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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專(zhuān)利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)模混合芯片仿真方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及混合仿真領(lǐng)域。方法基于包括數(shù)字模塊和模擬模塊的DUT和Testbench，其中方法包括：接收DUT的接口信息，接口信息包括數(shù)字模塊的數(shù)字接口信息和模擬模塊的模擬接口信息；在Tes...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記版圖自動(dòng)生成方法及系統(tǒng)，通過(guò)python腳本遍歷需求單，獲取所有待生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記信息；將獲取的所有待生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記信息寫(xiě)入skill腳本中，調(diào)用skill腳本對(duì)待生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記信息進(jìn)行解析，基于模板版圖，逐一生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種集成電路物理單元混合尺寸布局優(yōu)化方法及其系統(tǒng)。該方法獲取芯片的電路網(wǎng)表信息，提取標(biāo)準(zhǔn)單元簇、雙通道圖像輸入特征、電路的圖結(jié)構(gòu)信息，并進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的雙通道圖像輸入特征、電路的圖結(jié)構(gòu)信息輸入至訓(xùn)練好的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成電路技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)集線(xiàn)器的多FPGA的互聯(lián)方法、電子設(shè)備和介質(zhì)，所述方法先基于多組FPGA數(shù)據(jù)集線(xiàn)器構(gòu)成的初始拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，然后獲取每一虛擬路徑集合不為空的具有通信需求的FPGA的組別假設(shè)添加直連虛擬線(xiàn)纜的時(shí)分復(fù)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N寬帶低噪聲放大器端到端設(shè)計(jì)方法和裝置。本申請(qǐng)?zhí)峁┑姆椒ǎǎ夯诓檎冶砥ヅ鋵拵У驮肼暦糯笃鞯耐負(fù)浣Y(jié)構(gòu)；基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化寬帶低噪聲放大器中有源元件的第一參數(shù)；基于有源元件的第一參數(shù)匹配寬帶低噪聲放大器中無(wú)源元件的第二參數(shù)范圍；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，為了解決現(xiàn)有物料靜態(tài)編碼無(wú)法響應(yīng)新物料，以及哈希生成基于單一特征造成沖突等問(wèn)題，提出了一種物料動(dòng)態(tài)編碼方法、系統(tǒng)及設(shè)備，對(duì)待識(shí)別物料提取幾何特征、紋理特征和結(jié)構(gòu)特征并進(jìn)行融合，然后基于待識(shí)別物料對(duì)應(yīng)的物料類(lèi)型，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向異構(gòu)環(huán)境圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于度分類(lèi)的圖劃分方法及系統(tǒng)，本發(fā)明包括根據(jù)輸入的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中頂點(diǎn)度分布的冪律特性來(lái)確定高度頂點(diǎn)和低度頂點(diǎn)的分類(lèi)閾值，將頂點(diǎn)分類(lèi)為低度頂點(diǎn)和高度頂點(diǎn)；對(duì)低度頂點(diǎn)使用帶約束的METIS方法進(jìn)行初始子圖劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供權(quán)重動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法、裝置及電子設(shè)備。本申請(qǐng)實(shí)施例中，通過(guò)在知識(shí)蒸餾的每個(gè)訓(xùn)練周期下，先利用當(dāng)前確定出的稀疏度稀疏化當(dāng)前第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重參數(shù)得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，之后再利用各訓(xùn)練樣本和該第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行知識(shí)蒸餾，這樣通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種結(jié)構(gòu)信息聚合的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，方法包括數(shù)據(jù)收集、實(shí)體語(yǔ)義理解、結(jié)構(gòu)上下文聚合、加權(quán)關(guān)系表示和融合圖譜構(gòu)建。本方案將跨源知識(shí)圖譜中離散、無(wú)序、異構(gòu)的實(shí)體屬性信息轉(zhuǎn)化為連續(xù)、有序、結(jié)構(gòu)化的實(shí)體屬性向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的文旅消費(fèi)熱度分析方法，涉及智慧旅游技術(shù)領(lǐng)域，包括，對(duì)消費(fèi)?軌跡?