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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了大豆GmPT1編碼基因在抗大豆花葉病毒病中的應(yīng)用。SEQ ID NO.1和SEQ ID NO.2所示大豆無機(jī)磷酸鹽轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白基因GmPT1在基因工程改造大豆花葉病毒病抗性中的應(yīng)用。過表達(dá)該基因能夠顯著提高大豆對(duì)大豆花葉病毒病的抗性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了大豆酸性磷酸酶基因GmACP1在大豆抗大豆花葉病毒病中的應(yīng)用。SEQ ID NO.1所示大豆酸性磷酸酶基因GmACP1在基因工程改造大豆花葉病毒病抗性中的應(yīng)用。過表達(dá)該基因能夠顯著提高大豆對(duì)大豆花葉病毒病的抗性。本發(fā)明所述的大豆...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了大豆蛋白磷酸酶家族基因GmSW1在大豆抗大豆花葉病毒病中的應(yīng)用。SEQ ID NO.1和SEQ ID NO.2所示大豆蛋白磷酸酶家族基因GmSW1在基因工程改造大豆花葉病毒病抗性中的應(yīng)用。過表達(dá)該基因能夠顯著提高大豆對(duì)大豆花葉病...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于聯(lián)合檢測(cè)病毒性神經(jīng)壞死病毒和副溶血弧菌的組合物及其應(yīng)用。該組合物包括核苷酸序列分別如SEQ ID NO：1、2、3所示的用于檢測(cè)病毒性神經(jīng)壞死病毒的第一引物對(duì)和第一探針以及核苷酸序列分別如SEQ ID NO：4、5、6所示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種快速檢測(cè)石斑魚虹彩病毒和哈維氏弧菌的組合物及其應(yīng)用。該組合物包括核苷酸序列如SEQ ID NO：1～3所示的用于檢測(cè)石斑魚虹彩病毒的第一引物組和第一熒光探針以及核苷酸序列如SEQ ID NO：4～6所示的用于檢測(cè)哈維氏弧菌的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種迷你滑移裝載機(jī)功率分配系統(tǒng)及方法，通過動(dòng)力系統(tǒng)、行走比例控制液壓系統(tǒng)、雙控屬具液壓系統(tǒng)及智能顯示與操作系統(tǒng)的協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)行走功率比例的設(shè)定與合流功能的激活，從而對(duì)總功率進(jìn)行靈活分配。系統(tǒng)包含發(fā)動(dòng)機(jī)、先導(dǎo)泵、工作泵、行走比例...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種頁巖氣開采現(xiàn)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)測(cè)預(yù)警裝置，屬于頁巖氣技術(shù)領(lǐng)域，包括監(jiān)測(cè)管道，所述監(jiān)測(cè)管道的表面設(shè)置有安裝組件，所述安裝組件的表面固定安裝有超聲波流量計(jì)；所述監(jiān)測(cè)管道的底部固定連接有支撐桿，所述支撐桿的底部設(shè)置有監(jiān)測(cè)組件，所述監(jiān)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小型姿軌控推力器多功能支撐臺(tái)架及使用方法，涉及航天器姿軌控推力器地面試驗(yàn)支撐臺(tái)架技術(shù)領(lǐng)域，包括：倒梯形支撐框架、三自由度微調(diào)機(jī)構(gòu)、剛度保持機(jī)構(gòu)、超溫感知機(jī)構(gòu)和推力感知機(jī)構(gòu)；本發(fā)明中，通過倒梯形支撐框架與三角形傳力框架協(xié)同分散...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供一種探針卡及其測(cè)試方法。該探針卡用于滿足多種待測(cè)芯片的測(cè)試需求，該探針卡包括：多個(gè)測(cè)試端口，測(cè)試端口用于連接至待測(cè)芯片以對(duì)待測(cè)芯片進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試端口的數(shù)量大于或者等于多種待測(cè)芯片中每種待測(cè)芯片中焊盤的數(shù)量，測(cè)試端口包括交替排...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)領(lǐng)域和智能控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種小粒徑精密覆膜播種一體機(jī)智能控制系統(tǒng)，包括車輛電路模塊、電機(jī)控制模塊、無線傳輸模塊、GPS模塊、料倉監(jiān)測(cè)模塊、單片機(jī)，車輛電路模塊為播種一體機(jī)的各個(gè)系統(tǒng)提供電力，電機(jī)控制模塊，通過單片...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)部署方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)部署技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)監(jiān)控存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的訪問狀態(tài)與模式，計(jì)算熱點(diǎn)數(shù)據(jù)頻率系數(shù)Fr，分析是否超負(fù)荷，并發(fā)出預(yù)警指令；在接收到預(yù)警后，客戶端通過網(wǎng)絡(luò)獲取必要的引導(dǎo)程序并加載操作系統(tǒng)鏡像，同時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種系統(tǒng)級(jí)建模優(yōu)化系統(tǒng)、方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，系統(tǒng)包括：預(yù)測(cè)并行調(diào)度模塊監(jiān)控線程池中線程的阻塞語句；線程池控制模塊對(duì)阻塞語句的等待信號(hào)進(jìn)行并行線程分配，得到線程分配結(jié)果；線程執(zhí)行模塊用于根據(jù)執(zhí)行線程分配結(jié)果中的線程所得到的模擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于密度圖卷積的多特征情感腦電識(shí)別方法、裝置及介質(zhì)。