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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及銅管質(zhì)量檢測技術(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)點劃分為若干加工工藝階段，并組成為工藝階段序列；對應采集各加工工藝階段的銅管生產(chǎn)參數(shù)，并轉(zhuǎn)化為唯一識別的追溯憑證；基于工藝階段...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)庫讀寫分離實現(xiàn)方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫讀寫處理技術(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?shù)據(jù)包進行解析獲得表征數(shù)據(jù)讀狀態(tài)和/或?qū)憼顟B(tài)的狀態(tài)對象句柄；根據(jù)數(shù)據(jù)包的對象生成一個或多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大模型的數(shù)據(jù)庫映射文件轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)，方法包括：遞歸遍歷目標項目路徑下的文件，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)明屬于面試題自動生成技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的高精度AI面試題生成方法。該發(fā)明通過動態(tài)調(diào)整題目難度，能夠更為精準地反映面試者的實際能力，提升面試過程的效率與準確性，同時，基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的面試題生成，確保面試題目與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于自適應權(quán)重融合的實體抽取方法和裝置，包括：獲取待抽取工業(yè)文本；將待抽取工業(yè)文本輸入到預先訓練好的實體抽取模型中進行實體抽取，得到待抽取工業(yè)文本的實體抽取結(jié)果；其中，實體抽取模型包括輸入預處理層、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：預先根據(jù)預設的三元組注冊格式，提取數(shù)據(jù)源的多個描述符信息，以生成訪問接口，用于向數(shù)據(jù)源訪問數(shù)據(jù)；還包括，響應于查詢內(nèi)容，解析得到模態(tài)類型，根據(jù)模態(tài)類型選取對應類型的數(shù)據(jù)源，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多因素驅(qū)動的理想位置偏好興趣點推薦方法，涉及興趣點推薦識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：首先，獲取用戶的目標軌跡序列并構(gòu)建行為感知興趣點圖和空間感知興趣點圖；其次，利用行為感知的圖提示模塊，通過雙向信息聚合和時空間隔嵌入來增強行為感知...
								
            
							
            
							
						
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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，生成不同傳媒平臺的實時數(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)量計算模型；選擇不受降雨影響時段的歷史資料計算潛水蒸發(fā)量的實測值，利用優(yōu)化算法，率定不同作物生長階段內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于雙樹復小波變換的PE管道多源信號降噪方法，屬于信號降噪技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：S1.多源信號采集與預處理；S2.信號協(xié)同校準；S3.雙樹復小波分解；S4.噪聲水平估計；S5.自適應閾值降噪；S6.信號重構(gòu)；S7.效果評估與優(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測方法，屬于地質(zhì)災害監(jiān)測預測領(lǐng)域，其內(nèi)容包括：獲取滑坡體監(jiān)測點的歷史監(jiān)測位移時序數(shù)據(jù)；對位移時序數(shù)據(jù)進行動態(tài)歸一化處理；構(gòu)建包含門控增強常微分方程網(wǎng)絡和動態(tài)殘差修正模塊的輕量化預測模型；通過聯(lián)合訓練模塊同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛行訓練評估技術(shù)領(lǐng)域，公開了腦電特征與生理指標融合的飛行訓練評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括生理信號采集模塊，同步捕獲多通道腦電原始信號及體表生理指標數(shù)據(jù)，體表生理指標數(shù)據(jù)含心電R?R間期序列、呼吸波頻率振幅及皮電反應振幅；多模態(tài)融合模塊，解...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于礦山監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，包括監(jiān)控模塊、評估模塊和反饋模塊；監(jiān)控模塊通過結(jié)合監(jiān)測設備分布空間、地圖網(wǎng)格分割算法及圖算法構(gòu)建區(qū)域差異性監(jiān)測節(jié)點網(wǎng)，實時監(jiān)測獲取待監(jiān)測礦山區(qū)域分層生態(tài)指標狀態(tài)空間；評估模塊利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于強化學習的地質(zhì)災害監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及強化學習技術(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)建地質(zhì)災害監(jiān)測數(shù)據(jù)的狀態(tài)表示模型，將連續(xù)采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為含序列和空間關(guān)聯(lián)特征的狀態(tài)向量，接著初始化包含策略評估和策略改進模塊的強化學習策略網(wǎng)絡，基于狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種路面空洞形成區(qū)域的快速檢測方法及系統(tǒng)，涉及智能檢測的技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟，對待檢測區(qū)域進行篩選，得到第一地區(qū)，分割得到重點地區(qū)和關(guān)聯(lián)地區(qū)，檢測得到第一結(jié)果和第二結(jié)果，第一分析得到第一空洞程度和第二空洞程度，并構(gòu)建第一映射關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種通信管線的可靠性分析評價方法，包括如下步驟：針對通信管線的可靠性風險來源，設置相應的可靠性評價指標；構(gòu)建通信管線資源信息動態(tài)數(shù)據(jù)庫，為可靠性評價指標提供實時的動態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)可靠性評價指標，建立通信管線可靠性評價體系，進行基于貝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及監(jiān)測預警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種煤礦水文在線監(jiān)測智能預警方法。內(nèi)容包括：采集煤礦的水文原始多維數(shù)據(jù)，并進行預處理，得到預處理后的水文數(shù)據(jù)；基于預處理后的水文數(shù)據(jù)，引入行為映射結(jié)構(gòu)，得到預處理后的水文數(shù)據(jù)的歸一化行為映射值；基于預處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于動態(tài)特征融合的肝癌病灶分割方法及系統(tǒng)，涉及肝癌診斷輔助技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括多源數(shù)據(jù)采集、特征提取、動態(tài)融合、分割輸出及結(jié)果驗證步驟。通過多源數(shù)據(jù)采集模塊獲取4D影像、多體態(tài)肝臟影像及同步生理信號，經(jīng)靜態(tài)與動態(tài)特征提取模塊提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖核方法的圖遷移學習雷達工作模式識別方法，屬于雷達信號分類技術(shù)領(lǐng)域，其包括以下步驟：S1.使用圖核方法對源域和目標域雷達工作模式識別任務中的雷達工作模式脈沖數(shù)據(jù)進行特征提取，形成源域特征和目標域特征；S2.基于源域特征和...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于BIM的水利工程監(jiān)測方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于異常監(jiān)測數(shù)據(jù)以及歷史監(jiān)測時序數(shù)據(jù)，確定目標構(gòu)件對應的偏差分析結(jié)果，基于偏差分析結(jié)果，確定目標構(gòu)件對應的影響范圍構(gòu)件以及結(jié)構(gòu)變形類型，確定影響范圍構(gòu)件對應的變形參數(shù)集，基于變形參數(shù)集以及...
								
            
							
            
							
						
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