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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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								      本發(fā)明公開一種分布式大數(shù)據(jù)鍵值聚合方法、裝置、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：當(dāng)用戶提交Spark應(yīng)用后，SparkContext初始化并連接到Spark集群，創(chuàng)建Driver和Executor進(jìn)程；Driver將任務(wù)分解成多個(gè)Stage，每個(gè)Sta...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N線程池管理方法、電子設(shè)備及軟件產(chǎn)品，根據(jù)新增任務(wù)的任務(wù)標(biāo)簽，匹配與任務(wù)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的目標(biāo)線程池，并且該目標(biāo)線程池為IO密集型線程池、CPU密集型線程池或混合型線程池中的一種。進(jìn)而在對(duì)應(yīng)的目標(biāo)線程池中，為新增任務(wù)匹配對(duì)應(yīng)的工作線程，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體涉及了一種飛行模擬機(jī)原始工程參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法、系統(tǒng)及設(shè)備，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在字段限制嚴(yán)重、處理效率低下且適配能力差的問題。本發(fā)明包括：解析預(yù)定義的配置文件，根據(jù)所述配置文件中定義的字段結(jié)構(gòu)信息及參數(shù)映射規(guī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于虛實(shí)映射的汽車工業(yè)數(shù)據(jù)庫快速管理方法及系統(tǒng)。該方法包括：車型混線識(shí)別器識(shí)別生產(chǎn)線車型切換狀態(tài)，獲取車型標(biāo)識(shí)、工藝路徑和資源需求的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)調(diào)整異構(gòu)數(shù)據(jù)庫分區(qū)策略，生成分區(qū)映射表和訪問權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種用戶輸入語句的處理方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：如果用戶輸入的初始語句中的查詢對(duì)象為縮寫形式，則根據(jù)預(yù)設(shè)查詢對(duì)象列表獲取查詢對(duì)象對(duì)應(yīng)的全稱；根據(jù)全稱和初始語句生成若干候選語句；判斷每一候選語句...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)挖掘方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該數(shù)據(jù)挖掘方法包括：獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；經(jīng)由算法倉管理平臺(tái)，對(duì)注冊(cè)的模塊化算法模型進(jìn)行分類處理，將各分類下的模塊化算法模型組裝為獨(dú)立卡片單元，并將各獨(dú)立卡片單元?jiǎng)討B(tài)發(fā)送至應(yīng)用平臺(tái)進(jìn)行配置；經(jīng)由應(yīng)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)檢索領(lǐng)域，為解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫查詢的精確性差及用戶體驗(yàn)性差的問題，提供一種基于語義解析的數(shù)據(jù)檢索方法及系統(tǒng)。一種基于語義解析的數(shù)據(jù)檢索方法包括接收自然語言的查詢語句；基于語義解析模型，從所述查詢語句中解析出查詢意圖與所述查詢語句的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)字孿生的汽車工業(yè)數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)綜合處理方法。該方法包括：通過車間工序像素四叉樹索引算法對(duì)汽車總裝車間三維空間進(jìn)行遞歸四分割，根據(jù)工序標(biāo)識(shí)映射規(guī)則對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行工序類型標(biāo)記，將車間實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集按空...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)庫多源異構(gòu)數(shù)據(jù)同步方法及裝置，方法包括：通過部署在源數(shù)據(jù)庫所在服務(wù)器的RPA機(jī)器人監(jiān)聽數(shù)據(jù)變更事件，當(dāng)檢測(cè)到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的變更操作時(shí)，生成初始數(shù)據(jù)集合；對(duì)初始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分片處理，生成多個(gè)數(shù)據(jù)分片任務(wù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N問答對(duì)數(shù)據(jù)集的生成方法、裝置及問答模型，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括對(duì)答案數(shù)據(jù)集中的每個(gè)答案數(shù)據(jù)源進(jìn)行切分，獲得多個(gè)第一答案片段，每個(gè)第一答案片段配置有來源元數(shù)據(jù)；為問題數(shù)據(jù)集中的每個(gè)問題匹配至少一個(gè)第一答案片段，構(gòu)建用于生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種合同檢索增強(qiáng)優