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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種電子憑證的驗(yàn)證方法、裝置、計(jì)算設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中，電子憑證的驗(yàn)證方法包括：接收客戶端針對(duì)目標(biāo)訂單發(fā)送的電子憑證獲取請(qǐng)求；響應(yīng)于電子憑證獲取請(qǐng)求，確定目標(biāo)訂單是否存在對(duì)應(yīng)的第一隨機(jī)數(shù)以及第一隨機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)第一類型訂單的資源轉(zhuǎn)入數(shù)據(jù)量和第二類型訂單的資源轉(zhuǎn)出數(shù)據(jù)量，更新第一資源接收對(duì)象結(jié)算賬號(hào)中的資源數(shù)量；根據(jù)第二類型訂單的資源分配比例和資源轉(zhuǎn)出數(shù)據(jù)量，確定第二資源接收對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及無(wú)人機(jī)庫(kù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人臉識(shí)別的智能無(wú)人機(jī)庫(kù)管理方法及系統(tǒng)，該方法包括：用戶注冊(cè)時(shí)，錄入用戶的生物特征及身份證明文件，并根據(jù)用戶屬性生成初始權(quán)限模板；用戶靠近機(jī)庫(kù)時(shí)，通過(guò)3D結(jié)構(gòu)光攝像頭進(jìn)行活體檢測(cè)，并在活體檢測(cè)通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶葉品質(zhì)評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種基于多源數(shù)據(jù)融合的茶葉品質(zhì)數(shù)字化綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：多源數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取茶葉的多維度數(shù)據(jù)；多維度特征提取模塊，用于提取化學(xué)品質(zhì)參數(shù)、物理特性參數(shù)和工藝關(guān)聯(lián)參數(shù)并生成綜合品質(zhì)嵌入向量；數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向機(jī)場(chǎng)旅客安檢通道資源優(yōu)化的調(diào)度方法，構(gòu)建安檢通道模型；定義安檢通道效能指標(biāo)；計(jì)算出各排班方案下的安檢通道通行速率；構(gòu)建安檢資源多目標(biāo)優(yōu)化模型，使用多指標(biāo)平衡優(yōu)化，通過(guò)動(dòng)態(tài)優(yōu)化導(dǎo)向的資源分配優(yōu)化算法，合理分配資源；構(gòu)造目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種銷售流程優(yōu)化方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)設(shè)備，涉及銷售管理技術(shù)領(lǐng)域，適用于人工智能領(lǐng)域以及金融科技領(lǐng)域，其中方法包括基于各業(yè)務(wù)人員的基本信息、歷史業(yè)務(wù)信息以及待分配客戶的客戶信息采用預(yù)設(shè)商機(jī)模型進(jìn)行業(yè)務(wù)人員匹配，得到待接單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種船舶的指泊方法，屬于船舶管控技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于船閘的閘次計(jì)劃編排周期表內(nèi)的船舶申報(bào)信息，進(jìn)行閘室排擋，得到閘室排擋方案；根據(jù)閘室排擋方案，確定船舶預(yù)計(jì)過(guò)閘時(shí)間，并基于所述船舶預(yù)計(jì)過(guò)閘時(shí)間，確定船舶的過(guò)閘作業(yè)計(jì)劃；基于所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種網(wǎng)約車乘客可自選的打車方法，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，在網(wǎng)約車平臺(tái)上收集乘客的基本信息，并利用司機(jī)注冊(cè)時(shí)填寫(xiě)的基本信息與個(gè)性特征，構(gòu)建全面的司機(jī)畫(huà)像，根據(jù)乘客的基本信息和偏好設(shè)置，優(yōu)化算法對(duì)多位司機(jī)進(jìn)行預(yù)篩選，過(guò)濾出與乘客不匹配的司...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于水文地質(zhì)參數(shù)的地下水資源評(píng)估方法，包括：獲取評(píng)價(jià)區(qū)的水文地質(zhì)數(shù)據(jù)；根據(jù)評(píng)價(jià)區(qū)的水文地質(zhì)數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建三維地下水流運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型，得到預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)間段的水文地質(zhì)參數(shù)；根據(jù)未來(lái)時(shí)間段的水文地質(zhì)參數(shù)，計(jì)算得到未來(lái)時(shí)間段的地下水資...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的船舶航行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，包括：采集船舶航行多模態(tài)數(shù)據(jù)；利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)提取航行特征，利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取波浪特征；利用注意力機(jī)制對(duì)Transformer模型的編碼器進(jìn)行改進(jìn)，基于改進(jìn)后的T...