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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種頂驅(qū)旋轉(zhuǎn)部件智能維護(hù)方法及系統(tǒng)，屬于石油鉆井裝備技術(shù)領(lǐng)域，其中維護(hù)系統(tǒng)包括采集模塊、獲取模塊、第一更新模塊、第二更新模塊和生成模塊。通過采集頂驅(qū)旋轉(zhuǎn)部件運(yùn)行參數(shù)集中的多個(gè)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行采集，并基于運(yùn)行參數(shù)的的采集值對(duì)運(yùn)行參數(shù)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N交易處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域或區(qū)塊鏈領(lǐng)域等，用于解決基于區(qū)塊鏈的交易處理過程的數(shù)據(jù)安全性較低的問題。該方法至少包括：接收歷史發(fā)布節(jié)點(diǎn)廣播的歷史區(qū)塊；歷史區(qū)塊包含：分配給歷史發(fā)布節(jié)點(diǎn)的歷史區(qū)塊標(biāo)識(shí)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N推薦業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：基于推薦業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)和數(shù)據(jù)投放載體的載體標(biāo)識(shí)確定第一特征向量，基于推薦業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)信息確定第二特征向量，對(duì)第一特征向量和第二特征向量進(jìn)行向量拼接得到特征拼接向...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品，用于提升推薦模型的推薦準(zhǔn)確度。本申請可應(yīng)用于人工智能、云技術(shù)、車聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。包括：獲取N個(gè)輸入特征向量，N個(gè)輸入特征向量包括第一輸入特征向量以及第二輸入特征，第一輸入特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了基于寵物位置信息的運(yùn)動(dòng)控制方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。在本發(fā)明實(shí)施例中，自動(dòng)清潔設(shè)備在每次工作過程中，均通過圖像采集模組采集環(huán)境圖像，并識(shí)別環(huán)境圖像中是否存在寵物，如果存在寵物，則更新寵物位置信息，在每次工作前，均根據(jù)寵物位置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI優(yōu)化的數(shù)碼印花圖案生成方法，屬于數(shù)碼印花技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)收集模塊和數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和模型訓(xùn)練模塊和圖案生成模塊和圖案優(yōu)化模塊和圖案輸出模塊，所述數(shù)據(jù)收集模塊通過采集大量的數(shù)碼印花圖案樣本來獲取不同顏色、紋理和設(shè)計(jì)風(fēng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      一種圖像生成方法和相關(guān)的圖像生成裝置。該方法包括：從第一圖像中提取出第一目標(biāo)對(duì)象的圖像；基于人工智能模型根據(jù)用戶輸入的描述環(huán)境場景的信息，生成體現(xiàn)描述環(huán)境場景的信息的第二圖像，其中描述環(huán)境場景的信息至少包括與目標(biāo)對(duì)象相關(guān)聯(lián)的信息，并且其中第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種建筑物三維模型輕量化重建方法，包括：通過運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法對(duì)建筑物圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到建筑物的稀疏點(diǎn)云；根據(jù)建筑物圖像和稀疏點(diǎn)云對(duì)建筑物的線段結(jié)構(gòu)進(jìn)行重建，得到建筑物的線云；對(duì)建筑物的線云的單位向量進(jìn)行密度聚類處理和平面擬合處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種生成語義分割網(wǎng)絡(luò)的方法及裝置，涉及人工智能領(lǐng)域。通過預(yù)先對(duì)下采樣倍率區(qū)間、預(yù)設(shè)總層數(shù)以及層級(jí)搜索空間進(jìn)行設(shè)置，能夠最大程度地減少結(jié)構(gòu)不夠優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)，使得候選網(wǎng)絡(luò)能夠滿足實(shí)際應(yīng)用的結(jié)構(gòu)需要；通過確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的下采樣概率，并基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種評(píng)價(jià)模型的實(shí)現(xiàn)、評(píng)價(jià)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，其中，評(píng)價(jià)模型的實(shí)現(xiàn)方法包括：將面部圖像樣本輸入至評(píng)價(jià)模型的兩個(gè)分支模型，以得到局部特征和全局特征；基于注意力權(quán)重對(duì)局部特征和全局特征進(jìn)行聚合，以得到聚合特征；將聚合特征輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率模型的群目標(biāo)自適應(yīng)偽裝方法，屬于偽裝隱身領(lǐng)域。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測概率經(jīng)驗(yàn)公式在計(jì)算目標(biāo)暴露概率時(shí)需要已知衛(wèi)星及目標(biāo)的各項(xiàng)參數(shù)，但目前針對(duì)美國的偵察系統(tǒng)，無法獲得相關(guān)光學(xué)、紅外、雷達(dá)衛(wèi)星的詳細(xì)參數(shù)，不滿足實(shí)際應(yīng)用的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N車道線數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法和裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，方法包括：獲取當(dāng)前幀車道線圖像的語義分割結(jié)果；在通過對(duì)語義分割結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析，并確定語義分割結(jié)果指示包括兩條車道線的情況下，對(duì)語義分割結(jié)果進(jìn)行拆分，得到兩條當(dāng)前幀車道線...
								
