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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供了一種新能源礦卡的充電調(diào)度方法及裝置，屬于礦車作業(yè)充電調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。當(dāng)某輛車完成某趟次的作業(yè)任務(wù)，計(jì)算該當(dāng)前車輛在完成當(dāng)前趟次作業(yè)任務(wù)時(shí)進(jìn)行充電需要在充電樁前等待的當(dāng)前車輛等待時(shí)間t11，在該當(dāng)前車輛在當(dāng)前趟次作業(yè)任務(wù)完成時(shí)進(jìn)行充...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于干涉子結(jié)構(gòu)的光衍射網(wǎng)絡(luò)，具有這樣的特征，包括相干光源激發(fā)預(yù)調(diào)節(jié)模塊，包括激光器，用于對(duì)激光器激發(fā)的光束進(jìn)行準(zhǔn)直，得到平行光；輸入調(diào)制模塊，包括輸入面調(diào)制器，用于根據(jù)平行光和輸入圖像生成對(duì)應(yīng)的編碼光波；干涉模塊，包括干涉結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種同時(shí)復(fù)用波長與偏振的光學(xué)衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，具有這樣的特征，包括光源模塊，用于生成N個(gè)不同波長的平行光；偏振平行光生成模塊，用于將各個(gè)平行光分別轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的偏振光；編碼模塊，用于分別根據(jù)各個(gè)輸入圖像和對(duì)應(yīng)的偏振光進(jìn)行偏振編碼，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種模型的量化方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及模型量化技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：確定待量化模型中待優(yōu)化的各個(gè)權(quán)重矩陣；基于與所述權(quán)重矩陣關(guān)聯(lián)的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，獲取每個(gè)所述權(quán)重矩陣對(duì)應(yīng)的權(quán)重轉(zhuǎn)移參數(shù)；基于每個(gè)所述權(quán)重矩陣對(duì)應(yīng)的權(quán)重轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于增強(qiáng)梯度和類激活映射的可解釋性方法，用于對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行事后可視化解釋，提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可信度和適用性。該方法的主要技術(shù)方案包括以下步驟：首先選擇合適基線，然后從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定卷積層提取基線和輸入的激活圖，其次通...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于肖特基二極管的太赫茲混頻器設(shè)計(jì)方法及裝置，可以應(yīng)用于太赫茲技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于輸入信號(hào)的工作頻率范圍，確定懸置微帶線的參數(shù)特征；基于射頻信號(hào)的工作頻率范圍和懸置微帶線的參數(shù)特征，確定射頻波導(dǎo)探針的端口特征；基于本振...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例提供了一種用于芯片設(shè)計(jì)的方法和裝置。該方法包括：獲取在第一二維畫布中的第一圖元，該第一圖元表示集成電路堆疊中的第一電路單元；將第一圖元投影到第二二維畫布以生成第一投影圖元，第一二維畫布和第二二維畫布對(duì)應(yīng)于集成電路堆疊中的不同堆...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于儲(chǔ)氣庫的氣藏?cái)?shù)值模擬方法，基于儲(chǔ)氣庫地質(zhì)特征及氣藏類型，建立地質(zhì)模擬模型，并基于地質(zhì)模擬模型建立數(shù)值模擬模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)定時(shí)間跨度的氣藏生產(chǎn)動(dòng)態(tài)歷史擬合，修正、完善地質(zhì)模擬模型及數(shù)值模擬模型，利用修正、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種分析凸輪軸偏磨的方法，屬于發(fā)動(dòng)機(jī)零件制造領(lǐng)域。該方法包括：搭建凸輪軸和搖臂的三維模型；凸輪軸和搖臂的三維模型包括凸輪軸、搖臂、以及滾子；對(duì)凸輪軸和搖臂的三維模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分，并添加氣門支反力，以建立凸輪軸和搖臂的有限元模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種層間垂向滲流特征表征方法，包括：建立研究區(qū)層間夾層模型；對(duì)所述夾層模型不同屬性的網(wǎng)格賦傳導(dǎo)率值，形成垂向傳導(dǎo)率模型，利用所述垂向傳導(dǎo)率模型進(jìn)行所述研究區(qū)的層間垂向滲流特征表征；有效解決復(fù)合砂體內(nèi)部不同單元層間存在垂向串流現(xiàn)象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種對(duì)稱可搜索加密方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待更新文件的關(guān)鍵字、操作類型和文件標(biāo)識(shí)符；根據(jù)關(guān)鍵字、操作類型和文件標(biāo)識(shí)符，得到與關(guān)鍵字相關(guān)的數(shù)據(jù)塊，將數(shù)據(jù)塊發(fā)送至服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)并更新預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)存證處理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取業(yè)務(wù)消息隊(duì)列中的至少一個(gè)新增業(yè)務(wù)消息，并解析至少一個(gè)新增業(yè)務(wù)消息，獲得與至少一個(gè)新增業(yè)務(wù)消息各自關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)接口。