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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明提供一種簡(jiǎn)便快速的煙草葉片表皮細(xì)胞瞬時(shí)轉(zhuǎn)化方法，涉及生物技術(shù)領(lǐng)域。一種簡(jiǎn)便快速的煙草葉片表皮細(xì)胞瞬時(shí)轉(zhuǎn)化方法，包括以下步驟：將農(nóng)桿菌菌液注射至煙草葉片下表皮細(xì)胞里，長(zhǎng)日照生長(zhǎng)，得到處理后的煙草葉片；剪取處理后的煙草葉片，進(jìn)行激光共聚焦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于生物醫(yī)用材料領(lǐng)域，公開(kāi)了一種磷酸鋅/羥基磷灰石復(fù)合涂層制備方法，包括如下步驟：鈦合金表面預(yù)處理；將預(yù)處理好的樣品放入轉(zhuǎn)化液中電偶誘導(dǎo)化學(xué)轉(zhuǎn)化；在轉(zhuǎn)化涂層（過(guò)渡層磷酸鋅）表面噴涂羥基磷灰石；本發(fā)明以磷酸鋅為過(guò)渡層噴涂羥基磷灰石，能夠...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種鋼管用酸洗裝置，包括酸洗池，酸洗池兩側(cè)對(duì)稱設(shè)有第一弧面體，酸洗池兩側(cè)內(nèi)壁連接有導(dǎo)引架，導(dǎo)引架的內(nèi)側(cè)設(shè)有第二弧面體，第一弧面體和第二弧面體同心；酸洗池的內(nèi)壁中對(duì)稱設(shè)有扇板，扇板往復(fù)滑動(dòng)于第一弧面體和第二弧面體構(gòu)成的槽孔中。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鎂合金表面處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種適用于鎂合金的電鍍Zn、Al?Mn復(fù)合鍍層的方法，包括如下步驟：步驟1、鎂合金電沉積鋅；步驟2、離子液體配制；步驟3、電鍍鋅后的鎂合金直接進(jìn)行電鍍鋁錳合金鍍層；步驟4、清洗；步驟5、結(jié)合力檢測(cè)。本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種敏感區(qū)域既有結(jié)構(gòu)保護(hù)施工方法，屬于船閘施工技術(shù)領(lǐng)域；首先，本發(fā)明提出了通過(guò)三維模型模擬施工方案，根據(jù)既有結(jié)構(gòu)的狀態(tài)，挑選出多個(gè)可行施工方案；隨后根據(jù)可行施工方案進(jìn)行實(shí)際施工，使得實(shí)際施工將會(huì)更加安全；其次，本發(fā)明在三維模型中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種風(fēng)電機(jī)組異常振動(dòng)噪聲識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：收集風(fēng)電機(jī)組的噪聲數(shù)據(jù)；對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行故障類型分類；對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的噪聲數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集及測(cè)試集；基于LSTM構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組異常振動(dòng)噪聲識(shí)別模型并根據(jù)訓(xùn)練集進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火電廠熱工控制技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種對(duì)沖燃燒鍋爐偏燒態(tài)勢(shì)感知及主動(dòng)控制方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標(biāo)鍋爐第一預(yù)測(cè)溫度；預(yù)設(shè)第一判斷邏輯，根據(jù)第一預(yù)測(cè)溫度以及第一判斷邏輯生成目標(biāo)鍋爐第二感知信號(hào)；預(yù)設(shè)第二判斷邏輯，根據(jù)第二感知信號(hào)結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多輔助任務(wù)擴(kuò)散策略的機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所述方法通過(guò)將當(dāng)前觀測(cè)圖像和隨機(jī)高斯噪聲輸入訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型，獲取訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型輸出的預(yù)測(cè)動(dòng)作序列數(shù)據(jù)；然后基于預(yù)測(cè)動(dòng)作序列數(shù)據(jù)，獲取對(duì)機(jī)器人的移動(dòng)控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了中空平移門組裝的輸送檢測(cè)一體化加工設(shè)備，涉及檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括輸送結(jié)構(gòu)和空平移門，所述空平移門頂部和底部均設(shè)置有檢測(cè)結(jié)構(gòu)，所述檢測(cè)結(jié)構(gòu)包括固定板四、固定板四朝向空平移門一側(cè)設(shè)置的運(yùn)動(dòng)箱、運(yùn)動(dòng)箱上設(shè)置的氣壓檢測(cè)組件、運(yùn)動(dòng)箱內(nèi)部安裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種高溫環(huán)境下硅基新材料設(shè)備裂紋擴(kuò)展在線監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及裂紋檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過(guò)布置應(yīng)力傳感器采集應(yīng)力分布數(shù)據(jù)，利用注意力機(jī)制深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成應(yīng)力場(chǎng)分布圖，基于區(qū)域生長(zhǎng)算法識(shí)別應(yīng)力集中區(qū)域，當(dāng)應(yīng)力值超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種控制方法、控制系統(tǒng)及飼料生產(chǎn)線，所述控制方法包括：獲取輸入控制系統(tǒng)的下料參數(shù)，所述下料參數(shù)包括每個(gè)儲(chǔ)料斗的目標(biāo)下料總值；獲取由稱重傳感器采集儲(chǔ)料斗的初始重量G初；獲取由稱重傳感器實(shí)時(shí)采集儲(chǔ)料斗的實(shí)時(shí)重量...