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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的建筑結(jié)構(gòu)抗震韌性優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及抗震韌性優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)運(yùn)行中，部署傳感網(wǎng)絡(luò)，采集建筑結(jié)構(gòu)震動(dòng)過程中的多維動(dòng)態(tài)響應(yīng)參數(shù)，對采集的參數(shù)集進(jìn)行預(yù)處理與滑動(dòng)窗口特征化，對輸入張量TXF進(jìn)行編碼，提取深層時(shí)空耦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于空氣動(dòng)力學(xué)的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及了一種飛機(jī)空氣動(dòng)力學(xué)仿真建模方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)缺少對飛行訓(xùn)練模擬設(shè)備進(jìn)行空氣動(dòng)力學(xué)仿真建模的有效手段的問題。本發(fā)明所提出的方法包括：獲取目標(biāo)飛機(jī)的試飛數(shù)據(jù)；根據(jù)所述試飛數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)字鎖相技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種低通濾波數(shù)字鎖相系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法及數(shù)字鎖相方法。低通濾波數(shù)字鎖相系統(tǒng)包括由k個(gè)串聯(lián)的低通濾波單元構(gòu)成的低通濾波模塊；輸入低通濾波模塊的兩組混頻信號經(jīng)過k個(gè)低通濾波單元的k次低通濾波后，輸出兩組k次低通濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于阻抗失配的前饋型電壓采樣雙補(bǔ)償有源電磁干擾濾波器及其設(shè)計(jì)方法，屬于電力電子領(lǐng)域，包括：根據(jù)阻抗失配原則構(gòu)建等效電路，根據(jù)等效電路確定濾波器的電路拓?fù)洌桓鶕?jù)RC電路的截止頻率與阻抗確定電阻值與電容值；根據(jù)運(yùn)算放大器的單位增...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N文本處理方法及相關(guān)裝置；該方法包括：基于第一文本的第一參數(shù)，確定第一文本的第一文本標(biāo)簽的第一質(zhì)量參數(shù)，第一文本標(biāo)簽由第一對象標(biāo)注得到；基于第一參數(shù)、第一對象的屬性參數(shù)、第一對象進(jìn)行標(biāo)注的時(shí)間參數(shù)、第一對象進(jìn)行標(biāo)注的認(rèn)知狀態(tài)參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于大語言模型的中醫(yī)古籍癥狀標(biāo)準(zhǔn)化處理方法，包括：獲取并預(yù)處理中醫(yī)古籍文本，提取初始癥狀表述；針對初始癥狀表述中存在的復(fù)合癥狀，采用預(yù)設(shè)規(guī)則引擎及大語言模型相結(jié)合的方式進(jìn)行拆分，得到單一癥狀表述；基于預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自一致性擴(kuò)散模塊的哈希編碼優(yōu)化方法，屬于深度哈希技術(shù)領(lǐng)域。通過參數(shù)無關(guān)的擴(kuò)散機(jī)制利用圖關(guān)系矩陣平滑潛在表征，增強(qiáng)樣本間信息交互和特征多樣性，并結(jié)合自編碼器結(jié)構(gòu)以哈希函數(shù)為編碼器、鏡像解碼器重構(gòu)特征，通過最小化重構(gòu)誤差細(xì)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法及設(shè)備、圖形處理器和電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，以解決相關(guān)技術(shù)中激活函數(shù)存在復(fù)雜度高、執(zhí)行時(shí)間長、占用較多的硬件資源等問題。該數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理設(shè)備中，該數(shù)據(jù)處理設(shè)備包括處理單元和存儲單元，該數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種問題應(yīng)答的方法、裝置及存儲介質(zhì)，涉及語義處理及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：識別輸入問題中的主題實(shí)體作為初始實(shí)體；將輸入問題分解為多個(gè)分層子問題，根據(jù)多個(gè)分層子問題和初始實(shí)體確定副詞限定詞；根據(jù)每個(gè)分層子問題和副詞限定詞生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，提供一種基于混合專家架構(gòu)的分布式推理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于邊緣算力網(wǎng)關(guān)的基于混合專家架構(gòu)的分布式推理方法包括：若接收到推理任務(wù)，確定參與所述推理任務(wù)的多個(gè)目標(biāo)智能車輛；獲取專家推理模型，并將所述專家推理模型部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種規(guī)模化多智能體協(xié)同推理方法和社交網(wǎng)絡(luò)模擬系統(tǒng)。