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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      以核心硬件開關(guān)實(shí)現(xiàn)功耗調(diào)適的處理器及處理器控制方法。處理器的目標(biāo)核心具有一功耗調(diào)適硬件。該功耗調(diào)適硬件在一第一功耗模式啟動(dòng)，且在一第二功耗模式至少局部關(guān)閉。核心傳感器耦接該目標(biāo)核心，產(chǎn)生該目標(biāo)核心的感測(cè)信息。性能控制單元耦接該核心傳感器，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電器設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，公開了按鍵設(shè)置方法、裝置、電器設(shè)備及介質(zhì)，本發(fā)明使用戶可自主根據(jù)語(yǔ)音提示選擇每個(gè)功能按鍵在按鍵區(qū)域的設(shè)置位置，通過(guò)建立功能按鍵和對(duì)應(yīng)設(shè)置位置的關(guān)聯(lián)關(guān)系實(shí)現(xiàn)按鍵位置的自定義設(shè)計(jì)，并在按鍵位置設(shè)置完成后使用戶可自主根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模型管理資源池動(dòng)態(tài)調(diào)配方法、裝置、服務(wù)器及介質(zhì)，屬于大模型領(lǐng)域，包括：計(jì)算得到待訓(xùn)練模型的多個(gè)子任務(wù)，獲取每個(gè)子任務(wù)的參數(shù)；根據(jù)子任務(wù)的參數(shù)確定每種預(yù)設(shè)容器的時(shí)長(zhǎng)適配性；根據(jù)每種預(yù)設(shè)容器的時(shí)長(zhǎng)適配性和每個(gè)子任務(wù)的參數(shù)，計(jì)算得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于OOB增強(qiáng)映射表的小系統(tǒng)快速文件恢復(fù)方法，所述方法包括：數(shù)據(jù)寫入空閑物理頁(yè)時(shí)，擴(kuò)展該物理頁(yè)OOB區(qū)域的映射增強(qiáng)字段；映射關(guān)系更新時(shí)，將日志記錄寫入日志頁(yè)；映射頁(yè)臟化時(shí)，記錄映射頁(yè)頁(yè)號(hào)及其關(guān)聯(lián)日志頁(yè)的最新位置信息；定期生成...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于協(xié)同智能分析的平臺(tái)運(yùn)行性能評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系建立有向數(shù)據(jù)依賴圖，將運(yùn)行性能數(shù)據(jù)按時(shí)間順序排列形成性能波動(dòng)序列；計(jì)算有向數(shù)據(jù)依賴圖中監(jiān)控對(duì)象的關(guān)聯(lián)重要度，分析性能波動(dòng)序列，計(jì)算超出預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于Python環(huán)境的庫(kù)實(shí)體依賴沖突識(shí)別方法，屬于依賴沖突識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)監(jiān)控得到的函數(shù)調(diào)用流數(shù)據(jù)、資源占用時(shí)序序列、異常事件集，預(yù)處理得到調(diào)用頻次矩陣、資源特征序列及編碼異常集；根據(jù)各Python庫(kù)實(shí)體設(shè)置圖節(jié)點(diǎn)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種FPGA高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)腜CIe接口實(shí)現(xiàn)方法及裝置，通過(guò)創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)直接存儲(chǔ)器訪問(wèn)機(jī)制，通過(guò)物理連續(xù)緩存區(qū)注冊(cè)和描述符隊(duì)列管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全高效傳輸。構(gòu)建基于時(shí)間戳的數(shù)據(jù)塊組織策略，結(jié)合突發(fā)傳輸通道和狀態(tài)跟蹤器，建立可靠...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。所述方法包括：獲取關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)中內(nèi)存表空間對(duì)應(yīng)的兩組檢查點(diǎn)文件和初始化變量；根據(jù)所述兩組檢查點(diǎn)文件和所述初始化變量，得到活動(dòng)文件組和靜態(tài)文件組；根據(jù)所述初始化變量，將關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及銅管質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種銅管質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)存證方法及系統(tǒng)，方法包括：將銅管生產(chǎn)流程按照流程工藝節(jié)點(diǎn)劃分為若干加工工藝階段，并組成為工藝階段序列；對(duì)應(yīng)采集各加工工藝階段的銅管生產(chǎn)參數(shù)，并轉(zhuǎn)化為唯一識(shí)別的追溯憑證；基于工藝階段...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離實(shí)現(xiàn)方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取數(shù)據(jù)包，數(shù)據(jù)包包含有數(shù)據(jù)讀和/或?qū)懙闹甘拘畔ⅲ粚?duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行解析獲得表征數(shù)據(jù)讀狀態(tài)和/或?qū)憼顟B(tài)的狀態(tài)對(duì)象句柄；根據(jù)數(shù)據(jù)包的對(duì)象生成一個(gè)或多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大模型的數(shù)據(jù)庫(kù)映射文件轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)，方法包括：遞歸遍歷目標(biāo)項(xiàng)目路徑下的文件，得到文件路徑列表；按照文件路徑列表中的路徑順序，循環(huán)執(zhí)行以下步驟S1?S5；S1：讀取第N個(gè)待轉(zhuǎn)換文件的待轉(zhuǎn)換文件內(nèi)容；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于面試題自動(dòng)生成技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于自蒸餾和行業(yè)知識(shí)庫(kù)的高精度AI面試題生成方法。