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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于菱形約束的風(fēng)電機(jī)組布局優(yōu)化方法，使用更高精度的尾流解析模型——Ishihara?Qian尾流模型來(lái)評(píng)估風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量，該模型可高效且準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)尾流區(qū)的風(fēng)速虧損和附加湍流強(qiáng)度，同時(shí)本申請(qǐng)采用菱形約束策略表示風(fēng)機(jī)間距約束...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于眼動(dòng)追蹤的疲勞檢測(cè)與學(xué)習(xí)內(nèi)容適配系統(tǒng)，屬于生物特征識(shí)別技術(shù)、計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)以及內(nèi)容適配算法領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)攝像頭捕捉用戶眼動(dòng)數(shù)據(jù)，結(jié)合注意力模型判斷疲勞程度，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容的自動(dòng)調(diào)整或休息提醒，以提升用戶的學(xué)習(xí)效率和體驗(yàn)。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于多智能體協(xié)作的落地頁(yè)合規(guī)性審核方法及裝置，其中該方法包括：獲取多個(gè)廣告落地頁(yè)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述多個(gè)廣告落地頁(yè)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整策略得到每個(gè)廣告落地頁(yè)對(duì)應(yīng)的優(yōu)先級(jí)分?jǐn)?shù)，以根據(jù)所述優(yōu)先級(jí)分?jǐn)?shù)對(duì)各個(gè)廣告落地頁(yè)進(jìn)行審核優(yōu)先級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的微電網(wǎng)故障診斷與動(dòng)態(tài)恢復(fù)方法，本發(fā)明通過(guò)圖注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)多模態(tài)特征，利用多層圖注意力層提取故障特征，捕捉微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)空間依賴關(guān)系以識(shí)別故障傳播路徑。同時(shí)，借助門(mén)控循環(huán)單元融合空間特征與歷史多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及教學(xué)實(shí)驗(yàn)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于YOLOv11的實(shí)驗(yàn)桌面物品自動(dòng)化管理改進(jìn)方法，包括：將多層感知機(jī)與通道注意力機(jī)制相結(jié)合，添加在YOLOv11的backbone中的每個(gè)C3K2模塊后，以提升模型對(duì)長(zhǎng)距離依賴和局部上下文的建模能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于故障警示及排除校驗(yàn)的FMS生產(chǎn)線倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的控制方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取物料屬性信息，采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類模型對(duì)物料進(jìn)行分類識(shí)別，生成物料唯一標(biāo)識(shí)碼并與電子標(biāo)簽綁定，建立物料實(shí)時(shí)追蹤體系；構(gòu)建基于多目標(biāo)優(yōu)化的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于實(shí)測(cè)交通流的預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋時(shí)變可靠度評(píng)估方法，包括：根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖紙，建立預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋的有限元模型，計(jì)算并定義縱橋向各截面的截面屬性；確定橋梁結(jié)構(gòu)最不利截面位置；通過(guò)構(gòu)建好的退化模型計(jì)算最不利截面的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識(shí)別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評(píng)估方法，包括以下步驟：對(duì)圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識(shí)物進(jìn)行識(shí)別，利用OpenCV通過(guò)標(biāo)識(shí)物對(duì)圖像進(jìn)行視角矯正并測(cè)算目標(biāo)的實(shí)際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類，實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種塔式太陽(yáng)能電站吸熱器管屏的應(yīng)力計(jì)算方法，涉及太陽(yáng)能光熱發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的，吸熱器管屏應(yīng)力分析計(jì)算效率低、建模與計(jì)算流程復(fù)雜、難以實(shí)現(xiàn)全工況快速覆蓋計(jì)算與結(jié)構(gòu)快速優(yōu)化設(shè)計(jì)的缺陷，本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：一種塔式太陽(yáng)能電站...