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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于證據(jù)污染平臺(tái)的智能管理系統(tǒng)及方法，涉及智能管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過采集平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后，基于歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建證據(jù)價(jià)值評(píng)估模型和污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；證據(jù)價(jià)值評(píng)估模型融合結(jié)合PageRank算法和加權(quán)線性回歸算法，生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療信息化領(lǐng)域。本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的甲狀腺癌電子病歷系統(tǒng)，其包括多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊采集患者文本、超聲影像、基因、生化指標(biāo)及臨床數(shù)據(jù)并標(biāo)準(zhǔn)化校準(zhǔn)生成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；多模態(tài)特征提取模塊通過多技術(shù)提取各標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的語義、結(jié)構(gòu)、突...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的環(huán)境噪聲監(jiān)測方法，涉及環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1:同步采集環(huán)境中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括原始聲學(xué)信號(hào)、氣象數(shù)據(jù)及視頻圖像數(shù)據(jù)；S2:數(shù)據(jù)處理與特征提取；S3:基于頻譜圖的信噪比與時(shí)域方差動(dòng)態(tài)調(diào)整自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種面向壓氣機(jī)整體葉盤加工的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法，本發(fā)明對(duì)各傳感器數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行濾波與時(shí)間對(duì)齊，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化，然后通過時(shí)頻域雙流輸入BiLSTM特征提取模塊對(duì)振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)進(jìn)行特征提取，采用具有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自適應(yīng)傅里葉神經(jīng)過程的海洋多源數(shù)據(jù)融合方法，涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體包括如下步驟：對(duì)海洋變量場數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。針對(duì)任意時(shí)間點(diǎn)自適應(yīng)生成集合背景場。將背景場、真值和觀測值組織成標(biāo)準(zhǔn)化、用于自適應(yīng)傅里葉神經(jīng)過程模型訓(xùn)練的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多污染物協(xié)同與時(shí)空特征融合的污染物異常檢測方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建多污染物傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集；S2、對(duì)研究區(qū)域內(nèi)多污染物傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗與預(yù)處理；S3、對(duì)多污染物傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集通過貝葉斯變分推斷學(xué)習(xí)單污染物傳感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多維度大模型測試評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，屬于人工智能測試技術(shù)領(lǐng)域，融合基礎(chǔ)模型、平臺(tái)能力與應(yīng)用性能實(shí)現(xiàn)多維度大模型測試評(píng)價(jià)，包括：基礎(chǔ)模型能力評(píng)價(jià)，包括敏感詞庫+BERT語義雙引擎安全檢測和上下文依賴測試鏈；模型平臺(tái)能力評(píng)價(jià)，包括預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)權(quán)限的管理方法、裝置、設(shè)備以及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，包括首先，在檢測到用戶的訪問操作時(shí)，基于用戶的賬號(hào)信息確定用戶的操作日志。其中，操作日志至少包括用戶在歷史時(shí)間段內(nèi)執(zhí)行訪問操作時(shí)的歷史操作屬性信息。