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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種標準式行星滾柱絲杠副工程圖自動生成方法及系統(tǒng)，涉及滾動功能部件設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，以Visual Basic6.0為開發(fā)環(huán)境，以Visual Basic為開發(fā)語言，Autocad為繪圖軟件，設(shè)計了一款標準式行星滾柱絲杠副工程圖自動...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種施工圖設(shè)計與審圖交互方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及審圖交互技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：建立共享數(shù)據(jù)庫用于存儲設(shè)計端用戶提交的施工圖紙數(shù)據(jù)和審圖端用戶的反饋信息；對所述設(shè)計端用戶錄入的施工圖紙數(shù)據(jù)進行安全驗證和初步處理，將處理后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于輕質(zhì)高導(dǎo)熱組件的參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，其中優(yōu)化方法包括：對獲取的輕質(zhì)高導(dǎo)熱組件在應(yīng)用場景內(nèi)的使用數(shù)據(jù)；基于使用數(shù)據(jù)確定優(yōu)化方向；從優(yōu)化方向出發(fā)，構(gòu)建多個實施方案；對實施方案進行驗證，確定最終優(yōu)化結(jié)果。本發(fā)明的用于輕質(zhì)高導(dǎo)熱組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向電石作業(yè)機器人的應(yīng)力響應(yīng)預(yù)測方法，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：對電石作業(yè)機器人在不同工況下的沖擊碰撞過程進行仿真，提取仿真得到的電石作業(yè)機器人在不同工況下的沖擊碰撞過程中的碰撞數(shù)據(jù)，構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集；構(gòu)建應(yīng)力預(yù)測模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種山地風電場的葉片掃坡分析方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及山地風電場風機定位技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標山地風電場的現(xiàn)場實測信息、場平邊線的控制點坐標信息和風機機位的機位信息；根據(jù)現(xiàn)場實測信息和控制點坐標信息確定三維地形模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種審圖報告的自動生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及報告生成技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對待審核施工圖的審核數(shù)據(jù)類型分別進行分類標記，根據(jù)分類標記結(jié)果將審核數(shù)據(jù)存儲至不同數(shù)據(jù)庫；根據(jù)所述分類標記結(jié)果對所述審核數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)維護，并生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種多源數(shù)據(jù)聚合報告生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及報告生成技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對審圖中的多源數(shù)據(jù)分別進行標記，并將標記后的多源數(shù)據(jù)存入分布式消息隊列；從所述分布式消息隊列中標記后的多源數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，得到標準化結(jié)構(gòu)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，通過對樣本數(shù)據(jù)中的正負樣例進行質(zhì)量打分，并將正負樣例的質(zhì)量得分差異融入損失函數(shù)中，通過結(jié)合正負樣例的分數(shù)差異設(shè)計損失函數(shù)，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠更明確地感知正負樣例的質(zhì)量差異，利用顯式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于資源受限網(wǎng)絡(luò)下金融大數(shù)據(jù)分布式機器學習優(yōu)化模型構(gòu)建方法，中心服務(wù)器對金融大數(shù)據(jù)劃分為若干數(shù)據(jù)子集，對若干數(shù)據(jù)子集進行預(yù)處理以獲取特征向量集合；在中心服務(wù)器上構(gòu)建初始分布式機器學習模型；中心服務(wù)器對各個計算節(jié)點的資源狀態(tài)進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分布式系統(tǒng)架構(gòu)的鐵路應(yīng)急物資調(diào)度優(yōu)化方法，包括以下步驟：獲取災(zāi)情多維信息，進行應(yīng)急物資需求的預(yù)測；得到各受災(zāi)點應(yīng)急物資的需求量；使用最短路徑法規(guī)劃出各受災(zāi)點應(yīng)急物資的初始調(diào)運路徑；并根據(jù)大數(shù)據(jù)收集的災(zāi)情演化信息進行更新，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輔助管理方法及系統(tǒng)。