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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明屬于生物醫(yī)電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多模異構(gòu)時空圖卷積的上肢外骨骼動作識別系統(tǒng)及方法。該系統(tǒng)的整體流程為三個模塊依次進(jìn)行，通過基于圖節(jié)點的數(shù)據(jù)層融合方法將處理后的視覺和慣性兩種模態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并得到多模態(tài)節(jié)點特征矩陣；再通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域，是一種基于全局?局部時空LSTM建模的神經(jīng)形態(tài)眼動跟蹤方法，包括：利用全局特征提取模型GFMM和多尺度特征提取模型MSM，結(jié)合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM構(gòu)建神經(jīng)形態(tài)眼動跟蹤模型；將神經(jīng)形態(tài)視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為幀圖像，輸入神經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于圖像分割的浮游藻類生物量計算方法、系統(tǒng)及裝置，其方法包括：對浮游藻類水體樣本進(jìn)行多深度層掃描；對浮游藻類顯微圖像序列進(jìn)行預(yù)處理；對預(yù)處理圖像序列進(jìn)行目標(biāo)的分割和分類；利用分割區(qū)域外接水平矩形的中心點偏移量以及結(jié)構(gòu)相似度判斷相鄰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于改進(jìn)SDM?YOLOv8的室外停車場車位狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，通過基于室外停車場車位的采集數(shù)據(jù)，建立停車場數(shù)據(jù)集，為車位狀態(tài)檢測模型的訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，基于停車場數(shù)據(jù)集，結(jié)合改進(jìn)SDM?YOLOv8進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到車位狀態(tài)檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于YOLOv12優(yōu)化的霧天目標(biāo)檢測方法及裝置，所述方法包括以下步驟：采集原始數(shù)據(jù)，并對所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)；其中，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中至少包括若干個霧天環(huán)境下的交通圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對預(yù)設(shè)改進(jìn)YOLOv1...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種人體行為檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，通過獲取目標(biāo)場景的模糊圖像，將模糊圖像輸入預(yù)先構(gòu)建的目標(biāo)檢測模型中進(jìn)行關(guān)鍵點識別，得到多個關(guān)鍵點以及與多個關(guān)鍵點分別對應(yīng)的多個位置信息，根據(jù)多個關(guān)鍵點和多個位置信息，構(gòu)建關(guān)鍵點時序序列，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多源氣象數(shù)據(jù)融合的三維云型分類方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取衛(wèi)星數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)、數(shù)值模式數(shù)據(jù)和地面觀測數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；采用三維云量分析方法，以數(shù)值模式數(shù)據(jù)的三維云量作為背景場，形成多源數(shù)據(jù)融合的三維云量格點場；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高精地圖數(shù)據(jù)生成三維仿真場景的方法和系統(tǒng)。該方法通過解析高精地圖數(shù)據(jù)，提取道路、人行道、馬路牙等基礎(chǔ)設(shè)施的幾何信息及屬性，在三維建模軟件中構(gòu)建節(jié)點網(wǎng)絡(luò)，程序化地生成基礎(chǔ)設(shè)施的三維幾何模型；采用點云實例化技術(shù)，對路燈、圍墻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于工業(yè)的智慧能源多能評價可視化系統(tǒng)及方法，涉及能源大數(shù)據(jù)可視化交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，通過時空哈希編碼方法，生成時空對齊的高維能源數(shù)據(jù)；基于三維流形坐標(biāo)模型，將設(shè)備能效參數(shù)轉(zhuǎn)化為等效能量質(zhì)量場，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種組件的檢測方法與模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、控制器、介質(zhì)、產(chǎn)品，方法包括：將待測組件的第一待測圖像和第二待測圖像輸入到第一模型中，得到待測組件的檢測結(jié)果；第一待測圖像為待測組件在生產(chǎn)過程中第一環(huán)節(jié)的圖像，第二待測圖像為待測組件在生產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于預(yù)訓(xùn)練3D擴(kuò)散模型的毫米波雷達(dá)點云生成方法及系統(tǒng)，屬于計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟一、采用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行激光雷達(dá)點云和毫米波雷達(dá)點云的幾何特征提取，獲取深度幾何特性；步驟二、采用多模態(tài)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)模塊進(jìn)行毫米...