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種壓力容器的協(xié)同液壓平衡方法、裝置及系統(tǒng)。其中，方法包括：獲取壓力容器內(nèi)的液氣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；基于液氣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)壓力容器的健康指數(shù)進(jìn)行評(píng)估，得到健康指數(shù)；在健康指數(shù)不滿足預(yù)設(shè)條件的情況下，確定液位高度與氣體壓力的比值，得到液氣比值；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于RISC?V內(nèi)核的通信芯片、數(shù)據(jù)傳輸方法以及相關(guān)設(shè)備，屬于通信控制技術(shù)領(lǐng)域?；赗ISC?V內(nèi)核的通信芯片，包括：RISC?V內(nèi)核、緊耦合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器、中央處理器、主存和多個(gè)接口，其中，RISC?V內(nèi)核、緊耦合數(shù)據(jù)存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種可計(jì)算滑行道的形式化表征方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：步驟1，對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面交通滑行道系統(tǒng)和機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面監(jiān)視數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以構(gòu)建機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面交通滑行道編碼系統(tǒng)，并生成帶編號(hào)的航空器滑行軌跡；步驟2，對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面滑行道進(jìn)行形式化表征，將復(fù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明所提供的一種無(wú)人機(jī)影像檢索方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：生成訓(xùn)練樣本；對(duì)待訓(xùn)練的影像檢索模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到經(jīng)訓(xùn)練的影像檢索模型；獲取待檢索無(wú)人機(jī)影像集合，將待檢索無(wú)人機(jī)影像集合中的每個(gè)無(wú)人機(jī)影像依次輸入經(jīng)訓(xùn)練的影像檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面空間相似性度量方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：步驟1，機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面滑行道表征：生成滑行道路段的向量表示和路段間的概率分布；步驟2，機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面空間相似性度量：利用路段間的概率分布和滑行道路段向量表示的余弦相似度，分別對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種海上風(fēng)電安全監(jiān)測(cè)信息動(dòng)態(tài)管理系統(tǒng)，涉及海上風(fēng)電安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)處理單元、信息服務(wù)單元和管理預(yù)測(cè)單元。本發(fā)明中，通過(guò)數(shù)據(jù)處理模塊中的數(shù)據(jù)清洗模塊、數(shù)據(jù)集成模塊和數(shù)據(jù)融合模塊可實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的清洗、集成和融合，經(jīng)過(guò)處理后可實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了電廠老化數(shù)據(jù)預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取實(shí)時(shí)的電廠數(shù)據(jù)，對(duì)電廠數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到第一電廠數(shù)據(jù)；利用第一電廠數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)圖譜；定義第一推理規(guī)則，利用推理引擎在知識(shí)圖譜上執(zhí)行第一推理規(guī)則，得到第一推理結(jié)果；獲取歷史故...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供的巖性識(shí)別模型建立方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，對(duì)第一預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)采用主成分分析法進(jìn)行處理，以得到第二預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，按照第二預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，建立初...
								
            
							
            
							
						
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								      安卓惡意軟件的演化趨勢(shì)之一是惡意行為的多樣化。針對(duì)該問(wèn)題，傳統(tǒng)的二元分類或基于家族的分類方法難以對(duì)這些行為進(jìn)行精細(xì)檢測(cè)。因此，采用多標(biāo)簽分類方法識(shí)別單個(gè)惡意軟件樣本中的惡意行為。本專利采用主動(dòng)學(xué)習(xí)策略，基于專家標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，為新數(shù)據(jù)集添加多...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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