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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及一種不依賴于時間補償?shù)牡茖Х椒?，包括如下步驟：（1）構(gòu)建最優(yōu)化控制的狀態(tài)方程；（2）建立最優(yōu)化控制的初始狀態(tài)；（3）建立最優(yōu)化控制的終端約束條件；（4）設計最優(yōu)化控制性能指標函數(shù)；（5）選取最優(yōu)控制量；（6）計算最優(yōu)控制量。本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N電源控制方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及電源管理技術(shù)領域，解決了相關技術(shù)中電源控制方案的靈活性較差而難以適應滿足時序需求的問題，本方案利用控制腳本邊編譯邊執(zhí)行的特點，對電源的輸出以及波形的輸出進行模塊化編程，以實現(xiàn)靈活地控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機技術(shù)領域，提供一種操作系統(tǒng)部署方法和計算設備，用于靈活、高效地實現(xiàn)操作系統(tǒng)的部署。該操作系統(tǒng)部署方法，包括：獲取待部署操作系統(tǒng)的鏡像文件的文件特征；文件特征用于表征鏡像文件的文件名，和/或用于表征鏡像文件的文件夾結(jié)構(gòu)；基于鏡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于通用圖形處理器的線程塊調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于計算圖形處理技術(shù)領域，包括：接收來自主機的計算任務，計算任務包含至少一個線程塊；根據(jù)各個線程塊的工作量，將所有線程塊分配至至少一個線程塊隊列中，每個線程塊隊列對應一個容量；獲取通用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種線程塊調(diào)度模塊、通用計算圖形處理單元、設備及產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，包括：運算數(shù)據(jù)分析單元對主機下發(fā)計算任務的各個第一線程塊進行數(shù)據(jù)分析，確定與各個第一線程塊存在共享數(shù)據(jù)的第二線程塊，并將第一線程塊和第二線程塊之間的映射關...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能的技術(shù)領域，尤其是涉及一種具腦機器人端邊云協(xié)同管理系統(tǒng)，包括具腦機器人單元、人機交互客戶端和APP/小程序、資源管理平臺以及應用市場平臺；具腦機器人單元，包括多模態(tài)感知模塊：用于理解自然語言指令、屏幕內(nèi)容以及語音交互；大模...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種請求處理方法、裝置及電子設備，所述方法包括：生成擴展點倉庫中插件包所對應的功能擴展點的動態(tài)代理對象；其中，所述插件包包括基于對應功能擴展點定制的實現(xiàn)邏輯、所述插件包支持的應用身份信息；接收對目標功能擴展點的目標服務請求，確定所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于藍牙與GPS多數(shù)據(jù)融合的公交乘客起訖點估計方法，包括：S1、對MAC地址m的藍牙時間戳集合與車輛GPS數(shù)據(jù)的時間戳集合通過時間匹配規(guī)則得到藍牙時間戳與車輛GPS時間戳匹配后的時間戳集合；S2、計算多個MAC地址特征值與多...
								
            
							
            
							
						
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								      基于CNN?LSTM模型的融合氣象空間特征的臭氧預測方法，屬于空氣質(zhì)量預測技術(shù)領域，解決如何更為精準預測高濃度臭氧污染的問題，本發(fā)明采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對氣象數(shù)據(jù)進行空間特征提取，將提取的空間特征輸入長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡，建立基于卷積?長短時記憶...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種應用屬性的探查方法和計算設備，涉及計算機技術(shù)領域。該方法包括：獲取網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)；對網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)進行特征識別，得到特征信息集合；特征信息集合包括多條特征信息，每條特征信息分別用于描述不同接口的特征；基于目標應用，確定特征信息集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度遷移重建網(wǎng)絡的魯棒自適應波束成形方法，主要解決現(xiàn)有波束成形器在非理想條件下信號自相消和魯棒性不足的問題，其實現(xiàn)步驟是：陣列接收信號建模；構(gòu)造重建網(wǎng)絡的實值信號協(xié)方差矩陣輸入；基于Unet框架設計干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及工業(yè)工況識別技術(shù)領域，公開了一種工業(yè)爐窯工況識別方法及系統(tǒng)，該方法設計了自適應滑窗轉(zhuǎn)移熵作為優(yōu)化算法的適應度函數(shù)，精確量化當前時延序列是否最優(yōu)，同時利用DDS?POGIC算法，從而實現(xiàn)了在高維度、時延序列多的情況下，有效且快速的搜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，尤其涉及一種基于人工智能的快速反應機器人系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、預測模塊、判定模塊、確定模塊、第一調(diào)整模塊、第一提示模塊、第二調(diào)整模塊以及第二提示模塊。本發(fā)明通過實時采集和分析學生的學習行為數(shù)據(jù)，如觀看課程視頻時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種航空發(fā)動機系統(tǒng)測試性設計與評估方法、裝置，涉及發(fā)動機技術(shù)領域。所述方法包括：獲取航空發(fā)動機的需求文件和功能待測項清單；根據(jù)所述需求文件和所述功能待測項清單進行需求分解，獲取功能故障模式影響及危害性分析報告和功能設計報告；根據(jù)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風電容量配置領域。本發(fā)明提供了一種考慮碳捕捉效益的配電網(wǎng)內(nèi)風電容量區(qū)間計算方法，包括以下步驟：步驟1：建立考慮碳捕捉效益的風電容量配置信息數(shù)據(jù)集。步驟2：建立考慮風電配置成本和碳捕捉效益的風電容量計算模型。步驟3：建立考慮風電不確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種U型混合Transformer網(wǎng)絡，將卷積層和自注意力機制的進步融合在一起，用于醫(yī)學圖像分割。混合層設計允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡中，而無需預先訓練。新穎的自注意力機制使我們能夠在編碼器和解碼器的不同網(wǎng)絡級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明所提供的循環(huán)蒸餾的牙齒分割模型訓練方法、裝置、終端及介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領域，所述方法包括：生成若干組互不重疊的數(shù)據(jù)子集；為每組數(shù)據(jù)子集分配初始牙齒分割模型，并通過多模型協(xié)作方式進行迭代訓練；在每次迭代訓練過程中，利用訓練子集更新參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┏樗钅懿季址治龇椒跋到y(tǒng)、產(chǎn)品、介質(zhì)及電子設備。所述方法包括：獲取抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù)；基于所述抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)網(wǎng)損分析，以獲取所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù)；根據(jù)所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù)計算獲取所述抽水蓄...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及廣告業(yè)務管理技術(shù)領域，具體地說，涉及一種廣告業(yè)務多維度管理方法及系統(tǒng)。其包括以下步驟：獲取的業(yè)務管理數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務管理數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶全鏈路路徑，進而識別廣告投放對整個用戶全鏈路路徑的增量效應；采集用戶微觀行為數(shù)據(jù)獲取注意力分數(shù)，在注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工質(zhì)量檢測技術(shù)領域，具體為一種建筑施工質(zhì)量自動檢測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取建筑裝配式結(jié)構(gòu)中多構(gòu)件的豎向投影平面坐標，選取水平邊緣頂點坐標集合，計算平均得出構(gòu)件幾何中心，按構(gòu)件編號順序連點生成構(gòu)件定位中心向量組。本發(fā)明中，通...
								
            
							
            
							
						
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