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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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								      本發(fā)明提供一種新能源汽車云端參數(shù)精度提升方法，屬于新能源汽車應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。具體包括：準(zhǔn)備待清洗數(shù)據(jù)；利用數(shù)字模型將待清洗數(shù)據(jù)參數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)；用關(guān)聯(lián)關(guān)系背后的一致性原理將多個(gè)參數(shù)耦合實(shí)現(xiàn)異常值的識(shí)別，并實(shí)施刪除或替代，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度清...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)傳感信息融合C4.5分類器的雷擊識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括：S1、訓(xùn)練模型：收集相當(dāng)數(shù)量的樣本，使用代價(jià)復(fù)雜度剪枝CCP方法，使用樣本在PC機(jī)上生成C4.5分類器，將樹深度控制在5層以內(nèi)，方便將訓(xùn)練好的模型移植到單片...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏板安裝機(jī)器人監(jiān)測(cè)平臺(tái)故障判斷方法、裝置及介質(zhì)，涉及光伏發(fā)電設(shè)備智能運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，包括：首先對(duì)接收的多元數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估矩陣，并根據(jù)閾值剔除掉低質(zhì)量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多元數(shù)據(jù)的智能篩選和優(yōu)化；然后對(duì)通過質(zhì)量評(píng)估的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種清篩機(jī)關(guān)鍵部件故障檢測(cè)方法、裝置及系統(tǒng)，其中，該清篩機(jī)關(guān)鍵部件故障檢測(cè)方法包括：通過預(yù)先布置在清篩機(jī)的指定位置的多個(gè)傳感器采集檢測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)所述檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)域特征和頻域特征；對(duì)所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)域特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)多圖聚合網(wǎng)絡(luò)的5G NR室內(nèi)定位方法、程序、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。通過對(duì)CSI數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建CSI圖結(jié)構(gòu)，在CSI中建立空間關(guān)系，使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)GCN進(jìn)行特征聚合，進(jìn)行局部與全局特征的融合，提取CSI圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城軌隧道通風(fēng)參數(shù)化建模方法及應(yīng)用，涉及城市軌道交通設(shè)計(jì)領(lǐng)域，所述方法包括：根據(jù)城軌項(xiàng)目的隧道通風(fēng)系統(tǒng)型式將待建模隧道劃分為若干不同類型的通風(fēng)區(qū)段；根據(jù)通風(fēng)區(qū)段生成相應(yīng)的通風(fēng)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)，并建立標(biāo)準(zhǔn)化的節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)庫；獲取通風(fēng)區(qū)段對(duì)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及城市軌道交通自動(dòng)化設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，為了解決手動(dòng)操作城軌隧道通風(fēng)方案設(shè)計(jì)非常繁瑣的問題，公開了一種城軌地下隧道通風(fēng)模式表參數(shù)化生成方法、計(jì)算機(jī)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。該方法包括獲取城軌地下全線隧道的工點(diǎn)信息；依據(jù)所有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種敞開式海上天然氣平臺(tái)爆炸氣云體積的評(píng)估方法、系統(tǒng)、處理設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取海上天然氣平臺(tái)待評(píng)估泄漏點(diǎn)的輸入?yún)?shù)；將待評(píng)估泄漏點(diǎn)的輸入?yún)?shù)輸入至訓(xùn)練好的爆炸氣云體積評(píng)估模型，得到各模擬工況對(duì)應(yīng)的氣云體積，完成對(duì)海上天...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種考慮靜態(tài)負(fù)荷的機(jī)電暫態(tài)仿真建模方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及電力系統(tǒng)仿真技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明考慮了靜態(tài)負(fù)荷頻率特性，構(gòu)建電網(wǎng)數(shù)學(xué)模型，發(fā)電機(jī)組模型接于網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，發(fā)電機(jī)組模型是包括同步電機(jī)模型、勵(lì)磁系統(tǒng)模型、水輪機(jī)及調(diào)速系統(tǒng)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N高起伏地勢(shì)路基沉降的預(yù)測(cè)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及路基工程沉降預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)高起伏地勢(shì)的地質(zhì)環(huán)境進(jìn)行目標(biāo)探測(cè)；根據(jù)地質(zhì)環(huán)境對(duì)高起伏地勢(shì)進(jìn)行目標(biāo)試驗(yàn)，確定主要路基的填料特性和下部地基土的物理力學(xué)指標(biāo)；獲取預(yù)設(shè)有...
								