然后，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供了一種邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法及相關(guān)設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，方法應(yīng)用于終端時(shí)包括：確定計(jì)算任務(wù)數(shù)據(jù)，包括：任務(wù)圖像數(shù)據(jù)、隱私等級(jí)；利用加密區(qū)域選擇模型識(shí)別任務(wù)圖像數(shù)據(jù)，確定任務(wù)圖像數(shù)據(jù)中的加密區(qū)域；對(duì)加密區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了面向無標(biāo)簽公共數(shù)據(jù)集的聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)方法及系統(tǒng)，屬于聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域；包括：服務(wù)器向多個(gè)客戶端下發(fā)聯(lián)邦學(xué)習(xí)任務(wù)和無標(biāo)簽公共數(shù)據(jù)集，并通知輔助節(jié)點(diǎn)生成同態(tài)加密密鑰對(duì)；根據(jù)客戶端上報(bào)的本地私有數(shù)據(jù)量對(duì)客戶端進(jìn)行劃分；客戶端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理與管理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種部門數(shù)據(jù)資源調(diào)度管理方法及系統(tǒng)，該方法包括：數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)主動(dòng)廣播包含其內(nèi)生信譽(yù)積分與權(quán)威更新時(shí)間戳的數(shù)據(jù)信譽(yù)信標(biāo)，數(shù)據(jù)需求方終端則通過對(duì)接收的信標(biāo)進(jìn)行初步排序，并結(jié)合對(duì)權(quán)威候選數(shù)據(jù)源進(jìn)行實(shí)時(shí)服務(wù)健康度探...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測與動(dòng)態(tài)載荷識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種結(jié)合動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲與載荷重構(gòu)的沖擊載荷識(shí)別方法，該方法以多傳感器采集的結(jié)構(gòu)加速度響應(yīng)為基礎(chǔ)，利用動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲（DTW）算法實(shí)現(xiàn)響應(yīng)序列的非線性時(shí)間對(duì)齊，完成沖擊位置的魯棒識(shí)別；在此基礎(chǔ)上...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)領(lǐng)域，目的是提供一種CAD軟件融合Web應(yīng)用方法，以使用戶無需離開CAD環(huán)境即可訪問在線資源和服務(wù)，從而提升工作效率和用戶體驗(yàn)。技術(shù)方案包括：遠(yuǎn)程Web端，在Web頁面打開后臺(tái)服務(wù)器的圖形并進(jìn)行標(biāo)注；后臺(tái)服務(wù)器，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于綜合強(qiáng)度設(shè)計(jì)領(lǐng)域，涉及一種緊固件接觸區(qū)應(yīng)力分布規(guī)律確定方法。該方法包括：當(dāng)緊固件的連接形式為搭接連接時(shí)，緊固件受載形式為單剪，確定該緊固件承受附加彎矩；當(dāng)緊固件的連接形式為對(duì)接連接時(shí)，緊固件受載形式為雙剪，確定該緊固件不承受附加彎...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種紅外偏振調(diào)控超表面的設(shè)計(jì)方法及相關(guān)裝置，涉及超表面設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括基于工作波段內(nèi)各探測角下的物體和環(huán)境偏振特性數(shù)據(jù)，得到整體超表面在工作波段內(nèi)的第一實(shí)際相位分布；基于該第一實(shí)際相位分布，利用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法對(duì)初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種鋼管樁抗彎承載力計(jì)算方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及抗彎承載力計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過分布式光纖和三電極系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測鋼管樁表面應(yīng)變分布和腐蝕狀態(tài)。首先采用空間梯度分析法識(shí)別應(yīng)變突變區(qū)域作為潛在損傷區(qū)，通過極化電阻法測量腐蝕電流密度并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于SysML的深空探測領(lǐng)域協(xié)同設(shè)計(jì)模型下發(fā)交付方法，包括如下步驟：利用系統(tǒng)建模語言構(gòu)建需求、功能、接口及架構(gòu)視圖，封裝設(shè)計(jì)模型數(shù)據(jù)包；進(jìn)行模型元素的語義識(shí)別與關(guān)聯(lián)解析，確定模型的分解下發(fā)策略；依據(jù)權(quán)限管理規(guī)則確定終端權(quán)限，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種纖維混凝土纖維橋聯(lián)數(shù)值分析模型的構(gòu)建方法，屬于纖維混凝土技術(shù)領(lǐng)域。首先，建立纖維?基體界面的非線性滑移本構(gòu)關(guān)系；其次，采用概率密度函數(shù)描述三維纖維方向角的各向異性分布，并結(jié)合對(duì)數(shù)正態(tài)分布模擬纖維埋置長度的隨機(jī)性，引入修正因子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種公共建筑物中行人循環(huán)與人員疏散評(píng)估模擬系統(tǒng)，涉及人員疏散模擬領(lǐng)域，包括在公共建筑物中進(jìn)行人員循環(huán)模擬行為和人員疏散評(píng)估模擬行為，行人循環(huán)模擬分析行人在不同場景的行為模式和動(dòng)態(tài)變化，人員疏散評(píng)估模擬采用多智能體建模技術(shù)研發(fā)底層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水文學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于蒸發(fā)力的流域植被與降水特征模型確定方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：數(shù)據(jù)獲取、蒸發(fā)力計(jì)算模型構(gòu)建、蒸發(fā)力計(jì)算模型優(yōu)化、高斯插值處理以及蒸發(fā)力衰減區(qū)域和衰減帶識(shí)別；本發(fā)明通過引入靜力平衡公式和克勞修斯?克...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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