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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      在本申請?zhí)峁┑囊环N標(biāo)記區(qū)域確定方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備中，先獲取待標(biāo)記圖像，并從待標(biāo)記圖像中識別出多個(gè)初始圖像區(qū)域，然后，計(jì)算多個(gè)初始圖像區(qū)域之間的相似度，并基于相似度，從多個(gè)初始圖像區(qū)域中篩選目標(biāo)圖像區(qū)域。之后，從目標(biāo)圖像區(qū)域分割多個(gè)不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種動態(tài)場景重建方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備，應(yīng)用于信息處理技術(shù)領(lǐng)域。動態(tài)場景重建系統(tǒng)在獲取到多幀的點(diǎn)云信息后，可以針對點(diǎn)云信息將待重建場景劃分為多個(gè)尺度的體素網(wǎng)格，并獲取各個(gè)體素網(wǎng)格的體素特征，再根據(jù)體素特征，確定對應(yīng)的高斯模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了跨圖融合網(wǎng)絡(luò)的乳腺超聲圖像分割方法及系統(tǒng)，涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，包括：對超聲圖像進(jìn)行弱變換與強(qiáng)變換，得到弱變換圖像與強(qiáng)變換圖像，并對特征進(jìn)行離散余弦變換，得到變換后的圖像特征；并進(jìn)行高通濾波與低通濾波，基于低通濾波后的特征進(jìn)行處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融營銷管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于多源數(shù)據(jù)融合的金融營銷管理服務(wù)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取交易記錄并計(jì)算間隔生成交易節(jié)奏標(biāo)簽，篩選頻率與波動上升客戶確定高轉(zhuǎn)化時(shí)間段，分析觸點(diǎn)活躍度生成優(yōu)先順序并匹配時(shí)間點(diǎn)，統(tǒng)一多端交互數(shù)據(jù)生成營...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種低散射飛機(jī)不同部位吸波涂層分層分級維護(hù)方法，屬于飛機(jī)吸波涂層維修領(lǐng)域，采用仿真方法分析不同部位吸波涂層損傷對整機(jī)電磁散射的敏感性，將不同部位的敏感性進(jìn)行排序，對飛機(jī)吸波涂層維修和檢測方法進(jìn)行分層分級，合理規(guī)劃飛機(jī)吸波涂層維護(hù)工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳足跡動態(tài)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種基于區(qū)塊鏈與邊緣計(jì)算的鐵路交通碳足跡動態(tài)追蹤系統(tǒng)及方法。其包括數(shù)據(jù)采集單元用于采集列車運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)與牽引能耗數(shù)據(jù)；邊緣計(jì)算單元通過自適應(yīng)卡爾曼濾波對數(shù)據(jù)采集單元采集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種油氣產(chǎn)業(yè)鏈決策優(yōu)化方法及裝置，所述方法包括：獲取油氣產(chǎn)業(yè)鏈的任務(wù)集合、任務(wù)之間的依賴關(guān)系、實(shí)時(shí)資源狀態(tài)及預(yù)設(shè)資源分配函數(shù)；根據(jù)任務(wù)集合及任務(wù)之間的依賴關(guān)系，生成任務(wù)圖；根據(jù)任務(wù)圖中任務(wù)的類型，對任務(wù)圖進(jìn)行分解，生成多個(gè)子任務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于差異化智能調(diào)度的健身設(shè)備預(yù)約方法及系統(tǒng)，該方法允許用戶提交設(shè)備標(biāo)識或設(shè)備標(biāo)識列表、包含未來一段時(shí)間內(nèi)一次或多次訓(xùn)練的訓(xùn)練計(jì)劃以及初步預(yù)約時(shí)段；服務(wù)端收到預(yù)約請求后，根據(jù)預(yù)約時(shí)段為黃金時(shí)段或非黃金時(shí)段執(zhí)行差異化調(diào)度，在黃金...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及欺騙數(shù)據(jù)生成技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于LLM多模態(tài)數(shù)據(jù)生成的無人機(jī)抗欺騙能力提升方法，其中，方法包括：采集目標(biāo)無人機(jī)執(zhí)行飛行任務(wù)過程的多模態(tài)原始數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行時(shí)間同步和預(yù)處理，以得到對應(yīng)的多模態(tài)特征數(shù)據(jù)，且將多模態(tài)特征數(shù)據(jù)封裝為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于大模型技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于任務(wù)語義感知的大模型自適應(yīng)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。