輿情加密特征包進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)融合，生成綜合特征數(shù)據(jù)集；基于綜合特征數(shù)據(jù)集，構(gòu)建動(dòng)態(tài)因果圖并計(jì)算因果關(guān)聯(lián)權(quán)重，生成包含權(quán)重的動(dòng)態(tài)鄰接矩陣；構(gòu)建智能處理模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑能源調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于知識(shí)圖譜的雙能幕墻能源智能調(diào)控方法及系統(tǒng)。該系統(tǒng)的能源狀態(tài)感知模塊獲取能源狀態(tài)感知值；知識(shí)圖譜構(gòu)建模塊得到知識(shí)圖譜構(gòu)建參數(shù)集；環(huán)境關(guān)聯(lián)分析模塊生成環(huán)境關(guān)聯(lián)參數(shù)集；調(diào)控閾值設(shè)定模塊確定能源調(diào)控閾值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型服務(wù)追蹤技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種大模型服務(wù)鏈?zhǔn)秸{(diào)用追蹤系統(tǒng)及根因分析方法，包括：對(duì)大模型的輸入和輸出進(jìn)行語(yǔ)義編碼，生成最終指紋并進(jìn)行跨Span指紋繼承與擴(kuò)展；計(jì)算分析語(yǔ)義不確定性并動(dòng)態(tài)調(diào)整采樣率；基于采樣率采集得到的采樣數(shù)據(jù)，融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序，其中方法包括：通過(guò)運(yùn)行目標(biāo)優(yōu)化模型的目標(biāo)設(shè)備的設(shè)備關(guān)聯(lián)硬件信息獲取目標(biāo)優(yōu)化模型的模型訓(xùn)練耗時(shí)和模型推理耗時(shí)等模型耗時(shí)信息，以確定目標(biāo)優(yōu)化模型的訓(xùn)練實(shí)例和推理實(shí)例的目標(biāo)比...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種解題模型訓(xùn)練的方法、解題的方法及其裝置及設(shè)備。其中，該方法包括：對(duì)題目樣本的解析步驟序列進(jìn)行正確性評(píng)估，獲得解析步驟序列的正確性分值；解析步驟序列是基于當(dāng)前輪次的解題模型對(duì)題目樣本解析獲得的；基于用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種大語(yǔ)言模型多用戶(hù)高并發(fā)高吞吐推理方法及系統(tǒng)，所述方法包括對(duì)每一采集時(shí)段內(nèi)的所有用戶(hù)信息進(jìn)行識(shí)別，提取并統(tǒng)計(jì)字詞，得到字詞庫(kù)；根據(jù)所述字詞庫(kù)確定宏觀限制邊界；以每個(gè)用戶(hù)為索引，統(tǒng)計(jì)用戶(hù)信息對(duì)應(yīng)的字詞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于用戶(hù)行為分析的水資源管理優(yōu)化方法，該方法將用戶(hù)在每個(gè)時(shí)段內(nèi)的累計(jì)用水量組成用水量序列，根據(jù)用水量序列的周期性特征獲取代表性周期長(zhǎng)度；根據(jù)代表性周期長(zhǎng)度獲取目標(biāo)子序列，根據(jù)目標(biāo)子序列與用水量序列之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)模型的臺(tái)風(fēng)路徑與強(qiáng)度預(yù)測(cè)方法，屬于氣象監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取臺(tái)風(fēng)的位置坐標(biāo)、中心風(fēng)速、中心氣壓，以及臺(tái)風(fēng)中心區(qū)域的風(fēng)場(chǎng)與位勢(shì)高度的再分析數(shù)據(jù)；構(gòu)建數(shù)據(jù)與物理共同驅(qū)動(dòng)的多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)模型；構(gòu)建該多模態(tài)融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的海洋漁業(yè)資源規(guī)劃方法，涉及漁業(yè)資源技術(shù)領(lǐng)域，包括：將作業(yè)海域劃分若干個(gè)網(wǎng)格，獲取各網(wǎng)格的初始屬性；采集每艘漁船的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集；計(jì)算各網(wǎng)格的船舶準(zhǔn)入優(yōu)先級(jí)，實(shí)現(xiàn)多船協(xié)同路徑規(guī)劃；根據(jù)初選規(guī)則將網(wǎng)格組合為若干個(gè)塊區(qū)域，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的輸電線(xiàn)路人工智能路徑規(guī)劃選線(xiàn)方法和系統(tǒng)，涉及輸電線(xiàn)路規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)獲取基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、障礙物標(biāo)記數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)以及輸電線(xiàn)路起點(diǎn)和終點(diǎn)信息，構(gòu)建多層級(jí)代價(jià)地圖體系，包括基礎(chǔ)層、障礙層、氣象層...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及交通控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智慧港口的車(chē)輛行駛智慧協(xié)同方法及系統(tǒng)，方法基于港口網(wǎng)格化地圖獲取運(yùn)輸車(chē)輛的初始路徑；將待優(yōu)化的初始路徑作為目標(biāo)路徑，獲取目標(biāo)路徑與其余初始路徑之間的重合率；基于重合率獲取影響系數(shù)，使用影響系數(shù)優(yōu)化A?...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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