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成學(xué)習(xí)形變預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于復(fù)雜樣本導(dǎo)向的雙權(quán)堆疊形變預(yù)測(cè)集成模型建模方法，包括：建立CLAnet、RBF、MLP、CNN及XGBoost五個(gè)異構(gòu)基模型；建立支持向量回歸機(jī)作為元模型；基于stacking框架構(gòu)建二級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種三維顆粒的分割方法、裝置以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該分割方法包括：接收三維顆粒的斷層圖像；基于該圖像生成顆粒體素圖；將體素圖轉(zhuǎn)換成由N×3維矩陣表示的點(diǎn)云，N表示點(diǎn)云中的點(diǎn)的數(shù)量；通過(guò)多鄰域方式標(biāo)記點(diǎn)云中的連通域，獲得表示多個(gè)顆粒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及AI數(shù)字人交互技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種數(shù)字人AI導(dǎo)游助理的個(gè)性化交互與場(chǎng)景適配系統(tǒng)，包括獲取同一時(shí)刻用戶畫(huà)像多模態(tài)數(shù)據(jù)，并分別對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)提取特征，對(duì)提取的特征進(jìn)行多模態(tài)特征融合，生成融合特征；基于融合特征生成意圖類別和情感狀態(tài)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于字詞多粒度特征增強(qiáng)算法的施工規(guī)范文本知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，在命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中，引入BERT預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型作為嵌入層，獲取字粒度與詞粒度向量表示，在解決了一詞多義問(wèn)題的同時(shí)提高專業(yè)詞在句中重要性，將其與BiLSTM?Atte...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種配電導(dǎo)線的缺陷檢測(cè)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，包括：將原始導(dǎo)線圖像輸入至基于去噪擴(kuò)散隱式的密度集導(dǎo)線分割模型中，得到目標(biāo)導(dǎo)線分割圖像，并將目標(biāo)導(dǎo)線分割圖像輸入至預(yù)設(shè)導(dǎo)線缺陷檢測(cè)模型中，得到導(dǎo)線缺陷檢測(cè)結(jié)果；即通過(guò)引入基于去噪...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種應(yīng)用于零售場(chǎng)景下的標(biāo)注數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法、平臺(tái)及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本申請(qǐng)?jiān)诟鱾€(gè)客戶端根據(jù)本地標(biāo)注數(shù)據(jù)生成本地條件標(biāo)簽并上傳服務(wù)器，服務(wù)器端聚合得到全局共享的條件標(biāo)簽分布信息并分發(fā)回客戶端。客戶端使用本地標(biāo)注數(shù)據(jù)、本地條件標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，具體涉及一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督可見(jiàn)光紅外行人重識(shí)別方法。本發(fā)明提出了一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督可見(jiàn)光紅外行人重識(shí)別方法，通過(guò)區(qū)分同相機(jī)和跨相機(jī)鄰居關(guān)系，有效抑制了由拍攝視角差異導(dǎo)致的特征干擾。基于凈化鄰居集構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種紅外夜視下的老鼠識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以應(yīng)用于大型語(yǔ)言模型技術(shù)領(lǐng)域，獲取連續(xù)多張待檢測(cè)幀圖像；對(duì)每張待檢測(cè)幀圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到連續(xù)多張?zhí)幚砗蟮膱D像，基于連續(xù)多張?zhí)幚砗蟮膱D像，使用LK光流法和目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高鐵運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于4C檢測(cè)的高鐵接觸網(wǎng)竣工驗(yàn)收方法及系統(tǒng)，包括：采集接觸網(wǎng)圖像數(shù)據(jù)，獲取巡檢車的位姿數(shù)據(jù)和空間定位數(shù)據(jù)并進(jìn)行同步標(biāo)定處理，建立映射關(guān)系，得到標(biāo)定接觸網(wǎng)圖像；將標(biāo)定接觸網(wǎng)圖像輸入多尺度目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N方形動(dòng)力電池外殼視覺(jué)缺陷快速檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲得高分辨率多視角圖像序列，輸出標(biāo)準(zhǔn)化圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行前視覺(jué)劃痕檢測(cè)，輸出劃痕缺陷位置及特征，輸出包含置信度得分的缺陷候選區(qū)域，識(shí)別出氣泡類缺陷，匯總?cè)毕?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于模態(tài)交互注意力機(jī)制的船舶軌跡預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及船舶軌跡預(yù)測(cè)領(lǐng)域，該方法包括：獲取船舶的AIS數(shù)據(jù)，其中，AIS數(shù)據(jù)至少包括軌跡分類標(biāo)簽；獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)集；建立并訓(xùn)練基于模態(tài)交互注意力機(jī)制的船舶軌跡預(yù)測(cè)模型；通過(guò)基于模態(tài)交互注...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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