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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于跨模態(tài)標(biāo)記融合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本；將圖像輸入至圖像編碼器，得到至少一個(gè)圖像特征，基于至少一個(gè)圖像特征，確定第一視覺(jué)token；以及使用文本分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于對(duì)抗擾動(dòng)學(xué)習(xí)的電纜絕緣損傷自適應(yīng)檢測(cè)方法，包括如下步驟：S1、采集電纜運(yùn)行過(guò)程中的原始電氣信號(hào)；S2、對(duì)電氣信號(hào)序列進(jìn)行預(yù)處理，劃分為若干等長(zhǎng)信號(hào)片段；S3、構(gòu)建DeiT檢測(cè)模型，并構(gòu)建輸入向量；S4、輸入多層Trans...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)的森林防控方法，屬于林業(yè)防治技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：將目標(biāo)森林按植被類(lèi)型劃區(qū)，采集歷史多源數(shù)據(jù)并填補(bǔ)缺失，分析時(shí)序與因果關(guān)系構(gòu)建時(shí)序因果圖，結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)模擬病蟲(chóng)害時(shí)空動(dòng)態(tài)，確定各區(qū)域防控風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與關(guān)鍵誘發(fā)因子，依此...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種水利工程大壩安全監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)，通過(guò)復(fù)合傳感技術(shù)和智能分析算法實(shí)現(xiàn)了大壩結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的全面感知與精準(zhǔn)預(yù)警；采用微機(jī)械諧振傳感器與分布式光纖傳感器的協(xié)同部署，構(gòu)建了界面與結(jié)構(gòu)一體化的立體監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種鍛件生產(chǎn)的智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括：對(duì)風(fēng)電法蘭鍛件進(jìn)行溫度數(shù)據(jù)采集和極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到極坐標(biāo)溫度場(chǎng)數(shù)據(jù)；將極坐標(biāo)溫度場(chǎng)數(shù)據(jù)輸入環(huán)形熱場(chǎng)梯度分解網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，得到溫度場(chǎng)特征向量；對(duì)溫度場(chǎng)特征向量進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，尤其涉及一種全站儀測(cè)量數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，包括：通過(guò)對(duì)全站儀原始測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行三維坐標(biāo)解算與整理，獲取帶時(shí)序標(biāo)簽的原始測(cè)量數(shù)據(jù)集；通過(guò)對(duì)原始測(cè)量數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部鄰域距離進(jìn)行綜合分析，獲取各點(diǎn)的自適應(yīng)鄰域半徑；通過(guò)對(duì)測(cè)點(diǎn)局部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲得企業(yè)的多個(gè)窗口財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集，并根據(jù)財(cái)務(wù)異常多維因子進(jìn)行觸發(fā)梳理，建立多個(gè)窗口財(cái)務(wù)異常觸發(fā)向量；進(jìn)行多源訓(xùn)練，建立財(cái)務(wù)異常檢測(cè)架構(gòu)，包括償債異常檢測(cè)模型集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對(duì)用戶輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實(shí)體集、主意圖置信度和用戶特征的任務(wù)包。確定主意圖置信度的級(jí)別，若為高置信度，調(diào)用相應(yīng)子智能體處理任務(wù)包；若為中置信度，確定主意圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種保障數(shù)字圖像唯一性的NFT生成方法，包括步驟一、獲取用戶在區(qū)塊鏈上的用戶信息B；步驟二、通過(guò)哈希算法F對(duì)用戶信息B進(jìn)行編碼，生成哈希值H；步驟三、加載雙模塊生成模型C1；步驟四、通過(guò)雙模塊生成模型C1中的編碼器模塊從NFT數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      基于鍵盤(pán)敲擊的用戶注冊(cè)、登錄方法，涉及用戶身份的識(shí)別和驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)在實(shí)用性、部署效率、用戶數(shù)據(jù)安全性以及跨設(shè)備適應(yīng)能力等方面的問(wèn)題。