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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)明公開了一種沖激聲源壓電復(fù)合換能器的仿真分析方法，涉及換能器相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：構(gòu)建壓電復(fù)合接收換能器模型，根據(jù)復(fù)合材料的連通性原理對(duì)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化；對(duì)簡(jiǎn)化后的模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分，通過施加載荷并設(shè)置邊界條件對(duì)模型進(jìn)行求解，并對(duì)求解結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于改進(jìn)牛頓拉夫遜?模糊算法的質(zhì)子交換膜燃料電池能量管理方法，步驟為：搭建混合動(dòng)力系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型；初始化隸屬度函數(shù)，對(duì)隸屬度函數(shù)進(jìn)行模糊種群編碼，得到隸屬度函數(shù)的待優(yōu)化變量；采用混沌映射初始化種群位置，計(jì)算每個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于檢索增強(qiáng)生成、大語言模型的電池組設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括用戶交互接口模塊、工作流編排引擎模塊、知識(shí)庫與檢索模塊、核心設(shè)計(jì)與分析模塊、狀態(tài)管理模塊及代碼執(zhí)行節(jié)點(diǎn)模塊。主要方法步驟包括：通過接收設(shè)計(jì)需求，結(jié)合知識(shí)庫初步篩選與詳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊坡防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種邊坡防護(hù)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法。其技術(shù)方案包括構(gòu)建多維感知網(wǎng)絡(luò)、時(shí)空特征分析與多物理場(chǎng)耦合建模、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與智能預(yù)警策略、分級(jí)響應(yīng)機(jī)制和系統(tǒng)驗(yàn)證。本發(fā)明通過多維感知網(wǎng)絡(luò)提升了數(shù)據(jù)互補(bǔ)性與分析可靠性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種廠房柱BIM模型的構(gòu)建方法及相關(guān)設(shè)備，涉及建筑工程技術(shù)領(lǐng)域，主要為解決傳統(tǒng)廠房柱建模精度低、效率差及標(biāo)準(zhǔn)化不足的問題。該方法包括：基于廠房柱的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)建立數(shù)據(jù)表；基于公制常規(guī)模型的參數(shù)化構(gòu)件庫創(chuàng)建初始廠房柱模型；將所述數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種次同步振蕩信號(hào)參數(shù)辨識(shí)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及參數(shù)辨識(shí)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)振蕩信號(hào)；所述目標(biāo)振蕩信號(hào)為含噪聲次同步振蕩信號(hào)；利用PSO?改進(jìn)VMD?Prony算法對(duì)所述目標(biāo)振蕩信號(hào)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，確定最終的辨識(shí)結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源耦合殘余應(yīng)力的薄壁件加工變形預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：步驟一：獲得進(jìn)給坐標(biāo)系中不同加工參數(shù)下的銑削殘余應(yīng)力層深分布曲線，確定工件坐標(biāo)系內(nèi)零件表面計(jì)算點(diǎn)在銑削路徑中的位置，結(jié)合進(jìn)給方向與工件坐標(biāo)軸的夾角，將進(jìn)給坐標(biāo)系中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種集成于柱塞泵的強(qiáng)排熱系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，步驟如下：步驟1：確定設(shè)計(jì)目標(biāo)，確定設(shè)計(jì)對(duì)象在柱塞泵內(nèi)部的工況特性以及工作目標(biāo)；步驟2：確定全局設(shè)計(jì)點(diǎn)；步驟3：確定強(qiáng)排系統(tǒng)排量；步驟4：強(qiáng)排系統(tǒng)尺寸設(shè)計(jì)，包括強(qiáng)排元件設(shè)計(jì)以及進(jìn)口油道設(shè)計(jì)；步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能和大數(shù)據(jù)的鋼筋混凝土建筑方案圖生成方法，包括如下步驟：S1、采集建筑相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、格式轉(zhuǎn)換與標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，采用生成器與判別器交替訓(xùn)練方式優(yōu)化參數(shù)；S3、根據(jù)建筑類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了適用于陡坡全填路段“支撐?支擋”路基解析計(jì)算方法，該結(jié)構(gòu)由填筑體、支擋段、橫梁、支撐段、短樁與嵌固段形成，對(duì)于該結(jié)構(gòu)的計(jì)算方法具體步驟如下：首先分析外荷載分布形式，計(jì)算橫梁與支撐段節(jié)點(diǎn)處的彎矩、剪力及軸力，應(yīng)用結(jié)構(gòu)力學(xué)原理列出橫...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種文件校驗(yàn)方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)實(shí)施例的技術(shù)方案包括：獲取待校驗(yàn)文件，對(duì)待校驗(yàn)文件的各文件屬性的屬性值的合規(guī)性進(jìn)行校驗(yàn)，得到第一校驗(yàn)結(jié)果。