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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明屬于氣象監(jiān)測與智能感知技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種海陸復(fù)雜氣象條件下鐵塔探頭的歷史相似與深度學(xué)習(xí)的能見度感知算法。先利用鐵塔上的探頭采集海陸區(qū)域內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維數(shù)據(jù)樣本庫；通過對(duì)氣象數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的分析，提取關(guān)鍵特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于運(yùn)動(dòng)調(diào)制注意力時(shí)空特征金字塔的視頻目標(biāo)檢測方法，包括如下步驟：1）CNN特征提取；2）運(yùn)動(dòng)特征提??；3）位置編碼；4）特征向量轉(zhuǎn)換；5）運(yùn)動(dòng)信息增強(qiáng)；6）層級(jí)空間注意力計(jì)算；7）時(shí)間注意力計(jì)算；8）預(yù)測目標(biāo)檢測結(jié)果。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于光子可微分邏輯門網(wǎng)絡(luò)模型的圖像識(shí)別方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取輸入圖像的灰度矩陣數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)光功率映射規(guī)則對(duì)灰度矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到光功率信號(hào)；通過光子可微分邏輯門網(wǎng)絡(luò)模型的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種視頻動(dòng)作識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取目標(biāo)視頻片段，目標(biāo)視頻片段是基于目標(biāo)視頻劃分確定；將每一目標(biāo)視頻片段輸入至目標(biāo)行為識(shí)別主網(wǎng)絡(luò)，并獲取目標(biāo)行為識(shí)別主網(wǎng)絡(luò)輸出的初始識(shí)別結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種涉及火災(zāi)探測技術(shù)領(lǐng)域的火災(zāi)煙霧探測器、測試平臺(tái)和火災(zāi)煙霧探測方法，所述火災(zāi)煙霧探測器中的光學(xué)腔體用于將第一光源模塊的入射光軸與探測器光軸之間的夾角固定為目標(biāo)角度；第一接收模塊用于在目標(biāo)角度下采集多個(gè)離散通道的散射光譜信號(hào)；第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于雪崩啟動(dòng)物理模型的雪崩動(dòng)態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)，屬于雪崩預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，獲取采集參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，采集參數(shù)包括背景參數(shù)、影響參數(shù)和觸發(fā)參數(shù)，對(duì)各個(gè)參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，當(dāng)出現(xiàn)差異性數(shù)據(jù)時(shí)，進(jìn)行差異性校準(zhǔn)，剔除干擾數(shù)據(jù)；對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種模塊化可拓展升級(jí)的交通信號(hào)燈，包括外殼單元、頂蓋單元、升降架、第一電動(dòng)卷繞單元以及安裝于升降架處的顯示單元；第一電動(dòng)卷繞單元和升降架之間連接有第一拉繩；外殼單元包括背板、面板以及兩個(gè)側(cè)板，面板處具有第一矩形通孔和第二矩形通孔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及基于邊緣計(jì)算的智慧停車無人值守車輛出入管理系統(tǒng)及方法。其包括：車輛檢測定位單元基于多模態(tài)傳感器陣列模塊獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，并通過卡爾曼濾波算法并結(jié)合QBCN信息干擾變量實(shí)現(xiàn)車輛實(shí)時(shí)定位并實(shí)時(shí)更新車位狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種低空航班智能調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及航班調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是包括：獲取當(dāng)前待調(diào)度飛行器的航班信息，當(dāng)前待調(diào)度飛行器為多個(gè)；根據(jù)航班信息構(gòu)造約束條件及目標(biāo)函數(shù)；根據(jù)約束條件及目標(biāo)函數(shù)得到拉格朗日優(yōu)化函數(shù)；基于貝葉斯優(yōu)化算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了呼吸波形仿真方法，包括S1，構(gòu)建呼吸波形的數(shù)學(xué)仿真模型，所述呼吸波形包括機(jī)械通氣波形、輔助通氣波形；S2，獲取待顯示的病例，得到患者的初始呼吸狀態(tài)信息；S3，獲取目標(biāo)用戶基于所述初始呼吸狀態(tài)信息的呼吸模式指令，基于呼吸模式與呼吸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種LED顯示屏生產(chǎn)用封裝結(jié)構(gòu)及其封裝方法，涉及LED顯示屏技術(shù)領(lǐng)域，包括：主體組件、移動(dòng)件、連接件、轉(zhuǎn)動(dòng)件、限位件。