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種現(xiàn)代Web技術(shù)的圍棋網(wǎng)站系統(tǒng)及城市切換模塊，屬于圍棋在線平臺技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)采用React前端框架與Node.js后端技術(shù)，實現(xiàn)前后端分離架構(gòu)，運用JWT認(rèn)證，支持多終端訪問。具備用戶管理、圍棋教學(xué)、賽事管理和社區(qū)互動等核心模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工廠生產(chǎn)智能監(jiān)督管理方法及其系統(tǒng)，涉及生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括，基于操作行為構(gòu)建時間差值鏈，通過滑動窗口提取波動特征基元；對波動特征基元進(jìn)行頻域變換，獲取節(jié)奏波動譜；計算節(jié)奏波動譜與歷史節(jié)奏參考譜的動態(tài)時間規(guī)整距離，得到譜偏離...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N金融產(chǎn)品的推薦方法、裝置和電子設(shè)備，該方法包括：獲取目標(biāo)樣本的數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)，并提取目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)的特征，得到特征項，其中，目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)至少包括年齡小于預(yù)設(shè)年齡的預(yù)定客戶的基本信息數(shù)據(jù)和表現(xiàn)數(shù)據(jù)；通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型對特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的接入設(shè)備評估系統(tǒng)，屬于接入設(shè)備評估系統(tǒng)領(lǐng)域，包括殼體顏色改變采集模塊、設(shè)備安裝數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊、評估模塊以及可視化通知模塊；所述殼體顏色改變采集模塊通過攝像頭采集各個接入設(shè)備的殼體顏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種平行布置集裝箱碼頭自動導(dǎo)引車調(diào)度方法，包括以下步驟：采集集裝箱碼頭AGV調(diào)度參數(shù)；建立AGV調(diào)度優(yōu)化模型；求解AGV調(diào)度優(yōu)化模型；輸出AGV調(diào)度方案。由于本發(fā)明考慮了AGV路徑?jīng)_突及充電過程對實際作業(yè)的影響構(gòu)建了以AGV耗電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種量子比特信號傳輸方法、裝置、微波線路及量子計算機(jī)，包括：光芯片接收第一信號并通過至少一個或多個功分器，對第一信號按權(quán)重系數(shù)分成多個支路輸送的第二信號；對第二信號進(jìn)行濾波和調(diào)制，與量子芯片的微波信號進(jìn)行適配，并將若干第二信號輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多智能體和檢索增強(qiáng)生成的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括知識提取智能體、檢索增強(qiáng)生成模塊、規(guī)劃教學(xué)智能體、知識鞏固智能體和測試評估智能體；知識提取智能體從原始學(xué)習(xí)資料中提取文檔信息并轉(zhuǎn)換為半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；檢索增強(qiáng)生成模塊用于將...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書涉及人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域，提供了客服場景的會話交互方法及裝置。該方法包括：獲取歷史客服會話數(shù)據(jù)；從所述歷史客服會話數(shù)據(jù)中提取第一意圖標(biāo)簽，對第一意圖標(biāo)簽進(jìn)行聚類分析，并對聚類結(jié)果進(jìn)行多次文本分類，以建立具有遞進(jìn)層級關(guān)系的意圖庫及關(guān)聯(lián)的應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)數(shù)字化規(guī)劃的圖模數(shù)融合方法及系統(tǒng)，涉及電網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取電網(wǎng)的拓?fù)鋱D、電網(wǎng)的物理模型和電網(wǎng)的運行數(shù)據(jù)，并對電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；提取拓?fù)鋱D中的節(jié)點和線路，同時提取物理模型中的元件和連接關(guān)系，并將拓?fù)鋱D中的節(jié)點與物理...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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