包括基于目標(biāo)任務(wù)獲取若干文本數(shù)據(jù)，選取任一文本數(shù)據(jù)進(jìn)行BERT編碼得到高維語義向量；對高維語義向量進(jìn)行第一層線性變換與激活處理得到低維語義向量；對低維語義向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了安全強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動的大語言模型安全決策智能體，該決策智能體包括：高層語義規(guī)劃器，用于接收文本形式的目標(biāo)與約束指令，同時(shí)接收環(huán)境的語言或視覺觀測信號，輸出文本格式化的安全風(fēng)險(xiǎn)信息與建議動作規(guī)劃；低層動作執(zhí)行器，用于接收環(huán)境的低維觀測...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種PCB信號的處理方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。本公開的PCB信號的處理方法包括：基于PCB信號的信號信息，確定包含信號信息的第一工作表，信號信息包括信號標(biāo)識和信號長度。基于信號類型對目標(biāo)信號的信號標(biāo)識進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鞋類技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于生物力學(xué)模型的足部自適應(yīng)支撐調(diào)節(jié)方法，包括以下步驟：S1：足部生物力學(xué)建模：通過三維掃描獲取用戶足部幾何數(shù)據(jù)，結(jié)合步態(tài)分析采集動態(tài)載荷參數(shù)，構(gòu)建個(gè)性化足部有限元模型；S2：應(yīng)力分布計(jì)算：在步態(tài)周期中按0%～...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種海上換流站閥廳空調(diào)系統(tǒng)及其設(shè)計(jì)方法，該設(shè)計(jì)方法包括繪制焓濕圖，結(jié)合焓濕圖確定夏季室內(nèi)設(shè)計(jì)狀態(tài)點(diǎn)參數(shù)范圍；采用縫隙法計(jì)算正壓所需風(fēng)量，量取按正壓所需風(fēng)量和不小于0.5次/h計(jì)算的新風(fēng)量之間的最大值，確定新風(fēng)量；根據(jù)確定的新風(fēng)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N密碼的管理方法及程序產(chǎn)品，通過將用戶輸入的明文的密碼輸入字符進(jìn)行混淆處理，以獲得對應(yīng)的字符混淆值，并刪除對應(yīng)的密碼輸入字符。從而避免外部程序直接惡意獲取密碼的明文。進(jìn)而，當(dāng)存在合法密碼讀取請求時(shí)，根據(jù)存儲字符混淆值的關(guān)聯(lián)關(guān)系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種分布式存儲故障恢復(fù)中的雙向增量智能合并方法，涉及分布式數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域。該方法包括：接收本地及遠(yuǎn)程增量的操作序列，將操作序列映射至多維時(shí)空坐標(biāo)系，生成多維時(shí)空操作點(diǎn)集；基于多維時(shí)空操作點(diǎn)集，為各操作點(diǎn)構(gòu)建幾何因果錐，并通過分析幾...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種綠氨反應(yīng)器故障模式識別方法及裝置；方法包括：獲取目標(biāo)綠氨反應(yīng)器的在目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)的目標(biāo)特征時(shí)序數(shù)據(jù)；其中，目標(biāo)特征時(shí)序數(shù)據(jù)包括：目標(biāo)振動時(shí)序數(shù)據(jù)和目標(biāo)溫度時(shí)序數(shù)據(jù)；針對目標(biāo)振動時(shí)序數(shù)據(jù)和目標(biāo)溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種自監(jiān)督對比掩碼重建的雷達(dá)信號調(diào)制識別方法及裝置，屬于雷達(dá)信號調(diào)制識別技術(shù)領(lǐng)域，方法包括以下步驟：獲取雷達(dá)信號并構(gòu)建包含有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的雷達(dá)調(diào)制信號數(shù)據(jù)集，并轉(zhuǎn)換成時(shí)頻圖像；搭建包括在線分支和目標(biāo)分支的自監(jiān)督對比掩碼圖像重...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供基于PSO?SVM的ATE內(nèi)嵌式晶圓缺陷檢測方法及裝置，其中方法包括：獲取歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)注確定標(biāo)注歷史數(shù)據(jù)，以及建立基準(zhǔn)缺陷檢測模型；基于標(biāo)注歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整合確定原始數(shù)據(jù)集，并對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征工程與數(shù)據(jù)規(guī)范化確定目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于動態(tài)時(shí)空建模的風(fēng)電場風(fēng)速訂正方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲得整場功率曲線并獲得歷史時(shí)段的整場風(fēng)速構(gòu)建多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取局部特征，并輸入長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算各時(shí)間步特征的相關(guān)性并獲得注...
								
            
							
            
							
						
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