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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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								      本申請(qǐng)涉及建筑構(gòu)件檢測技術(shù)領(lǐng)域，提供建筑構(gòu)件質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)。所述方法包括：基于施工信息構(gòu)建M層裝配態(tài)構(gòu)件模型組；依據(jù)首層模型實(shí)體ID施工形成首層建筑后，點(diǎn)云掃描生成實(shí)時(shí)模型；空間投影比對(duì)首層模型定位P個(gè)缺陷；動(dòng)態(tài)補(bǔ)償后依第二層模型施工，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別是涉及一種基于駕駛員充電偏好的電動(dòng)汽車充電站推薦方法、裝置。該方法收集當(dāng)前用戶個(gè)人信息和歷史充電行為數(shù)據(jù)，更新用戶的里程焦慮閾值L。采集當(dāng)前用戶駕駛的車輛的狀態(tài)信息以及充電站的運(yùn)營數(shù)據(jù)；當(dāng)用戶提出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能和政務(wù)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的政務(wù)工單調(diào)度系統(tǒng)，包括：智能體調(diào)度模塊，為多個(gè)政務(wù)服務(wù)區(qū)域分別配置深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度智能體，輸出執(zhí)行工單分配和優(yōu)先級(jí)排序；公平性監(jiān)測模塊，定義并監(jiān)測公平性指標(biāo)；偏見分析模塊分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于環(huán)境監(jiān)測的控制優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)，包括：通過按照單位監(jiān)測體積劃分為單體空間，然后基于獲取的n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的環(huán)境數(shù)據(jù)，計(jì)算數(shù)據(jù)偏差值并將單體空間分為常規(guī)空間和邊緣空間，同時(shí)根據(jù)常規(guī)空間數(shù)據(jù)計(jì)算環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于區(qū)塊鏈與邊緣計(jì)算的韌性城市資源調(diào)配方法及系統(tǒng)，涉及城市資源調(diào)配技術(shù)領(lǐng)域，利用聯(lián)邦協(xié)議交換剪切梯度摘要同步模型版本，再將含指紋的預(yù)測摘要寫入許可鏈并經(jīng)拜占庭共識(shí)固化時(shí)序；鏈上智能合約基于滑動(dòng)窗口預(yù)測執(zhí)行自適應(yīng)閾值評(píng)估生成帶可驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多目標(biāo)供水調(diào)度方法及系統(tǒng)，本方案通過采集多個(gè)供水目標(biāo)的多源數(shù)據(jù)，使得本方案在供水目標(biāo)的調(diào)度規(guī)劃上能夠獲得更可靠的數(shù)據(jù)支持；基于多源數(shù)據(jù)作為輸入特征，本方案將其分別與圖時(shí)空預(yù)測模型、季節(jié)統(tǒng)計(jì)模型和梯度提升回歸模型進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于大數(shù)據(jù)的一次性餐具包裝智能管理方法及系統(tǒng)，屬于智慧醫(yī)療及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、采集管理單元的固有風(fēng)險(xiǎn)因子與可控風(fēng)險(xiǎn)因子，并采集管理單元的歷史消耗數(shù)據(jù)；S2、基于固有風(fēng)險(xiǎn)因子與可控風(fēng)險(xiǎn)因子，計(jì)算生成量化的病區(qū)總...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法，涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明在企業(yè)歷史信息中收集不同業(yè)務(wù)場景下的所有風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，利用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)定義風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)規(guī)則庫；在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)規(guī)則庫中提取業(yè)務(wù)主體作為節(jié)點(diǎn)，提取風(fēng)險(xiǎn)影響路徑作為關(guān)系邊，構(gòu)建場景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)密度分析方法及系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)不準(zhǔn)確的問題。其包括：獲取多源動(dòng)態(tài)的區(qū)域數(shù)據(jù)；采用非結(jié)構(gòu)化文本風(fēng)險(xiǎn)量化與動(dòng)態(tài)權(quán)重分配算法對(duì)多源動(dòng)態(tài)的區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和融合，得到融合后的特征矩陣；采用時(shí)空聯(lián)合建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N機(jī)場應(yīng)急處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：首先獲取機(jī)場的實(shí)時(shí)信息文本，據(jù)此確定風(fēng)險(xiǎn)事件類型，接著依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)事件類型及其對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)事件要素模板，從實(shí)時(shí)信息文本中提取相關(guān)要素，最后綜合風(fēng)險(xiǎn)事件類型、風(fēng)險(xiǎn)事件要素、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鋰電池裝