方法包括以下步驟：采集原始腦電信號(hào)并進(jìn)行頻段濾波劃分；提取各頻段頻率特征，計(jì)算情緒狀態(tài)相關(guān)的電極空間相關(guān)性并構(gòu)建鄰接矩陣；通過密度圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取不同情緒狀態(tài)下的多維度空間特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的智能分析系統(tǒng)，涉及安防智能分析技術(shù)領(lǐng)域，包括，安防數(shù)據(jù)采集模塊，采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取視頻數(shù)據(jù)特征，提取音頻信號(hào)特征，基于傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行插值；數(shù)據(jù)降維模塊，基于特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于原型的縱向聯(lián)邦持續(xù)學(xué)習(xí)隱私保護(hù)方法，屬于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括如下步驟：1、模型初始化和任務(wù)初始化；2、對(duì)參與方實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本對(duì)齊；3、各個(gè)參與方執(zhí)行本地模型前向訓(xùn)練獲得嵌入值；4、客戶端將各自本地嵌入值發(fā)送...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于統(tǒng)一編碼的跨平臺(tái)設(shè)備參數(shù)流轉(zhuǎn)方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)仿真與穩(wěn)定性分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法，包括：針對(duì)跨平臺(tái)設(shè)備，為所述跨平臺(tái)設(shè)備對(duì)應(yīng)的設(shè)備表中添加統(tǒng)一編碼Ukey；基于統(tǒng)一編碼Ukey，對(duì)所述跨平臺(tái)設(shè)備建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，以對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳排放計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種鐵路貨車廠修過程碳排放優(yōu)化方法及系統(tǒng)，確定目標(biāo)鐵路貨車的車體變形量、裂紋深度和銹蝕面積占比，根據(jù)相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，經(jīng)累加后得到破損綜合指數(shù)；根據(jù)破損綜合指數(shù)所處的閾值范圍，將目標(biāo)鐵路貨車劃分為低破損程度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力?交通網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于用戶偏好賦權(quán)的交通?電力網(wǎng)絡(luò)時(shí)空耦合優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括采集預(yù)定區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車用戶充電與出行的行為偏好數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；基于信息增強(qiáng)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，對(duì)電動(dòng)汽車用戶偏好進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉力矩抽檢技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種力矩抽檢方法及抽檢系統(tǒng)。包括：工具身份數(shù)字化：在工具應(yīng)力集中區(qū)激光蝕刻加密二維碼，關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)工具規(guī)格參數(shù)、檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)、使用約束條件至中央數(shù)據(jù)庫；智能任務(wù)分配：系統(tǒng)依據(jù)產(chǎn)線實(shí)時(shí)狀態(tài)、設(shè)備服役周期、操作人員技能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種對(duì)超聲圖像中目標(biāo)進(jìn)行智能識(shí)別的處理裝置及方法，通過原始幀圖像的多個(gè)掃描方向上的每個(gè)掃描特征圖進(jìn)行雙向上下文關(guān)聯(lián)分析，并將上下文關(guān)聯(lián)分析后的特征圖再次與原始幀圖像進(jìn)行綜合分析，以得到原始幀圖像的上...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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