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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種基于風(fēng)網(wǎng)解算的礦用智能通風(fēng)調(diào)度決策系統(tǒng)，涉及礦用設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集全礦井通風(fēng)數(shù)據(jù)；風(fēng)網(wǎng)解算模塊，用于實(shí)時讀取所述全礦井通風(fēng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行風(fēng)網(wǎng)解算，實(shí)時模擬礦井通風(fēng)情況，得到礦井需風(fēng)結(jié)果；數(shù)據(jù)分析模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例公開了一種基于跨模態(tài)標(biāo)記融合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本；將圖像輸入至圖像編碼器，得到至少一個圖像特征，基于至少一個圖像特征，確定第一視覺token；以及使用文本分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于對抗擾動學(xué)習(xí)的電纜絕緣損傷自適應(yīng)檢測方法，包括如下步驟：S1、采集電纜運(yùn)行過程中的原始電氣信號；S2、對電氣信號序列進(jìn)行預(yù)處理，劃分為若干等長信號片段；S3、構(gòu)建DeiT檢測模型，并構(gòu)建輸入向量；S4、輸入多層Trans...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于病蟲害監(jiān)測的森林防控方法，屬于林業(yè)防治技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：將目標(biāo)森林按植被類型劃區(qū)，采集歷史多源數(shù)據(jù)并填補(bǔ)缺失，分析時序與因果關(guān)系構(gòu)建時序因果圖，結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)模擬病蟲害時空動態(tài)，確定各區(qū)域防控風(fēng)險等級與關(guān)鍵誘發(fā)因子，依此...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種水利工程大壩安全監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng)，通過復(fù)合傳感技術(shù)和智能分析算法實(shí)現(xiàn)了大壩結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的全面感知與精準(zhǔn)預(yù)警；采用微機(jī)械諧振傳感器與分布式光纖傳感器的協(xié)同部署，構(gòu)建了界面與結(jié)構(gòu)一體化的立體監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種鍛件生產(chǎn)的智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括：對風(fēng)電法蘭鍛件進(jìn)行溫度數(shù)據(jù)采集和極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到極坐標(biāo)溫度場數(shù)據(jù)；將極坐標(biāo)溫度場數(shù)據(jù)輸入環(huán)形熱場梯度分解網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，得到溫度場特征向量；對溫度場特征向量進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，尤其涉及一種全站儀測量數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，包括：通過對全站儀原始測量數(shù)據(jù)進(jìn)行三維坐標(biāo)解算與整理，獲取帶時序標(biāo)簽的原始測量數(shù)據(jù)集；通過對原始測量數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部鄰域距離進(jìn)行綜合分析，獲取各點(diǎn)的自適應(yīng)鄰域半徑；通過對測點(diǎn)局部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲得企業(yè)的多個窗口財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集，并根據(jù)財(cái)務(wù)異常多維因子進(jìn)行觸發(fā)梳理，建立多個窗口財(cái)務(wù)異常觸發(fā)向量；進(jìn)行多源訓(xùn)練，建立財(cái)務(wù)異常檢測架構(gòu)，包括償債異常檢測模型集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對用戶輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實(shí)體集、主意圖置信度和用戶特征的任務(wù)包。確定主意圖置信度的級別，若為高置信度，調(diào)用相應(yīng)子智能體處理任務(wù)包；若為中置信度，確定主意圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種保障數(shù)字圖像唯一性的NFT生成方法，包括步驟一、獲取用戶在區(qū)塊鏈上的用戶信息B；步驟二、通過哈希算法F對用戶信息B進(jìn)行編碼，生成哈希值H；步驟三、加載雙模塊生成模型C1；步驟四、通過雙模塊生成模型C1中的編碼器模塊從NFT數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      基于鍵盤敲擊的用戶注冊、登錄方法，涉及用戶身份的識別和驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)在實(shí)用性、部署效率、用戶數(shù)據(jù)安全性以及跨設(shè)備適應(yīng)能力等方面的問題。包括以下步驟：步驟S1，采集用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)集；步驟S2，從采集到的用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種目標(biāo)語言模型安全評測方法及電子設(shè)備，可以應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于安全等級分類標(biāo)準(zhǔn)，對多個安全領(lǐng)域進(jìn)行安全等級分類，得到分類結(jié)果；針對多個安全等級的每個安全等級，對至少一個安全領(lǐng)域進(jìn)行測試題庫構(gòu)建，得到測試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶制造智能化管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種船舶管路設(shè)計(jì)出圖階段管理的方法及系統(tǒng)，通過獲取并結(jié)構(gòu)化處理生產(chǎn)日程與工藝規(guī)范數(shù)據(jù)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化輸入集，利用多目標(biāo)優(yōu)化引擎進(jìn)行沖突消解、進(jìn)度與成本優(yōu)化，并結(jié)合四維模型、語義驗(yàn)證及動態(tài)調(diào)度生成初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)建模與隨機(jī)模擬相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種基于貪心學(xué)習(xí)高斯混合模型的時序數(shù)據(jù)隨機(jī)模擬方法。該方法包括下列步驟：S1構(gòu)建包含K個高斯分量的高斯混合模型并初始化所述高斯分量的參數(shù)集；S2將二維向量劃分為與高斯分量一一對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及玻璃瓶生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種輕量化玻璃瓶生產(chǎn)數(shù)字化模具的三維仿真設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：對玻璃瓶模具構(gòu)建數(shù)字化模具幾何模型；根據(jù)數(shù)字化模具幾何模型識別氣泡逸出優(yōu)先路徑，構(gòu)建玻璃瓶數(shù)字化仿真模型；基于玻璃瓶數(shù)字化仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復(fù)合體空間碎片的偏振度計(jì)算方法，具體涉及一種基于微面元pBRDF模型的復(fù)合體空間碎片偏振度計(jì)算方法，解決了現(xiàn)有偏振度計(jì)算方法真實(shí)性和準(zhǔn)確性較差的技術(shù)問題。本發(fā)明提供的基于微面元pBRDF模型的復(fù)合體空間碎片偏振度計(jì)算方法針對復(fù)合體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種真空密封泄漏率預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：根據(jù)法蘭密封面的加工方式構(gòu)建法蘭密封面的三維微觀形貌模型；基于三維微觀形貌模型建立不同接觸狀態(tài)下密封接觸界面間的泄漏微通道并分析通道特性，確定不同接觸狀態(tài)的泄漏微通道中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于氣泡注意力機(jī)制的管道內(nèi)多相流壓力特征預(yù)測方法，屬于氣液多相流壓力預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的預(yù)測方法包括步驟：獲取若干壓力時間序列數(shù)據(jù)并劃分為訓(xùn)練集、測試集；將壓力時間序列數(shù)據(jù)分解為低波動、高波動序列；建立由低波動序列ARIM...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于增強(qiáng)型地?zé)嵯到y(tǒng)熱流固化多場耦合建模方法，屬于油氣田開采技術(shù)領(lǐng)域，包括生成兩組隨機(jī)數(shù)作為裂縫中心位置，并根據(jù)裂縫中心位置、跡長以及方向確定隨機(jī)裂縫端點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)確定的隨機(jī)裂縫端點(diǎn)坐標(biāo)形成初始光滑裂縫網(wǎng)格；根據(jù)所述初始光滑裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供?一種基于增量學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專模型自演進(jìn)方法及系統(tǒng)，通過接收當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)和當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)對應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，確定對應(yīng)的已訓(xùn)練的目標(biāo)通專模型；提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，得到多模態(tài)數(shù)據(jù)特征，通過目標(biāo)專用模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)特征和多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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