方法包括接收業(yè)務(wù)員終端發(fā)送的數(shù)據(jù)請求，數(shù)據(jù)請求中包含待洽談的客戶信息，根據(jù)客戶信息從對應(yīng)的客戶文件夾中調(diào)取洽談記錄數(shù)據(jù)；根據(jù)洽談記錄數(shù)據(jù)評估得出洽談階段，根據(jù)洽談階段確定得出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及車輛開發(fā)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種開發(fā)需求處理方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：通過協(xié)同平臺獲取內(nèi)部組織機構(gòu)提出車輛的策劃需求數(shù)據(jù)，以及所述策劃需求數(shù)據(jù)對應(yīng)的工程可行方案；基于社交平臺上的多媒體數(shù)據(jù)，確定與預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃煤采購成本評價方法和系統(tǒng)，包括機組發(fā)電量預(yù)測模塊、燃用煤種典型數(shù)據(jù)庫模塊、煤種摻配計算模塊、預(yù)測分析模塊、煤種摻配評價模塊和采購制定模塊。本發(fā)明通過機組發(fā)電量預(yù)測、煤炭市場價格分析，基于煤種摻配智能評價系統(tǒng)配煤摻燒評價數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于稀疏注意力和雙交叉注意力的輸電線路缺陷檢測系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括輸電線路缺陷語義生成模型，輸電線路缺陷語義生成模型內(nèi)設(shè)置有視覺提取模塊、文本提取模塊、視覺文本融合模塊和語義生成模塊，該方法包括：收集輸電線路圖像并進行預(yù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種擺位及尺度自適應(yīng)的危及器官分割方法，包括以下步驟：步驟一、將待分割的CT影像輸入至采用編碼器?解碼器架構(gòu)的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟二、在所述編碼器的每一階段，通過多尺度卷積模塊和局部通道注意力模塊提取融合各通道的深層次特征信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種預(yù)制構(gòu)件的立體模型的構(gòu)建方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及模型構(gòu)建方法的技術(shù)領(lǐng)域，基于三維點云數(shù)據(jù)和預(yù)制構(gòu)件的型號確定預(yù)制構(gòu)件的當前形態(tài)；采集多個不同方向的拍攝圖像，基于多個不同方向的拍攝圖像和預(yù)制構(gòu)件的當前形態(tài)構(gòu)建預(yù)制構(gòu)件的第一立體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于圖像描述任務(wù)的視覺語言建模系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)利用視覺語言模型針對輸入圖像進行描述文本生成，包括：視覺編碼器和文本編碼器分別連接至視覺特征提取模塊和文本特征提取模塊，視覺特征提取和文本特征提取模塊均連接至特征融合模塊，特征融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的田間麥穗檢測方法，屬于農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域，該基于深度學習的田間麥穗檢測方法包括：采集田間麥穗圖像、劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集、標注、數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強、訓(xùn)練、驗證和測試麥穗目標檢測模型等步驟；麥穗目標檢測模型為基于T...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于擴散模型的跌倒風險預(yù)警算法,利用無接觸式動作捕捉設(shè)備捕捉人體步態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，將形成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入算法模型進行訓(xùn)練；所述算法模型包括人體步態(tài)預(yù)測子算法和跌倒風險判斷預(yù)警子算法。本發(fā)明提出基于擴散模型的跌倒風險預(yù)警算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種軌道車實訓(xùn)模擬方法和裝置，涉及軌道車技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：響應(yīng)于第一用戶針對軌道車的模擬實訓(xùn)請求，展示模擬實訓(xùn)請求對應(yīng)的實訓(xùn)場景配置界面；響應(yīng)于第一用戶對實訓(xùn)場景配置界面的配置操作，配置第一用戶針對軌道車的實訓(xùn)場景數(shù)據(jù)和實訓(xùn)功能...
								
            
							
            
							
						
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