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種碎片化知識(shí)體系整合方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及教育相關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取第一輸入信息；利用參與類型預(yù)測(cè)模型，根據(jù)所述第一輸入信息預(yù)測(cè)得到學(xué)習(xí)者的參與類型；獲取第二輸入信息；所述第二輸入信息包括學(xué)習(xí)者的視頻觀看...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┗谌哂嘁种频漠悩?gòu)知識(shí)遷移方法和系統(tǒng)，方法為：將輸入圖像分別送入異構(gòu)的教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，抽取各自網(wǎng)絡(luò)的特征向量，得到教師特征向量和第一學(xué)生特征向量；將第一學(xué)生特征向量送入解耦模塊，獲得與教師特征向量維度一致的第二學(xué)生特征向量，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、裝置及數(shù)據(jù)生成方法。其中，該模型訓(xùn)練方法包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包括多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中均包括缺失值；在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取多個(gè)目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)；利用目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的掩碼矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及單分子電輸運(yùn)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種基于融合注意力機(jī)制的單分子電學(xué)數(shù)據(jù)分析方法；方法包括：步驟1，獲取單分子電導(dǎo)軌跡訓(xùn)練集；步驟2，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟3，訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟4，對(duì)單分子混合溶液進(jìn)行檢測(cè)；通過(guò)設(shè)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有利...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多語(yǔ)言翻譯方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：基于待翻譯文件中的標(biāo)準(zhǔn)化翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對(duì)應(yīng)的初始翻譯文件，待翻譯文件基于至少一種語(yǔ)言生成；確定初始翻譯文件中缺失翻譯文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)翻譯數(shù)據(jù)；基于目標(biāo)翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于兩階段維納過(guò)程的退化設(shè)備壽命預(yù)測(cè)方法，涉及設(shè)備壽命預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括兩階段維納過(guò)程建模；兩階段確定參數(shù)維納過(guò)程壽命預(yù)測(cè)；兩階段隨機(jī)參數(shù)維納過(guò)程壽命預(yù)測(cè)；兩階段模型參數(shù)極大似然估計(jì)；預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練優(yōu)化；預(yù)測(cè)模型在線更新，本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及半導(dǎo)體器件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種SiC MOSFET功率循環(huán)測(cè)試方法，包括以下步驟：S1、搭建復(fù)合環(huán)境測(cè)試平臺(tái)配置動(dòng)態(tài)測(cè)試參數(shù)，自動(dòng)計(jì)算物理邊界，并實(shí)時(shí)采集傳感器數(shù)據(jù)；S2、基于所述物理邊界與傳感器數(shù)據(jù)建立有限元仿真模型，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種整體式汽車底盤結(jié)構(gòu)性能評(píng)價(jià)方法，包括(1)建立包含剛度、強(qiáng)度、模態(tài)頻率和輕量化系數(shù)的多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；(2)構(gòu)建參數(shù)化有限元仿真模型進(jìn)行多物理場(chǎng)耦合分析；(3)結(jié)合動(dòng)態(tài)載荷譜分析確定指標(biāo)權(quán)重分配；(4)對(duì)試制樣車在閉環(huán)系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及電解水制氫技術(shù)領(lǐng)域，包括堿性電解槽的裝配質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、及存儲(chǔ)介質(zhì)。通過(guò)基于裝配完成的堿性電解槽的機(jī)械?電耦合模型、以及堿性電解槽的尺寸公差，確定運(yùn)行階段每個(gè)電解小室的面接觸電阻的第一允許波動(dòng)范圍；基于電解小室的每種輸入電流值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于離散狀態(tài)空間的風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)動(dòng)態(tài)聚合等值建模方法，包括：整合風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各機(jī)組離散狀態(tài)空間模型，構(gòu)建對(duì)角塊矩陣聯(lián)合模型；基于集電網(wǎng)絡(luò)線路電抗離散方程與實(shí)對(duì)稱矩陣Xw，通過(guò)線性疊加生成初次等值電抗模型；對(duì)Xw進(jìn)行特征值分解，生成模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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