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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)明涉及橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種基于層次化注意力Transformer的橋梁傳感器異常檢測方法，其包括以下步驟：一、數(shù)據(jù)預處理；二、數(shù)據(jù)分割；三、利用Transformer進行段內(nèi)特征提取并平均池化特征；四、利用Tra...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于多源數(shù)據(jù)的儲能電池艙安全監(jiān)測方法和裝置，涉及電池儲能系統(tǒng)領(lǐng)域。該方法包括：通過多配置于儲能電池倉的多類型傳感器獲取儲能電池倉對應的多源參數(shù)數(shù)據(jù)，以及獲取儲能電池倉周圍的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；將多源參數(shù)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)輸入至圖神...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及時序預測領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學習的儲備池時間序列預測方法及系統(tǒng)；預測模型包括：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對輸入的時間序列進行空間特征提取，得到數(shù)據(jù)特征；注意力機制，對所述數(shù)據(jù)特征分配時間權(quán)重，得到加權(quán)時間特征；回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)對所述加權(quán)時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多平臺環(huán)境感知與融合圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng)，涉及無人艇智能控制與海洋環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域，包括同步采集多維環(huán)境數(shù)據(jù)；構(gòu)建多維環(huán)境數(shù)據(jù)融合模型，得到綜合反映海域態(tài)勢的多模態(tài)融合感知信息；基于多模態(tài)融合感知信息建立多模態(tài)環(huán)境圖譜，對無人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的目標回波分類方法及系統(tǒng)，涉及計算電磁學技術(shù)領(lǐng)域，解決了模型在噪聲環(huán)境下分類準確率下降，泛化能力受限，以及在模態(tài)數(shù)據(jù)分布變化時性能波動大的技術(shù)問題；通過B i LSTM建模時序依賴性，分析各個特征的權(quán)重，剔除特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及無人機技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種無人機識別方法、無人機識別模型的訓練方法及電子設(shè)備，該方法包括：獲取待識別無人機發(fā)射的射頻信號；對射頻信號進行轉(zhuǎn)換得到時頻圖像，根據(jù)時頻圖像確定射頻信號的估算信號特征，其中，信號特征包括射頻信號的調(diào)制類型...
								
            
							
            
							
						
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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間序列金融數(shù)據(jù)預測方法，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制的關(guān)鍵信息聚焦能力，能夠更全面、深入地挖掘時間序列金...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種減脂管理咨詢平臺及其實現(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、體脂趨勢預測模塊、營養(yǎng)干預模塊和運動干預模塊；數(shù)據(jù)收集模塊負責采集包括體重、體脂率的用戶基礎(chǔ)體征數(shù)據(jù)；并動態(tài)采集用戶運動頻次、訓練類型...
								
            
							
            
							
						
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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：利用計算機視覺和機器學習技術(shù)對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)明涉及一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)通用預訓練模型后門攻擊檢測控制的方法，主要涉及人工智能安全領(lǐng)域。該方法通過對預訓練模型(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)對輸入樣本進行推理，實現(xiàn)對后門攻擊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與特征自適應的預訓練模型數(shù)據(jù)投毒監(jiān)控方法，涉及人工智能安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過對訓練數(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)對數(shù)據(jù)間復雜關(guān)聯(lián)進行建模，同時引入特征自適應機制動態(tài)校正異常數(shù)據(jù)的影響，實現(xiàn)對模型數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N鋰電池保護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、獲取鋰電池保護板的電壓紋波信號，并對電壓紋波信號進行頻譜分析，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)，對中間參數(shù)進行分解處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種車輛運行工況聯(lián)邦設(shè)計方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取至少一個車輛數(shù)據(jù)擁有方在目標時刻狀態(tài)下的車輛運行參數(shù)的狀態(tài)編碼轉(zhuǎn)移頻數(shù)數(shù)據(jù)，以及在目標時間周期下的車輛行駛參數(shù)數(shù)據(jù)；對各狀態(tài)編碼轉(zhuǎn)移頻數(shù)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)合并，得到目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于區(qū)塊鏈和梯度一致性的隱私數(shù)據(jù)激勵方法，針對現(xiàn)有技術(shù)在隱私計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)激勵機制。基于以數(shù)據(jù)層、可信執(zhí)行環(huán)境、區(qū)塊鏈層和應用層模塊構(gòu)成的系統(tǒng)，可信執(zhí)行環(huán)境接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Binlog的非法篡改系統(tǒng)數(shù)據(jù)的監(jiān)測方法，涉及系統(tǒng)數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括采用用戶發(fā)起業(yè)務操作請求的方法，對用戶的身份和意圖進行識別，得到用戶業(yè)務操作請求；采用業(yè)務系統(tǒng)查詢用戶狀態(tài)的方法，對用戶業(yè)務操作請求進行驗證，判斷用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種文件校驗方法、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，本申請實施例的技術(shù)方案包括：獲取待校驗文件，對待校驗文件的各文件屬性的屬性值的合規(guī)性進行校驗，得到第一校驗結(jié)果。以及對待校驗文件的相關(guān)信息的合規(guī)性和準確性進行校...
								
            
							
            
							
						
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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，對于該結(jié)構(gòu)的計算方法具體步驟如下：首先分析外荷載分布形式，計算橫梁與支撐段節(jié)點處的彎矩、剪力及軸力，應用結(jié)構(gòu)力學原理列出橫...
								
            
							
            
							
						
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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)，對數(shù)據(jù)進行清洗、格式轉(zhuǎn)換與標準化處理，構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型，采用生成器與判別器交替訓練方式優(yōu)化參數(shù)；S3、根據(jù)建筑類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種集成于柱塞泵的強排熱系統(tǒng)設(shè)計方法，步驟如下：步驟1：確定設(shè)計目標，確定設(shè)計對象在柱塞泵內(nèi)部的工況特性以及工作目標；步驟2：確定全局設(shè)計點；步驟3：確定強排系統(tǒng)排量；步驟4：強排系統(tǒng)尺寸設(shè)計，包括強排元件設(shè)計以及進口油道設(shè)計；步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源耦合殘余應力的薄壁件加工變形預測方法，包括如下步驟：步驟一：獲得進給坐標系中不同加工參數(shù)下的銑削殘余應力層深分布曲線，確定工件坐標系內(nèi)零件表面計算點在銑削路徑中的位置，結(jié)合進給方向與工件坐標軸的夾角，將進給坐標系中的...
								
            
							
            
							
						
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