以及對(duì)待校驗(yàn)文件的相關(guān)信息的合規(guī)性和準(zhǔn)確性進(jìn)行校...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Binlog的非法篡改系統(tǒng)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)方法，涉及系統(tǒng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括采用用戶發(fā)起業(yè)務(wù)操作請(qǐng)求的方法，對(duì)用戶的身份和意圖進(jìn)行識(shí)別，得到用戶業(yè)務(wù)操作請(qǐng)求；采用業(yè)務(wù)系統(tǒng)查詢用戶狀態(tài)的方法，對(duì)用戶業(yè)務(wù)操作請(qǐng)求進(jìn)行驗(yàn)證，判斷用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于區(qū)塊鏈和梯度一致性的隱私數(shù)據(jù)激勵(lì)方法，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)在隱私計(jì)算方面存在不足和局限，沒有完善的基于區(qū)塊鏈的解決方案，也不能形成公正有效的數(shù)據(jù)激勵(lì)機(jī)制。基于以數(shù)據(jù)層、可信執(zhí)行環(huán)境、區(qū)塊鏈層和應(yīng)用層模塊構(gòu)成的系統(tǒng)，可信執(zhí)行環(huán)境接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種車輛運(yùn)行工況聯(lián)邦設(shè)計(jì)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取至少一個(gè)車輛數(shù)據(jù)擁有方在目標(biāo)時(shí)刻狀態(tài)下的車輛運(yùn)行參數(shù)的狀態(tài)編碼轉(zhuǎn)移頻數(shù)數(shù)據(jù)，以及在目標(biāo)時(shí)間周期下的車輛行駛參數(shù)數(shù)據(jù)；對(duì)各狀態(tài)編碼轉(zhuǎn)移頻數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并，得到目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N鋰電池保護(hù)板軟件安全通信方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，所述方法包括：S1、獲取鋰電池保護(hù)板的電壓紋波信號(hào)，并對(duì)電壓紋波信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，生成紋波特征向量；S2、通過哈希算法將紋波特征向量映射為中間參數(shù)，對(duì)中間參數(shù)進(jìn)行分解處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與特征自適應(yīng)的預(yù)訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)投毒監(jiān)控方法，涉及人工智能安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)及模型行為構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)模型，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)間復(fù)雜關(guān)聯(lián)進(jìn)行建模，同時(shí)引入特征自適應(yīng)機(jī)制動(dòng)態(tài)校正異常數(shù)據(jù)的影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)模型數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)通用預(yù)訓(xùn)練模型后門攻擊檢測(cè)控制的方法，主要涉及人工智能安全領(lǐng)域。該方法通過對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型(如ResNet?50)中各層激活特征、降維數(shù)據(jù)及輸出結(jié)果建立概率模型，并利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入樣本進(jìn)行推理，實(shí)現(xiàn)對(duì)后門攻擊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于柑橘周年生長各器官表型數(shù)據(jù)采集與分析智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)智能化技術(shù)領(lǐng)域。包括：數(shù)據(jù)采集模塊：采集柑橘生長周期各器官表型數(shù)據(jù)并收集氣象數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析模塊：利用計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)柑橘周期各器官表型數(shù)據(jù)，以及結(jié)合氣象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種減脂管理咨詢平臺(tái)及其實(shí)現(xiàn)方法，本發(fā)明涉及減脂管理技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)收集模塊、基礎(chǔ)代謝模塊、體脂趨勢(shì)預(yù)測(cè)模塊、營養(yǎng)干預(yù)模塊和運(yùn)動(dòng)干預(yù)模塊；數(shù)據(jù)收集模塊負(fù)責(zé)采集包括體重、體脂率的用戶基礎(chǔ)體征數(shù)據(jù)；并動(dòng)態(tài)采集用戶運(yùn)動(dòng)頻次、訓(xùn)練類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于集成回歸模型的多源時(shí)間序列金融數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法，屬于金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明融合了1DCNN的局部特征提取能力、BiLSTM的長期依賴建模能力以及注意力機(jī)制的關(guān)鍵信息聚焦能力，能夠更全面、深入地挖掘時(shí)間序列金...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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