包括以下步驟：步驟S1，采集用戶鍵盤(pán)敲擊事件數(shù)據(jù)集；步驟S2，從采集到的用戶鍵盤(pán)敲擊事件數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種目標(biāo)語(yǔ)言模型安全評(píng)測(cè)方法及電子設(shè)備，可以應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于安全等級(jí)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)多個(gè)安全領(lǐng)域進(jìn)行安全等級(jí)分類(lèi)，得到分類(lèi)結(jié)果；針對(duì)多個(gè)安全等級(jí)的每個(gè)安全等級(jí)，對(duì)至少一個(gè)安全領(lǐng)域進(jìn)行測(cè)試題庫(kù)構(gòu)建，得到測(cè)試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶制造智能化管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種船舶管路設(shè)計(jì)出圖階段管理的方法及系統(tǒng)，通過(guò)獲取并結(jié)構(gòu)化處理生產(chǎn)日程與工藝規(guī)范數(shù)據(jù)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化輸入集，利用多目標(biāo)優(yōu)化引擎進(jìn)行沖突消解、進(jìn)度與成本優(yōu)化，并結(jié)合四維模型、語(yǔ)義驗(yàn)證及動(dòng)態(tài)調(diào)度生成初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)建模與隨機(jī)模擬相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，并公開(kāi)了一種基于貪心學(xué)習(xí)高斯混合模型的時(shí)序數(shù)據(jù)隨機(jī)模擬方法。該方法包括下列步驟：S1構(gòu)建包含K個(gè)高斯分量的高斯混合模型并初始化所述高斯分量的參數(shù)集；S2將二維向量劃分為與高斯分量一一對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及玻璃瓶生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種輕量化玻璃瓶生產(chǎn)數(shù)字化模具的三維仿真設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：對(duì)玻璃瓶模具構(gòu)建數(shù)字化模具幾何模型；根據(jù)數(shù)字化模具幾何模型識(shí)別氣泡逸出優(yōu)先路徑，構(gòu)建玻璃瓶數(shù)字化仿真模型；基于玻璃瓶數(shù)字化仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復(fù)合體空間碎片的偏振度計(jì)算方法，具體涉及一種基于微面元pBRDF模型的復(fù)合體空間碎片偏振度計(jì)算方法，解決了現(xiàn)有偏振度計(jì)算方法真實(shí)性和準(zhǔn)確性較差的技術(shù)問(wèn)題。本發(fā)明提供的基于微面元pBRDF模型的復(fù)合體空間碎片偏振度計(jì)算方法針對(duì)復(fù)合體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種真空密封泄漏率預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：根據(jù)法蘭密封面的加工方式構(gòu)建法蘭密封面的三維微觀形貌模型；基于三維微觀形貌模型建立不同接觸狀態(tài)下密封接觸界面間的泄漏微通道并分析通道特性，確定不同接觸狀態(tài)的泄漏微通道中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于氣泡注意力機(jī)制的管道內(nèi)多相流壓力特征預(yù)測(cè)方法，屬于氣液多相流壓力預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的預(yù)測(cè)方法包括步驟：獲取若干壓力時(shí)間序列數(shù)據(jù)并劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集；將壓力時(shí)間序列數(shù)據(jù)分解為低波動(dòng)、高波動(dòng)序列；建立由低波動(dòng)序列ARIM...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于增強(qiáng)型地?zé)嵯到y(tǒng)熱流固化多場(chǎng)耦合建模方法，屬于油氣田開(kāi)采技術(shù)領(lǐng)域，包括生成兩組隨機(jī)數(shù)作為裂縫中心位置，并根據(jù)裂縫中心位置、跡長(zhǎng)以及方向確定隨機(jī)裂縫端點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)確定的隨機(jī)裂縫端點(diǎn)坐標(biāo)形成初始光滑裂縫網(wǎng)格；根據(jù)所述初始光滑裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供?一種基于增量學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專(zhuān)模型自演進(jìn)方法及系統(tǒng)，通過(guò)接收當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)和當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)對(duì)應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，確定對(duì)應(yīng)的已訓(xùn)練的目標(biāo)通專(zhuān)模型；提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，得到多模態(tài)數(shù)據(jù)特征，通過(guò)目標(biāo)專(zhuān)用模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)特征和多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專(zhuān)模型協(xié)同訓(xùn)練方法，通過(guò)接收待檢索數(shù)據(jù)，提取待檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，并基于數(shù)據(jù)特征建立多模態(tài)數(shù)據(jù)索引；基于多模態(tài)數(shù)據(jù)索引，通過(guò)注意力機(jī)制處理數(shù)據(jù)特征，并得到融合數(shù)據(jù)特征；將融合數(shù)據(jù)特征輸入至檢索通用模...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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