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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)明公開了一種基于故障報告的自動生成鐵路供電測距參數(shù)的系統(tǒng)及方法，包括基于Python腳本語言設(shè)計的簡易打開故障報告界面、基于Python腳本語言的故障報告處理模塊、計算測距參數(shù)模塊和自動生成測試用例模塊。本發(fā)明實現(xiàn)了智能牽引變電站自動化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種軟件的功能測試方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。首先可以識別目標(biāo)軟件中的第一待測功能，該功能可以是新增或優(yōu)化的功能。接著，基于預(yù)先構(gòu)建的功能關(guān)系庫，確定該第一待測功能的多條關(guān)聯(lián)鏈路，并從中篩選出多個第二待測功能，包括與第一功能直接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種職能實體編碼映射方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：構(gòu)建第一業(yè)務(wù)系統(tǒng)的第一職能實體樹和第二業(yè)務(wù)系統(tǒng)的第二職能實體樹；根據(jù)第一職能實體樹中的第一葉子節(jié)點和第二職能實體樹中的第二葉子節(jié)點之間的葉子節(jié)點編碼映射關(guān)系，確定第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種數(shù)據(jù)更新方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待入庫文件，并基于待入庫文件設(shè)置待入庫文件對應(yīng)的離線數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)配置信息；基于結(jié)構(gòu)配置信息在大數(shù)據(jù)集群數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建離線數(shù)據(jù)表，并基于結(jié)構(gòu)配置信息將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的Text2SQL優(yōu)化生成方法，屬于自然語言處理領(lǐng)域。該方法通過信息增強的約束機制引導(dǎo)Text2SQL優(yōu)化框架運作，在框架中采用加權(quán)表選擇模塊，并進行動態(tài)列值填入，有效減少冗余的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)信息，從而進一步提升模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明特別涉及一種基于大模型的自動化指標(biāo)創(chuàng)建方法。該基于大模型的自動化指標(biāo)創(chuàng)建方法，用戶輸入需求，預(yù)處理后，利用大語言模型進行命名實體識別，提取關(guān)鍵實體信息，并生成結(jié)構(gòu)化需求參數(shù)；從SQL模板庫中匹配模板并動態(tài)填充，經(jīng)語法校驗和性能優(yōu)化后得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的數(shù)據(jù)問答方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，所述方法包括：獲取用戶輸入問題和問答知識庫；其中，所述問答知識庫中包括多個問答數(shù)據(jù)對，每個問答數(shù)據(jù)對包括預(yù)設(shè)問題和對應(yīng)的答案；根據(jù)所述用戶輸入問題構(gòu)建輸入提示詞；將所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種煙草農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng)，收集煙草農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；分析標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征，將標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)劃分為標(biāo)準(zhǔn)信息要素、標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)要素和標(biāo)準(zhǔn)條文要素三個知識單元；構(gòu)建煙草農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜本體模型，包括標(biāo)準(zhǔn)信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種模型資產(chǎn)入庫方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括：對獲取的待入庫三維模型進行預(yù)處理，確定與待入庫三維模型對應(yīng)的待入庫模型視圖集合；對待入庫模型視圖集合中各待入庫模型視圖進行目標(biāo)識別，確定目標(biāo)識別結(jié)果；根據(jù)預(yù)構(gòu)建的設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自監(jiān)督細粒度表示方法，包括：基于預(yù)設(shè)粒度規(guī)則對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集進行多級切分，得到細粒度子樣本集合；對每一子樣本生成兩種視圖增強數(shù)據(jù)，得到第一視圖與第二視圖；輸入共享參數(shù)的表示編碼網(wǎng)絡(luò)，獲得對應(yīng)的多層嵌入向量；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于科技成果推送技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于超圖重構(gòu)技術(shù)的科技成果潛在需求挖掘方法，包括：S1、構(gòu)建需求者?科技成果交互圖；S2、構(gòu)建需求者的超圖關(guān)聯(lián)矩陣和科技成果的超圖關(guān)聯(lián)矩陣；S3、使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕獲需求者間與科技成果間的直接依賴關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于平臺推薦效用刻畫實現(xiàn)社交平臺信息傳播預(yù)測的方法，包括以下步驟：生成社交內(nèi)容表征以及社交用戶表征；構(gòu)建社交平臺推薦向量；根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)渠道預(yù)測傳播過程；融合平臺推薦渠道；解碼得到后續(xù)時刻感染用戶。本發(fā)明還涉及一種基于平臺推薦效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于小信號放大技術(shù)的低滲油藏壓裂井快速試井分析方法，該方法包括：獲取低滲油藏壓裂井三線性流模型早期解析解；獲取低滲油藏壓裂井無限導(dǎo)流裂縫模型解析解和早期解析解；構(gòu)建低滲油藏壓裂井井底壓力影響函數(shù)；構(gòu)建低滲油藏壓裂井有限導(dǎo)流裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于雙向?qū)じ奶坠芫畬?dǎo)波頻散特性曲線獲取方法，采用頻率正序和倒序同時對頻散特征方程進行尋根的策略，可準(zhǔn)確且完備的獲取套管井中所有導(dǎo)波的頻散特性曲線，避免了傳統(tǒng)方法求解導(dǎo)波頻散過程中的漏失問題，同時應(yīng)用數(shù)值外推法加速計算過程，大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多層復(fù)合板格點陣超材料板固有振動特性計算方法，基于確定的材料參數(shù)和組成單胞的板組元的局部坐標(biāo)系，計算板組元在局部坐標(biāo)系中的剛度矩陣；確定單胞板格點陣超材料的整體坐標(biāo)系，計算單胞板格點陣超材料中各獨立板組元的局部坐標(biāo)系與整體坐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高端裝備制造產(chǎn)業(yè)中的智能制造裝備產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的高精度五金零件連續(xù)沖壓沖床的振動抑制方法，包括：根據(jù)振動頻譜分布，采用峰值檢測算法識別主要振動頻率和次要振動頻率，確定多頻段振動的關(guān)鍵頻點集合；通過預(yù)先建立的振動模式與阻尼參數(shù)映射模型，針...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光纖傳感技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種分布式光纖聲傳感系統(tǒng)抗混疊濾波方法及裝置，方法通過實時分析環(huán)境噪聲頻帶特性，動態(tài)調(diào)整抗混疊濾波器截止頻率與類型，并結(jié)合分頻段能量檢測關(guān)閉無效采樣通道，顯著抑制混疊噪聲并降低數(shù)據(jù)量。進一步引入設(shè)備故障特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度聚類的大數(shù)據(jù)特征提取方法，包括如下步驟：S1、對大數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；S2、采用Top?K相似度保留策略，生成相似度圖結(jié)構(gòu)；S3、執(zhí)行拉普拉斯嵌入，生成密度核候選區(qū)；S4、初始半徑為設(shè)定值一半提取鄰域樣本，若鄰域密度滿足核心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于地表形變物理約束的滑坡敏感性預(yù)測方法、設(shè)備和介質(zhì)，包括將研究區(qū)滑坡清單及滑坡敏感因子作為數(shù)據(jù)集輸入訓(xùn)練模型；通過物理約束模塊將研究區(qū)地表形變速率整合到訓(xùn)練模型中；訓(xùn)練完成后，對研究區(qū)進行滑坡敏感性預(yù)測。本發(fā)明利用MT?InS...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種智能一體化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，用以實現(xiàn)對前期數(shù)據(jù)的收集、歸檔以及存儲；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化單元，對預(yù)處理單元所收集的數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化建立，并實現(xiàn)統(tǒng)一篩選、分級、羅列以及合并，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一化管理；...
								
            
							
            
							
						
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