該發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整題目難度，能夠更為精準(zhǔn)地反映面試者的實(shí)際能力，提升面試過(guò)程的效率與準(zhǔn)確性，同時(shí)，基于自蒸餾和行業(yè)知識(shí)庫(kù)的面試題生成，確保面試題目與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)權(quán)重融合的實(shí)體抽取方法和裝置，包括：獲取待抽取工業(yè)文本；將待抽取工業(yè)文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的實(shí)體抽取模型中進(jìn)行實(shí)體抽取，得到待抽取工業(yè)文本的實(shí)體抽取結(jié)果；其中，實(shí)體抽取模型包括輸入預(yù)處理層、文本編碼層、特征提取層和分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨模態(tài)數(shù)據(jù)查詢方法，屬于數(shù)據(jù)查詢處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：預(yù)先根據(jù)預(yù)設(shè)的三元組注冊(cè)格式，提取數(shù)據(jù)源的多個(gè)描述符信息，以生成訪問(wèn)接口，用于向數(shù)據(jù)源訪問(wèn)數(shù)據(jù)；還包括，響應(yīng)于查詢內(nèi)容，解析得到模態(tài)類型，根據(jù)模態(tài)類型選取對(duì)應(yīng)類型的數(shù)據(jù)源，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多因素驅(qū)動(dòng)的理想位置偏好興趣點(diǎn)推薦方法，涉及興趣點(diǎn)推薦識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：首先，獲取用戶的目標(biāo)軌跡序列并構(gòu)建行為感知興趣點(diǎn)圖和空間感知興趣點(diǎn)圖；其次，利用行為感知的圖提示模塊，通過(guò)雙向信息聚合和時(shí)空間隔嵌入來(lái)增強(qiáng)行為感知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的傳媒數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。所述的方法包括如下步驟：在傳媒數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中搭建傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎、傳媒數(shù)據(jù)處理引擎以及傳媒數(shù)據(jù)分析引擎；使用傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎，生成不同傳媒平臺(tái)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)爬取策略，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變化埋深情景下潛水蒸發(fā)量的計(jì)算方法，包括：收集地下水埋深、氣象等信息；構(gòu)建定埋深下潛水蒸發(fā)量概念模型；建立變埋深下潛水蒸發(fā)量計(jì)算模型；選擇不受降雨影響時(shí)段的歷史資料計(jì)算潛水蒸發(fā)量的實(shí)測(cè)值，利用優(yōu)化算法，率定不同作物生長(zhǎng)階段內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于雙樹復(fù)小波變換的PE管道多源信號(hào)降噪方法，屬于信號(hào)降噪技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：S1.多源信號(hào)采集與預(yù)處理；S2.信號(hào)協(xié)同校準(zhǔn)；S3.雙樹復(fù)小波分解；S4.噪聲水平估計(jì)；S5.自適應(yīng)閾值降噪；S6.信號(hào)重構(gòu)；S7.效果評(píng)估與優(yōu)化。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輕量化智能滑坡位移預(yù)測(cè)方法，屬于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)領(lǐng)域，其內(nèi)容包括：獲取滑坡體監(jiān)測(cè)點(diǎn)的歷史監(jiān)測(cè)位移時(shí)序數(shù)據(jù)；對(duì)位移時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)歸一化處理；構(gòu)建包含門控增強(qiáng)常微分方程網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)殘差修正模塊的輕量化預(yù)測(cè)模型；通過(guò)聯(lián)合訓(xùn)練模塊同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛行訓(xùn)練評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了腦電特征與生理指標(biāo)融合的飛行訓(xùn)練評(píng)估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括生理信號(hào)采集模塊，同步捕獲多通道腦電原始信號(hào)及體表生理指標(biāo)數(shù)據(jù)，體表生理指標(biāo)數(shù)據(jù)含心電R?R間期序列、呼吸波頻率振幅及皮電反應(yīng)振幅；多模態(tài)融合模塊，解...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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