            
							
            
							
						
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								      識(shí)別中性多分葉核粒細(xì)胞AI訓(xùn)練方法及裝置中，血液樣本經(jīng)過預(yù)處理，獲得鏡檢樣本；鏡檢樣本為懸濁液，白細(xì)胞懸浮在懸濁液中，鏡檢樣本平鋪；拍攝鏡檢血液樣本，獲得鏡檢樣本圖像；對(duì)鏡檢樣本圖像中的中性多分葉核粒細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別與標(biāo)注，獲得標(biāo)注圖片，用標(biāo)注...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本方案通過獲取待識(shí)別人臉圖像的第一感知特征，以及預(yù)設(shè)圖像集合中每一虛擬角色圖像的第二感知特征，然后，確定第一感知特征與各第二感知特征之間的差異信息，基于差異信息從預(yù)設(shè)圖像集合中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種顯示器及其制造方法，該顯示器包含有多個(gè)像素區(qū)塊以及控制器。該多個(gè)像素區(qū)塊的每一個(gè)像素區(qū)塊包含陣列排列且分別具有多個(gè)波長參數(shù)的多個(gè)發(fā)光元件，且該多個(gè)像素區(qū)塊的其中一個(gè)像素區(qū)塊的該多個(gè)波長參數(shù)的排列規(guī)則相同于該多個(gè)像素區(qū)塊的另一像...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種顯示裝置。顯示裝置包括顯示面板、背光模塊以及時(shí)序控制器。背光模塊提供光線至顯示面板。背光模塊具有多個(gè)區(qū)域，所述多個(gè)區(qū)域各包括多個(gè)發(fā)光元件。背光模塊包括背光驅(qū)動(dòng)器。背光驅(qū)動(dòng)器包括第一控制器及寄存器。時(shí)序控制器提供判斷信號(hào)至第一控...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種語音喚醒方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法應(yīng)用于服務(wù)器端，該方法包括當(dāng)用戶說出語音喚醒詞后，接收M個(gè)電子設(shè)備上報(bào)的空間位置信息，所述M個(gè)電子設(shè)備是所述語音喚醒詞可喚醒的電子設(shè)備；基于所述空間位置信息，從所述M個(gè)電子設(shè)備中確定出N個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中方法包括獲取待處理音頻，對(duì)所述待處理音頻進(jìn)行分段處理，得到多個(gè)音頻段；將所述多個(gè)音頻段輸入至預(yù)先訓(xùn)練的音頻分類模型中，得到所述待處理音頻的全局分類信息和/或所述音頻段的局部分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及存儲(chǔ)器技術(shù)領(lǐng)域，公開了存儲(chǔ)器的操作方法、存儲(chǔ)器及存儲(chǔ)器系統(tǒng)，該方法包括：在第一編程循環(huán)的驗(yàn)證階段，為與第一存儲(chǔ)單元耦接的位線提供第一位線電壓；所述第一存儲(chǔ)單元為與選擇字線耦接且待編程至第一編程態(tài)的存儲(chǔ)單元，所述第一編程循環(huán)為需要對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種測試結(jié)構(gòu)以及測試方法，其中測試方法包括：提供測試結(jié)構(gòu)，測試結(jié)構(gòu)包括待測晶圓，待測晶圓包括非功能區(qū)，非功能區(qū)內(nèi)具有的若干待測存儲(chǔ)單元，各待測存儲(chǔ)單元包括互為反相且互鎖的第一鎖存點(diǎn)和第二鎖存點(diǎn)；進(jìn)行若干次寫入操作，各次寫入操作用以實(shí)現(xiàn)第一鎖...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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