方法包括：通過智能體模擬社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶，為所有智能體分配人物畫像，并構(gòu)建智能體社交網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌挥?jì)算所有智能體在上一個(gè)時(shí)間步的立場數(shù)值的熵值；選取前設(shè)定比例...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種離子量子比特尋址系統(tǒng)和離子量子比特尋址方法。離子量子比特尋址系統(tǒng)包括控制模塊、自旋電子學(xué)器件陣列和表面芯片離子阱。其中，控制模塊被配置為根據(jù)獲取到的量子操控需求，確定電信號控制序列。自旋電子學(xué)器件陣列被配置為根據(jù)電信號控制序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳排放監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了碳賬戶協(xié)同優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：實(shí)時(shí)采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)建立不同主體碳賬戶，并確定不同主體碳賬戶的基準(zhǔn)碳排放量和碳配額彈性浮動(dòng)區(qū)間；基于實(shí)際碳排放量和基準(zhǔn)碳排放量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的非穩(wěn)態(tài)人群疏散路徑規(guī)劃方法及裝置。所述方法包括：以離散網(wǎng)格法將非穩(wěn)態(tài)疏散環(huán)境簡化為二維區(qū)域。對危險(xiǎn)源動(dòng)態(tài)擴(kuò)散建模，據(jù)此實(shí)時(shí)更新火源位置與范圍，模擬火災(zāi)動(dòng)態(tài)發(fā)展。將人員被視為智能體，按勢能場引導(dǎo)的決策規(guī)則移動(dòng)。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，公開了道路運(yùn)輸重點(diǎn)營運(yùn)車輛智能監(jiān)管系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集與融合模塊，用于實(shí)時(shí)采集車輛終端與外部環(huán)境等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；認(rèn)知數(shù)字孿生構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建動(dòng)態(tài)異構(gòu)圖表征人?車?路?環(huán)境系統(tǒng)，并通過圖神...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及建筑構(gòu)件檢測技術(shù)領(lǐng)域，提供建筑構(gòu)件質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)。所述方法包括：基于施工信息構(gòu)建M層裝配態(tài)構(gòu)件模型組；依據(jù)首層模型實(shí)體ID施工形成首層建筑后，點(diǎn)云掃描生成實(shí)時(shí)模型；空間投影比對首層模型定位P個(gè)缺陷；動(dòng)態(tài)補(bǔ)償后依第二層模型施工，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別是涉及一種基于駕駛員充電偏好的電動(dòng)汽車充電站推薦方法、裝置。該方法收集當(dāng)前用戶個(gè)人信息和歷史充電行為數(shù)據(jù)，更新用戶的里程焦慮閾值L。采集當(dāng)前用戶駕駛的車輛的狀態(tài)信息以及充電站的運(yùn)營數(shù)據(jù)；當(dāng)用戶提出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能和政務(wù)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的政務(wù)工單調(diào)度系統(tǒng)，包括：智能體調(diào)度模塊，為多個(gè)政務(wù)服務(wù)區(qū)域分別配置深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度智能體，輸出執(zhí)行工單分配和優(yōu)先級排序；公平性監(jiān)測模塊，定義并監(jiān)測公平性指標(biāo)；偏見分析模塊分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于環(huán)境監(jiān)測的控制優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)，包括：通過按照單位監(jiān)測體積劃分為單體空間，然后基于獲取的n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的環(huán)境數(shù)據(jù)，計(jì)算數(shù)據(jù)偏差值并將單體空間分為常規(guī)空間和邊緣空間，同時(shí)根據(jù)常規(guī)空間數(shù)據(jù)計(jì)算環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于區(qū)塊鏈與邊緣計(jì)算的韌性城市資源調(diào)配方法及系統(tǒng)，涉及城市資源調(diào)配技術(shù)領(lǐng)域，利用聯(lián)邦協(xié)議交換剪切梯度摘要同步模型版本，再將含指紋的預(yù)測摘要寫入許可鏈并經(jīng)拜占庭共識固化時(shí)序；鏈上智能合約基于滑動(dòng)窗口預(yù)測執(zhí)行自適應(yīng)閾值評估生成帶可驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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