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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      一種處理器、芯片、設(shè)備及指令執(zhí)行方法。該處理器包括：共享存儲器，用于存儲第一數(shù)量信息、第二數(shù)量信息、第三數(shù)量信息和第四數(shù)量信息；第一數(shù)量信息是工作組中的線程總數(shù)，第二數(shù)量信息是N個指令分支上各自等待同步的線程數(shù)量，第三數(shù)量信息是無需同步的線...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提出一種異步提交命令集的裝置、方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，應(yīng)用于用戶模式驅(qū)動UMD，所述裝置包括主線程和異步線程，其中：所述主線程響應(yīng)于圖形編程接口的命令集提交請求，將命令緩沖區(qū)陣列中當(dāng)前命令緩沖區(qū)的標(biāo)識寫入標(biāo)識存儲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種測試用例的日志分析方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括在獲取的測試用例的歷史日志信息中確定成功日志集合和失敗日志集合，接著進(jìn)行信息分析處理得到對應(yīng)的候選正確特征節(jié)點(diǎn)信息和候選錯誤特征節(jié)點(diǎn)信息，最后構(gòu)建對應(yīng)的正確特征信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于芯粒架構(gòu)的通信時鐘與數(shù)據(jù)相位動態(tài)校準(zhǔn)電路及方法，包含主控MCU DIE和ｎ個被控ASIC DIE1～被控ASIC DIEn，主控MCU DIE內(nèi)設(shè)置有n+1個全局延遲模塊GDL...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于BAAI?bge模型的中文語義匹配增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，涉及語義匹配技術(shù)領(lǐng)域。包括需求判定：判斷模型訓(xùn)練狀態(tài)得到判斷結(jié)果；數(shù)據(jù)獲取：獲取模型訓(xùn)練使用的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)得到待處理數(shù)據(jù)，獲取模型使用時的檢索信息得到待檢索數(shù)據(jù)。本發(fā)明通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)化病人動作反饋方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及醫(yī)療模擬教學(xué)與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過預(yù)設(shè)交互接口獲取用戶基于問診訓(xùn)練任務(wù)下達(dá)的當(dāng)前問答信息；確定所述當(dāng)前問答信息對應(yīng)的目標(biāo)動作反饋指令，并在預(yù)設(shè)視頻庫中查找與所述目標(biāo)動作反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于航空航天技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于TFT多源數(shù)據(jù)融合的TLE參數(shù)預(yù)測方法和系統(tǒng)。本發(fā)明根據(jù)LEO無控空間目標(biāo)的歷史TLE數(shù)據(jù)集、目標(biāo)靜態(tài)特征數(shù)據(jù)和空間天氣數(shù)據(jù)生成特征數(shù)據(jù)集；采用
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的變電站設(shè)備運(yùn)行故障預(yù)警診斷方法，方法包括：利用變電站設(shè)備的多維度數(shù)據(jù)樣本確定目標(biāo)故障類型對應(yīng)目標(biāo)樣本時段中的目標(biāo)維度異常數(shù)據(jù)；根據(jù)目標(biāo)維度異常數(shù)據(jù)相對于目標(biāo)維度正常數(shù)據(jù)的幅值分布差...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于歷史數(shù)據(jù)分析的打印頭管理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取增材制造設(shè)備的打印頭的在執(zhí)行多個歷史任務(wù)時的歷史傳感數(shù)據(jù)；根據(jù)對應(yīng)的所述歷史任務(wù)，對所有所述歷史傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行分類以得到多個傳感數(shù)據(jù)集合；基于工作狀態(tài)預(yù)測算法，預(yù)測每一所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于隱私計(jì)算的數(shù)字藏品流通方法及平臺，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取數(shù)字藏品的第一交易方和第二交易方；采集第一歷史交易數(shù)據(jù)集和第二歷史交易數(shù)據(jù)集；根據(jù)第一歷史交易數(shù)據(jù)集和第二歷史交易數(shù)據(jù)集對當(dāng)前交易進(jìn)行評估，輸出第一驗(yàn)證等級；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖層信息的空間圓管相貫節(jié)點(diǎn)參數(shù)化建模方法，包括以下步驟：S1.