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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供了一種輕量化智能滑坡位移預(yù)測方法，屬于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)測領(lǐng)域，其內(nèi)容包括：獲取滑坡體監(jiān)測點的歷史監(jiān)測位移時序數(shù)據(jù)；對位移時序數(shù)據(jù)進行動態(tài)歸一化處理；構(gòu)建包含門控增強常微分方程網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)殘差修正模塊的輕量化預(yù)測模型；通過聯(lián)合訓(xùn)練模塊同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于雙樹復(fù)小波變換的PE管道多源信號降噪方法，屬于信號降噪技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：S1.多源信號采集與預(yù)處理；S2.信號協(xié)同校準；S3.雙樹復(fù)小波分解；S4.噪聲水平估計；S5.自適應(yīng)閾值降噪；S6.信號重構(gòu)；S7.效果評估與優(yōu)化。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變化埋深情景下潛水蒸發(fā)量的計算方法，包括：收集地下水埋深、氣象等信息；構(gòu)建定埋深下潛水蒸發(fā)量概念模型；建立變埋深下潛水蒸發(fā)量計算模型；選擇不受降雨影響時段的歷史資料計算潛水蒸發(fā)量的實測值，利用優(yōu)化算法，率定不同作物生長階段內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的傳媒數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。所述的方法包括如下步驟：在傳媒數(shù)據(jù)分析平臺中搭建傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎、傳媒數(shù)據(jù)處理引擎以及傳媒數(shù)據(jù)分析引擎；使用傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎，生成不同傳媒平臺的實時數(shù)據(jù)爬取策略，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多因素驅(qū)動的理想位置偏好興趣點推薦方法，涉及興趣點推薦識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：首先，獲取用戶的目標(biāo)軌跡序列并構(gòu)建行為感知興趣點圖和空間感知興趣點圖；其次，利用行為感知的圖提示模塊，通過雙向信息聚合和時空間隔嵌入來增強行為感知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨模態(tài)數(shù)據(jù)查詢方法，屬于數(shù)據(jù)查詢處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：預(yù)先根據(jù)預(yù)設(shè)的三元組注冊格式，提取數(shù)據(jù)源的多個描述符信息，以生成訪問接口，用于向數(shù)據(jù)源訪問數(shù)據(jù)；還包括，響應(yīng)于查詢內(nèi)容，解析得到模態(tài)類型，根據(jù)模態(tài)類型選取對應(yīng)類型的數(shù)據(jù)源，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)權(quán)重融合的實體抽取方法和裝置，包括：獲取待抽取工業(yè)文本；將待抽取工業(yè)文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的實體抽取模型中進行實體抽取，得到待抽取工業(yè)文本的實體抽取結(jié)果；其中，實體抽取模型包括輸入預(yù)處理層、文本編碼層、特征提取層和分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于面試題自動生成技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的高精度AI面試題生成方法。該發(fā)明通過動態(tài)調(diào)整題目難度，能夠更為精準地反映面試者的實際能力，提升面試過程的效率與準確性，同時，基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的面試題生成，確保面試題目與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大模型的數(shù)據(jù)庫映射文件轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)，方法包括：遞歸遍歷目標(biāo)項目路徑下的文件，得到文件路徑列表；按照文件路徑列表中的路徑順序，循環(huán)執(zhí)行以下步驟S1?S5；S1：讀取第N個待轉(zhuǎn)換文件的待轉(zhuǎn)換文件內(nèi)容；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)庫讀寫分離實現(xiàn)方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫讀寫處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取數(shù)據(jù)包，數(shù)據(jù)包包含有數(shù)據(jù)讀和/或?qū)懙闹甘拘畔ⅲ粚?shù)據(jù)包進行解析獲得表征數(shù)據(jù)讀狀態(tài)和/或?qū)憼顟B(tài)的狀態(tài)對象句柄；根據(jù)數(shù)據(jù)包的對象生成一個或多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及銅管質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種銅管質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)存證方法及系統(tǒng)，方法包括：將銅管生產(chǎn)流程按照流程工藝節(jié)點劃分為若干加工工藝階段，并組成為工藝階段序列；對應(yīng)采集各加工工藝階段的銅管生產(chǎn)參數(shù)，并轉(zhuǎn)化為唯一識別的追溯憑證；基于工藝階段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。