù)集，進(jìn)行目標(biāo)檢測與牙齒關(guān)鍵點(diǎn)檢測。目標(biāo)檢測中，在原始模型引入動(dòng)態(tài)混合卷積網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Inception Mixer...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測技術(shù)的圖片內(nèi)容安全檢測系統(tǒng)，涉及圖片內(nèi)容安全檢測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明設(shè)置臨時(shí)存儲單元用以臨時(shí)存儲受信任數(shù)據(jù)源采集的未進(jìn)行安全檢測的所有圖片，設(shè)置前處理單元周期性對未檢測的圖片進(jìn)行前處理得到對應(yīng)的組內(nèi)校驗(yàn)序列、映射序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于改進(jìn)YOLOv8n的PCB表面缺陷檢測方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取PCB表面缺陷數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，隨后劃分訓(xùn)練集和測試集；選用YOLOv8n模型作為基礎(chǔ)模型，并對YOLOv8n模型進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建PCB表面缺陷檢測模型AGS...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種晶圓缺口頂點(diǎn)位置的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及晶圓校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取晶圓缺口的第一區(qū)域圖像、第二區(qū)域圖像與第三區(qū)域圖像；基于凸缺陷幾何特征，從第一區(qū)域圖像的第一缺口輪廓中識別出包含第一拐點(diǎn)的第一凸缺陷，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種三維醫(yī)學(xué)圖像分割方法，包括：(1)獲取無標(biāo)注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本，并對所述無標(biāo)注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到兩組醫(yī)學(xué)圖像；(2)初始化自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練框架，所述自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練框架包括學(xué)生網(wǎng)絡(luò)和教師網(wǎng)絡(luò)；(3)將所述兩組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于提示詞增強(qiáng)技術(shù)的圖像生成方法及系統(tǒng)，包括：獲取待生成數(shù)據(jù)，并采用正則表達(dá)式初步驗(yàn)證所述待生成數(shù)據(jù)的JSON格式；基于驗(yàn)證后的數(shù)據(jù)，從預(yù)設(shè)的列表中隨機(jī)獲取元素，并根據(jù)不同的內(nèi)容類別和標(biāo)簽生成系統(tǒng)提示；根據(jù)輸入數(shù)據(jù)中的內(nèi)容類...
								
            
							
            
							
						
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