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于合同檢索的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：構(gòu)建并基于假設(shè)性問答數(shù)據(jù)集優(yōu)化大語言模型的輸出，使大語言模型生成符合特定格式的假設(shè)性答案；獲取合同文本的段落語義數(shù)據(jù)集；基于段落語義數(shù)據(jù)集訓(xùn)練預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種記憶庫文件屬性的批量統(tǒng)計(jì)分析方法及系統(tǒng)，該方法包括：統(tǒng)計(jì)翻譯記憶庫中翻譯單元的存儲(chǔ)信息的各屬性及其屬性值；基于各屬性下所有屬性值的相關(guān)關(guān)系將各屬性的所有屬性值劃分為各屬性數(shù)據(jù)塊；根據(jù)各屬性下各屬性值的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及了一種文本分類方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)，本方法一方面通過融合文本分段、類別描述與讀者評(píng)論文本的嵌入向量，全面地反映文本分段與分類類別之間潛在關(guān)聯(lián)特征；另外挖掘能反映分段內(nèi)容在傳播過程中的實(shí)際影響力的重要價(jià)值特征，并構(gòu)建節(jié)點(diǎn)為唯一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種人像聚檔方法、裝置、電子裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該人像聚檔方法包括：獲取抓拍人臉數(shù)據(jù)，并獲取預(yù)設(shè)的人像靜態(tài)庫；人像靜態(tài)庫存儲(chǔ)有多張攜帶檔案標(biāo)識(shí)的初始人像底圖；基于抓拍人臉數(shù)據(jù)從人像靜態(tài)庫進(jìn)行檢索處理，根據(jù)檢索結(jié)果確定初始人像底圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于水利工程技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種土石壩滲流安全性狀態(tài)的評(píng)價(jià)方法、終端設(shè)備及儲(chǔ)存介質(zhì)，土石壩滲流安全性狀態(tài)的評(píng)價(jià)方法包括以下步驟：構(gòu)建土石壩防滲體標(biāo)準(zhǔn)化模型；基于土石壩防滲體標(biāo)準(zhǔn)化模型，計(jì)算土石壩防滲體的理論滲流量；測(cè)量獲得土石壩的實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于水利工程技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種土石壩滲透破壞失效概率計(jì)算方法、終端設(shè)備及儲(chǔ)存介質(zhì)，土石壩滲透破壞失效概率計(jì)算方法包括以下步驟：構(gòu)建土石壩防滲體標(biāo)準(zhǔn)化模型；計(jì)算待分析土石壩的防滲系統(tǒng)缺陷系數(shù)；采用工程類比評(píng)價(jià)方法獲得待分析土石壩的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物海岸評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種貝類礁人工生物海岸的構(gòu)建效果評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)。根據(jù)貝類礁人工生物海岸的預(yù)期構(gòu)建要求在所述動(dòng)態(tài)演變擬真模型中演變張量分解出多捕捉通道，利用捕捉通道對(duì)目標(biāo)生物海岸的構(gòu)建效果進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，得到目標(biāo)生物海岸的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和優(yōu)化方法、低代碼平臺(tái)及計(jì)算機(jī)設(shè)備，其中，該數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和優(yōu)化方法包括：獲取輸入低代碼平臺(tái)的原始數(shù)據(jù)集以及原始數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)；基于與原始數(shù)據(jù)集相匹配的多維度評(píng)估指標(biāo)，根據(jù)元數(shù)據(jù)對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，得到原始數(shù)據(jù)集的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的敲擊節(jié)奏自動(dòng)評(píng)價(jià)方法，屬于自動(dòng)評(píng)價(jià)領(lǐng)域；解決了自動(dòng)評(píng)價(jià)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)單一、評(píng)分機(jī)制復(fù)雜的問題；具體如下：步驟S1：獲取預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)節(jié)拍數(shù)據(jù)與用戶敲擊的節(jié)拍數(shù)據(jù)；步驟S2：獲取用戶敲擊序列與標(biāo)準(zhǔn)敲擊序列進(jìn)行計(jì)算，對(duì)用戶的敲擊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種新污染物分類預(yù)測(cè)方法及相關(guān)裝置，涉及新污染物分類技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：采集目標(biāo)污染物的化學(xué)信息（分子結(jié)構(gòu)、分子指紋、理化性質(zhì)）并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；基于Tanimoto相似性計(jì)算初步分類；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污染物在環(huán)境中的遷移...
								
            
							
            
							
						
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