本發(fā)明通過設(shè)置移動(dòng)塊與移動(dòng)桿，可減少人工操作，裝配顯示屏?xí)r，將墊片與散熱板套接在插銷桿的后端處，推動(dòng)與移動(dòng)桿齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N音智膜空間智能主動(dòng)降噪方法及系統(tǒng)，屬于降噪技術(shù)領(lǐng)域，首先控制終端基于麥克風(fēng)陣列獲取膜空間內(nèi)的噪聲信號(hào)，并根據(jù)噪聲信號(hào)輸出控制指令，其中，控制指令包括控制氣腔內(nèi)的氣壓大小，然后，根據(jù)噪聲信號(hào)生成降噪信號(hào)，最后，向執(zhí)行終端發(fā)送控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N磁存儲(chǔ)單元和磁存儲(chǔ)陣列，該磁存儲(chǔ)單元包括自旋軌道矩層、設(shè)置在自旋軌道矩層上的多個(gè)磁隧道結(jié)、設(shè)置在自旋軌道矩層下的多個(gè)輔助翻轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)，磁隧道結(jié)在垂直方向上的投影與對(duì)應(yīng)的輔助翻轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)呈全部或部分重疊；通過控制第一磁隧道結(jié)頂部和與其對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了功耗測試與數(shù)據(jù)分析方法、裝置以及電子設(shè)備，創(chuàng)建與存儲(chǔ)設(shè)備的不同運(yùn)行狀態(tài)一一對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集階段，為每個(gè)數(shù)據(jù)采集階段設(shè)置對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)識(shí)；獲取存儲(chǔ)設(shè)備在每個(gè)數(shù)據(jù)采集階段下的功耗測試數(shù)據(jù)，為每個(gè)功耗測試數(shù)據(jù)綁定對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)識(shí)；結(jié)合類別標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于腫瘤分型技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)圖結(jié)構(gòu)的腫瘤基因分型預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括獲取腫瘤樣本的樣本病理圖像和樣本多組學(xué)特征；將病理圖像輸入Hyper?RBAT?Net網(wǎng)絡(luò)中，輸出對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)化掩膜圖像，基于掩膜圖像構(gòu)建三級(jí)病理結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種廢鋼質(zhì)量預(yù)測方法、系統(tǒng)及服務(wù)器，涉及冶金技術(shù)領(lǐng)域，該方法充分利用煉鋼爐冶煉過程中的熱平衡和物料平衡，并在廢鋼冶金機(jī)理模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建廢鋼預(yù)測的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停⒗脤\生支持向量回歸機(jī)和鯨群算法結(jié)合生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)下一爐次所需廢鋼質(zhì)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于纖維纏繞技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于螺旋纏繞的芯模幾何尺寸迭代修正方法，包括以下步驟：獲取芯模筒上第i層纖維纏繞的實(shí)際直徑、纖維纏繞總層數(shù)的設(shè)計(jì)厚度和設(shè)計(jì)層數(shù)、芯模筒筒身的半徑、芯模筒的旋轉(zhuǎn)速度和纖維螺旋纏繞的角度；確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于靜脈輸液治療的智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括獲取輸液時(shí)序數(shù)據(jù)和監(jiān)測時(shí)序數(shù)據(jù)；基于輸液時(shí)序數(shù)據(jù)和監(jiān)測時(shí)序數(shù)據(jù)計(jì)算得到藥劑流動(dòng)狀態(tài)值和生理指標(biāo)變化程度；根據(jù)藥劑流動(dòng)狀態(tài)值和生理指標(biāo)變化程度計(jì)算得到狀態(tài)評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于異地就醫(yī)數(shù)據(jù)分析的醫(yī)療服務(wù)提升方法與系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，通過上述技術(shù)方案，本申請(qǐng)實(shí)現(xiàn)了患者個(gè)體化需求與醫(yī)療資源的精準(zhǔn)映射，有效提升異地就醫(yī)推薦的準(zhǔn)確性。該方法通過深度特征融合解決了傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)中數(shù)據(jù)維度不匹配問題，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于健康數(shù)據(jù)精準(zhǔn)驅(qū)動(dòng)的心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估管理系統(tǒng)，系統(tǒng)包括節(jié)律采樣追蹤模塊、波動(dòng)模式聯(lián)識(shí)模塊、異常聯(lián)變標(biāo)注模塊、優(yōu)先級(jí)跟進(jìn)排序模塊和風(fēng)險(xiǎn)落位劃分模塊。本發(fā)明中，通過對(duì)連續(xù)周期內(nèi)收縮壓與舒張壓極值差異進(jìn)行動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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