所述方法包括：獲取關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中內(nèi)存表空間對應(yīng)的兩組檢查點文件和初始化變量；根據(jù)所述兩組檢查點文件和所述初始化變量，得到活動文件組和靜態(tài)文件組；根據(jù)所述初始化變量，將關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種FPGA高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)腜CIe接口實現(xiàn)方法及裝置，通過創(chuàng)新性地設(shè)計直接存儲器訪問機制，通過物理連續(xù)緩存區(qū)注冊和描述符隊列管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全高效傳輸。構(gòu)建基于時間戳的數(shù)據(jù)塊組織策略，結(jié)合突發(fā)傳輸通道和狀態(tài)跟蹤器，建立可靠...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于Python環(huán)境的庫實體依賴沖突識別方法，屬于依賴沖突識別技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)監(jiān)控得到的函數(shù)調(diào)用流數(shù)據(jù)、資源占用時序序列、異常事件集，預(yù)處理得到調(diào)用頻次矩陣、資源特征序列及編碼異常集；根據(jù)各Python庫實體設(shè)置圖節(jié)點，...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于協(xié)同智能分析的平臺運行性能評估方法及系統(tǒng)，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系建立有向數(shù)據(jù)依賴圖，將運行性能數(shù)據(jù)按時間順序排列形成性能波動序列；計算有向數(shù)據(jù)依賴圖中監(jiān)控對象的關(guān)聯(lián)重要度，分析性能波動序列，計算超出預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于OOB增強映射表的小系統(tǒng)快速文件恢復(fù)方法，所述方法包括：數(shù)據(jù)寫入空閑物理頁時，擴展該物理頁OOB區(qū)域的映射增強字段；映射關(guān)系更新時，將日志記錄寫入日志頁；映射頁臟化時，記錄映射頁頁號及其關(guān)聯(lián)日志頁的最新位置信息；定期生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模型管理資源池動態(tài)調(diào)配方法、裝置、服務(wù)器及介質(zhì)，屬于大模型領(lǐng)域，包括：計算得到待訓(xùn)練模型的多個子任務(wù)，獲取每個子任務(wù)的參數(shù)；根據(jù)子任務(wù)的參數(shù)確定每種預(yù)設(shè)容器的時長適配性；根據(jù)每種預(yù)設(shè)容器的時長適配性和每個子任務(wù)的參數(shù)，計算得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電器設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，公開了按鍵設(shè)置方法、裝置、電器設(shè)備及介質(zhì)，本發(fā)明使用戶可自主根據(jù)語音提示選擇每個功能按鍵在按鍵區(qū)域的設(shè)置位置，通過建立功能按鍵和對應(yīng)設(shè)置位置的關(guān)聯(lián)關(guān)系實現(xiàn)按鍵位置的自定義設(shè)計，并在按鍵位置設(shè)置完成后使用戶可自主根...
								
            
							
            
							
						
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								      以核心硬件開關(guān)實現(xiàn)功耗調(diào)適的處理器及處理器控制方法。處理器的目標(biāo)核心具有一功耗調(diào)適硬件。該功耗調(diào)適硬件在一第一功耗模式啟動，且在一第二功耗模式至少局部關(guān)閉。核心傳感器耦接該目標(biāo)核心，產(chǎn)生該目標(biāo)核心的感測信息。性能控制單元耦接該核心傳感器，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種計算機顯卡平躺安裝支架、方法及計算機主機，包括支撐板，支撐板的一端的下表面固定連接有安裝座，支撐板的另一端固定連接有插接座，支撐板的上表面的中部設(shè)置有容納顯卡的風(fēng)扇的凹型槽，凹型槽的底面設(shè)置有散熱開槽；安裝座與計算機主板可拆卸...
								
            
							
            
							
						
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