            
							
            
							
						
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								      高壓串補(bǔ)平臺(tái)二次設(shè)備電磁騷擾傳播途徑分析方法及系統(tǒng)，包括：設(shè)定高壓串補(bǔ)平臺(tái)一、二次設(shè)備的不同的電壓檢測(cè)點(diǎn)、電流檢測(cè)點(diǎn)與電磁場(chǎng)檢測(cè)點(diǎn)；建立電磁暫態(tài)仿真模型；并建立空間電磁場(chǎng)仿真模型；提取得到各傳導(dǎo)特征量和各輻射特征量；根據(jù)這些特征量分別識(shí)別出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種RFID讀卡器與手機(jī)集成系統(tǒng)及RFID管理方法，包括RFID讀卡模塊、通信模塊、電源模塊和安裝結(jié)構(gòu)，RFID讀卡模塊用于讀取RFID標(biāo)簽內(nèi)的信息；通信模塊用于RFID標(biāo)簽內(nèi)的信息傳輸至手機(jī)；電源模塊用于從手機(jī)獲取電能；安裝結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      汽車生產(chǎn)線指示票二維碼自動(dòng)掃描裝置，用于汽車生產(chǎn)線上指示票自動(dòng)掃描，涉及汽車生產(chǎn)流水線上隨車指示票二維碼自動(dòng)掃描設(shè)備的設(shè)計(jì)和制造技術(shù)領(lǐng)域，包括掃描結(jié)構(gòu)、拉線結(jié)構(gòu)和掃描安裝臺(tái)結(jié)構(gòu)，掃描結(jié)構(gòu)的掃描槍安裝在掃描槍安裝底座上，拉線結(jié)構(gòu)包括掃描槍拉線...
								
            
							
            
							
						
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								      一種用于上下文壓縮的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，包括用于從輸入的文本序列中學(xué)習(xí)上下文表示的上下文學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；用于對(duì)所述上下文表示進(jìn)行壓縮處理的壓縮網(wǎng)絡(luò)；以及，用于基于壓縮后的所述上下文表示生成目標(biāo)文本序列的生成網(wǎng)絡(luò)；其中，所述壓縮網(wǎng)絡(luò)包括用于對(duì)所述上下文表...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方法、設(shè)備、裝置、介質(zhì)及產(chǎn)品。根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)示例，該方法可以包括：利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)初始模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練模型；利用預(yù)訓(xùn)練模型，生成針對(duì)輸入指令的輸出結(jié)果；在輸出結(jié)果與輸入指令對(duì)應(yīng)的目標(biāo)結(jié)果存在差異的情況下...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種面向微控制器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮方法及裝置，屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：將圖像樣本數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入的圖像樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積采樣處理得到特征矩陣X，并利用MaSSA...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種稀土專利知識(shí)圖譜構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，包括：對(duì)預(yù)先獲取的稀土專利數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；利用改進(jìn)SpERT?LG模型對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取，生成結(jié)構(gòu)化的三元組數(shù)據(jù)；構(gòu)建專利領(lǐng)域本體模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能領(lǐng)域，提供一種模型控制方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取輸入的文本序列；對(duì)文本序列中的第一詞元進(jìn)行注意力計(jì)算得到第一向量信息；對(duì)第一向量信息進(jìn)行精度量化處理，得到第二向量信息；根據(jù)第二向量信息的目標(biāo)精度，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了聯(lián)合動(dòng)態(tài)采樣與帶寬優(yōu)化的邊緣聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信方法，涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：通過監(jiān)控工具采集終端設(shè)備的樣本大小、訓(xùn)練時(shí)間及網(wǎng)絡(luò)帶寬，預(yù)處理后分類并提取帶寬標(biāo)簽，采用動(dòng)態(tài)采樣與異步通信優(yōu)化，結(jié)合帶寬感知的梯度壓縮，優(yōu)先傳輸重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N面向多層用戶與業(yè)務(wù)的計(jì)劃編排方法及裝置，面向多層用戶與業(yè)務(wù)的計(jì)劃編排方法包括：建立全要素知識(shí)圖譜，用于關(guān)聯(lián)病害、養(yǎng)護(hù)工法、資源需求及工務(wù)段資源狀態(tài)，并根據(jù)全要素知識(shí)圖譜訓(xùn)練得到候選方案篩選模型；獲取基礎(chǔ)設(shè)施的病害數(shù)據(jù)，并根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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