幾何模型準(zhǔn)備；S2.圖層信息提取；S3.桿件長度統(tǒng)一；S4.幾何模型生成；S5.相互布爾運(yùn)算；S6.結(jié)果輸出集成。本發(fā)明可操作性較強(qiáng)，有利于提高工作效率。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三維數(shù)模設(shè)計(jì)中結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方法及裝置。其中，該方法包括：對待分析的三維數(shù)模進(jìn)行類型識別，并基于所述類型識別的結(jié)果對所述三維數(shù)模中的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類，得到不同的結(jié)構(gòu)類型；基于所述不同的結(jié)構(gòu)類型，對所述三維數(shù)模進(jìn)行分區(qū)處理，以將所述三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合多物理場的微波加熱聯(lián)合仿真方法及系統(tǒng)，通過預(yù)先建立的多物理場模型，獲取微波加熱系統(tǒng)中電磁場、溫度場和流場的初始分布數(shù)據(jù)，針對分層界面特性設(shè)定邊界條件，得到各物理場在界面處的初步連續(xù)性約束結(jié)果；根據(jù)初步連續(xù)性約束結(jié)果，采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了小樣本中醫(yī)古籍標(biāo)注模型適配方法，包括：獲取原始中醫(yī)古籍文本，從文本中提取結(jié)構(gòu)化的領(lǐng)域知識編碼為知識向量；選擇通用預(yù)訓(xùn)練語言模型，利用原始中醫(yī)古籍文本對通用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行微調(diào)，以生成古籍基礎(chǔ)語言模型；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及古籍處理和大模型技術(shù)領(lǐng)域，公開了融合多維度上下文進(jìn)行模型自適應(yīng)優(yōu)化的中醫(yī)古籍標(biāo)注方法，包括步驟：提取中醫(yī)古籍文本對應(yīng)的多維度上下文特征；根據(jù)多維度上下文特征，通過分層秩自適應(yīng)調(diào)整策略，動態(tài)確定目標(biāo)語言模型中至少一個層級的低秩自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于抗磨損預(yù)測的不銹鋼管生產(chǎn)調(diào)控方法及裝置，涉及管材加工技術(shù)領(lǐng)域，通過將材料工程數(shù)據(jù)和待使用環(huán)境數(shù)據(jù)輸入預(yù)構(gòu)建的通用磨損預(yù)測模型執(zhí)行使用過程磨損模擬，獲得退化模擬鋼管并檢測獲得N種異常磨損，對N種異常磨損執(zhí)行補(bǔ)救工藝分析定位N個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧城市和用水設(shè)施管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于電子地圖模型的用水信息標(biāo)注方法及系統(tǒng)，其中，一種基于電子地圖模型的用水信息標(biāo)注方法包括：部署基于NFC/RFID的用水設(shè)施數(shù)字身份系統(tǒng)，為每個設(shè)施建立唯一標(biāo)識；構(gòu)建社物共生信息生態(tài)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于ID保持的人臉圖像重建方法，包括：將目標(biāo)低質(zhì)人臉圖像和目標(biāo)參考人臉圖像輸入至穩(wěn)定擴(kuò)散模型中；穩(wěn)定擴(kuò)散模型包括結(jié)構(gòu)特征提取模塊、ID特征提取模塊、擴(kuò)散模型主干UNet和隱空間解碼器；通過結(jié)構(gòu)特征提取模塊從目標(biāo)低質(zhì)人臉圖像中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及三維重建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種三維建模系統(tǒng)及機(jī)器人，所述系統(tǒng)包括：位姿協(xié)方差估計(jì)模塊和協(xié)方差顯示模塊；所述位姿協(xié)方差估計(jì)模塊，用于基于目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)和接收的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行位姿圖優(yōu)化，并計(jì)算各時刻的位姿和各位姿對應(yīng)的海塞矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種利用擴(kuò)散模型監(jiān)督視覺語言模型訓(xùn)練的方法。該方法輸入圖像與文本，通過視覺編碼器提取多層次圖像特征，并結(jié)合連接器輸出的文本特征，作為條件信息輸入至擴(kuò)散模型中。核心為提出一種混合專家交叉注意力機(jī)制：分別對低、中、高層圖像特征及文本...
								
            
							
            
							
						
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