當(dāng)各業(yè)務(wù)接口中存在滿足數(shù)據(jù)存證條件的目標(biāo)業(yè)務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種數(shù)據(jù)聚合方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：壓測(cè)框架通過多個(gè)壓測(cè)機(jī)執(zhí)行壓測(cè)任務(wù)，得到多個(gè)壓測(cè)機(jī)分別對(duì)應(yīng)的第一壓測(cè)數(shù)據(jù)；壓測(cè)框架基于第一壓測(cè)數(shù)據(jù)的類型，對(duì)多個(gè)壓測(cè)機(jī)分別對(duì)應(yīng)的第一壓測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，得到多個(gè)壓測(cè)機(jī)分別對(duì)應(yīng)的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種露天礦山的數(shù)據(jù)分類方法和裝置，該方法包括：獲取與露天礦山對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)分類指示信息，根據(jù)數(shù)據(jù)分類指示信息，制定數(shù)據(jù)盤點(diǎn)模板，根據(jù)數(shù)據(jù)盤點(diǎn)模板對(duì)露天礦山進(jìn)行數(shù)據(jù)資源盤點(diǎn)，以得到露天礦山相關(guān)數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)信息，對(duì)露天礦山進(jìn)行業(yè)務(wù)流程梳理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及油氣計(jì)量技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于時(shí)頻特征的流量計(jì)故障在線檢測(cè)與分類方法。該基于時(shí)頻特征的流量計(jì)故障在線檢測(cè)與分類方法，首先利用小波包分解提取振動(dòng)和聲音計(jì)算時(shí)頻參數(shù)構(gòu)建PCA模型，利用PCA模型確定SPE統(tǒng)計(jì)量和T2
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于雙重身份確認(rèn)的聚類聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法。本發(fā)明所提出的聚類聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法包括在服務(wù)端進(jìn)行聚類和在客戶端進(jìn)行聚類身份確認(rèn)兩種機(jī)制，通過在服務(wù)端對(duì)屬于同一簇的客戶端進(jìn)行更細(xì)粒度的簇劃分，在客戶端從其本地?cái)?shù)據(jù)集中采樣一部分?jǐn)?shù)據(jù)來對(duì)所有的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N網(wǎng)站識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品；方法包括：對(duì)待識(shí)別網(wǎng)站進(jìn)行模擬訪問，并記錄在模擬訪問過程中所生成的多個(gè)資源請(qǐng)求；基于多個(gè)資源請(qǐng)求，生成待識(shí)別網(wǎng)站的待識(shí)別網(wǎng)站指紋，并獲取至少一個(gè)目標(biāo)網(wǎng)站的目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N無人區(qū)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：將目標(biāo)識(shí)別區(qū)域劃分為若干柵格，計(jì)算每個(gè)柵格的駐留點(diǎn)密度，根據(jù)每個(gè)柵格的駐留點(diǎn)密度確定目標(biāo)駐留點(diǎn)；在目標(biāo)駐留點(diǎn)中隨機(jī)選擇一個(gè)駐留點(diǎn)作為頭部駐留點(diǎn)，以頭部駐留點(diǎn)所在的柵格為頭部柵格...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種內(nèi)容預(yù)覽方法以及相關(guān)設(shè)備，可以當(dāng)檢測(cè)到目標(biāo)對(duì)象對(duì)客戶端中目標(biāo)文件的內(nèi)容預(yù)覽操作，且所述客戶端處于內(nèi)容保密模式時(shí)，基于所述目標(biāo)對(duì)象的對(duì)象權(quán)限，向所述客戶端對(duì)應(yīng)的服務(wù)端發(fā)送資源獲取請(qǐng)求；觸發(fā)所述服務(wù)端基于所述資源獲取請(qǐng)求所指示的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種推薦方法、裝置、設(shè)備、集群以及介質(zhì)，涉及人工智能領(lǐng)域。所述方法包括：獲取第一推薦請(qǐng)求，第一推薦請(qǐng)求包括第一待測(cè)數(shù)據(jù)以及第一標(biāo)記，第一待測(cè)數(shù)據(jù)為多場(chǎng)景推薦系統(tǒng)所支持的多場(chǎng)景中第一場(chǎng)景所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，第一標(biāo)記指示第一待測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)第一場(chǎng)景；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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