配風(fēng)險(xiǎn)分析方法，包括以下步驟：步驟S1，使用雙層猶豫模糊語言術(shù)語集對(duì)鋰電池裝配中失效模式的嚴(yán)重度、發(fā)生頻率、探測度進(jìn)行評(píng)價(jià)；其中，所述雙層猶豫模糊語言術(shù)語集包括雙層語言術(shù)語集和猶豫模糊語言術(shù)語集，均由評(píng)價(jià)人員的評(píng)價(jià)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的列車與客貨路徑協(xié)同重調(diào)度方法、系統(tǒng)，涉及鐵路列車調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于目標(biāo)鐵路物理網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出時(shí)空網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而建立三個(gè)子問題的協(xié)同重調(diào)度模型，并結(jié)合拉格朗日松弛法、交替方向乘子法、線性化方法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行多輪迭代運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于宜居性評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于情感分析與GA?BP的城市居住小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：基于詞頻分析引導(dǎo)，構(gòu)建居住小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；依據(jù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，根據(jù)小區(qū)客觀條件屬性進(jìn)行k?means聚類，利用四分位法剔除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的物流車輛裝卸貨識(shí)別系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于物流車與車載稱重傳感器獲取參照中心與稱重參照點(diǎn)；基于第一數(shù)量次正常運(yùn)貨的物流車的數(shù)據(jù)獲取參照比例；基于參照比例計(jì)算出第一實(shí)時(shí)距離、第二實(shí)時(shí)距離、第三實(shí)時(shí)距...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N冷鏈運(yùn)輸方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取目標(biāo)冷鏈運(yùn)輸車輛所運(yùn)輸貨物的貨物類型；根據(jù)所述貨物類型確定至少一個(gè)車輛運(yùn)行參數(shù)及每個(gè)所述車輛運(yùn)行參數(shù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)范圍；在所述目標(biāo)冷鏈運(yùn)輸車輛運(yùn)行過程中，實(shí)時(shí)監(jiān)測每個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種基于工作流引擎的流程數(shù)據(jù)處理方法和裝置，屬于流程數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，通過識(shí)別目標(biāo)流程的新版本流程定義數(shù)據(jù)與舊版本流程定義數(shù)據(jù)之間的差異信息，確定目標(biāo)流程是否發(fā)生網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的分支流程變更，如果發(fā)生網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的分支流程變更，則獲取目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程造價(jià)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種工程造價(jià)動(dòng)態(tài)管理方法。該方法在歷史造價(jià)數(shù)據(jù)庫中標(biāo)記數(shù)據(jù)更新節(jié)點(diǎn)的時(shí)間戳，提取時(shí)間戳前后指定區(qū)間內(nèi)各分項(xiàng)工程的消耗量指標(biāo)，構(gòu)建成本動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)的消耗量特征集；將消耗量特征集輸入優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)時(shí)序?qū)Ρ确治?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了養(yǎng)殖魚類患病及生長趨勢(shì)聯(lián)合預(yù)測與評(píng)估方法，涉及智能化水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)領(lǐng)域，采集水質(zhì)數(shù)據(jù)以及魚類生長健康狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化處理；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，提取特征變量。本發(fā)明通過構(gòu)建融合LSTM與軟注意力機(jī)制的多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于風(fēng)光水多源數(shù)據(jù)融合的智能供水管理系統(tǒng)及方法，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括時(shí)間對(duì)齊偏差量化模塊、時(shí)間對(duì)齊調(diào)控模塊、數(shù)據(jù)融合及時(shí)性響應(yīng)量化模塊和及時(shí)性響應(yīng)調(diào)控模塊。本發(fā)明通過量化多源數(shù)據(jù)時(shí)間參數(shù)得到時(shí)間對(duì)齊偏差量化結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的多模態(tài)圖像補(bǔ)全方法，包括：制作多模態(tài)數(shù)據(jù)集，針對(duì)同一場景圖像，選定其中一個(gè)模態(tài)的圖像作為源圖像，另一模態(tài)的圖像為目標(biāo)圖像；通過提取最大內(nèi)接矩形進(jìn)行拼接裁剪的方法獲得兩個(gè)模態(tài)的真值圖像對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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