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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請公開了一種位流文件處理方法、電子設(shè)備及計算機可讀介質(zhì)，屬于集成電路技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取已被壓縮的第一位流文件，第一位流文件包括至少一個區(qū)域數(shù)據(jù)，每個區(qū)域數(shù)據(jù)包括多個數(shù)據(jù)組，每個數(shù)據(jù)組包括相互關(guān)聯(lián)的一個配置內(nèi)容與至少一個配置地址，一個區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力設(shè)備模塊化實時更新系統(tǒng)，屬于電力設(shè)備自動化技術(shù)領(lǐng)域，包括設(shè)備模塊化模塊，將電力設(shè)備進(jìn)行劃分得到電力設(shè)備子模塊；數(shù)據(jù)獲取模塊，獲取電力設(shè)備子模塊的更新數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，對更新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的更新數(shù)據(jù)，預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了多頻生物電信號抗干擾方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)；多頻生物電信號抗干擾方法，包括：同步采集多通道的多頻段生物電信號；基于時頻分析規(guī)則，對各通道的所述多頻段生物電信號進(jìn)行頻域分解，提取干擾頻率分量；根據(jù)識別的干...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種端到端的基于Mamba塊的非完備信息下高速導(dǎo)彈意圖預(yù)測方法，包括如下步驟：步驟1、數(shù)據(jù)預(yù)處理并構(gòu)建時間序列矩陣；步驟2、根據(jù)步驟1中的時間序列矩陣，基于SMA?GRU進(jìn)行非完備數(shù)據(jù)處理；步驟3、基于Mamba塊的雙通道特征編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能的籃球?qū)鼓芰y試方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于穿戴設(shè)備的收集數(shù)據(jù)，通過對籃球運動員的生理活動數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)控，優(yōu)化信息的完整性和可訪問性，生成運動員生理數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中，通過實時監(jiān)控籃球運...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的患者特征提取方法、裝置及電子設(shè)備，所述方法包括：獲取呼吸道疾病患者的樣本數(shù)據(jù)，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理得到數(shù)據(jù)矩陣；基于數(shù)據(jù)矩陣中的指標(biāo)特征確定特征向量和目標(biāo)關(guān)系矩陣，基于特征向量和目標(biāo)關(guān)系矩陣構(gòu)建關(guān)系圖；將特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于昇騰平臺的模型訓(xùn)練框架適配方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)。獲取當(dāng)前模型訓(xùn)練框架與昇騰平臺中Mode l Li nk訓(xùn)練框架的待適配內(nèi)容，并對當(dāng)前模型訓(xùn)練框架進(jìn)行調(diào)整及遷移，獲得初始模型訓(xùn)練框架...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于UWB雙節(jié)點權(quán)重融合的手臂運動感知系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集單元、信號處理單元及權(quán)重融合學(xué)習(xí)分類單元，其中數(shù)據(jù)采集單元用于在含有多個無源目標(biāo)的場景下，設(shè)置兩個具有信號收發(fā)合置功能的UWB節(jié)點，由兩個節(jié)點發(fā)射出的信號經(jīng)過目標(biāo)反射構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種船橋碰撞實驗的縮模方法，包括以下步驟：進(jìn)行船橋碰撞模型簡化；建立船橋碰撞動力學(xué)相似性模型；基于建立的力學(xué)相似性模型，進(jìn)行船橋碰撞縮模驗證；基于縮模驗證結(jié)果，進(jìn)行縮模模型優(yōu)化迭代；得到優(yōu)化后的縮模模型。本發(fā)明基于幾何相似、材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動深度學(xué)習(xí)的高效跨流態(tài)氣動力熱效應(yīng)預(yù)測與數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法，涉及氣動力熱效應(yīng)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：通過高精度CFD模擬與實驗，采集流場中各區(qū)域的氣動力與熱效應(yīng)數(shù)據(jù)；本發(fā)明中，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動深度學(xué)習(xí)與動態(tài)數(shù)據(jù)庫技術(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能的實心球測試糾正方法，包括以下步驟，基于實心球軌跡數(shù)據(jù)，模擬實心球與空氣的相互作用和軌跡，生成實心球軌跡空氣動力特性。本發(fā)明中，通過模擬實心球軌跡與空氣動力特性，識別導(dǎo)致投擲偏差的關(guān)鍵因素，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種在智能眼鏡上的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，包括：多級記憶模塊，用于存儲用戶各方面數(shù)據(jù)記憶并按面向?qū)ο蠛头秶诸悾换旌蠑?shù)據(jù)庫系統(tǒng)，與多級記憶模塊連接，存儲各方面數(shù)據(jù)并提供檢索；自適應(yīng)學(xué)習(xí)模塊，與用戶交互且與多級記憶模塊相連，依交互歷史淘汰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了水資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域的一種基于多源補淡的復(fù)雜河口壓咸閾值優(yōu)化方法，包括以下步驟：利用地理信息系統(tǒng)平臺確定多水源與多口門的空間拓?fù)潢P(guān)系，基于時滯回歸分析計算出分流比例數(shù)據(jù)；獲取多水源與多口門的實測數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過多口門鹽度預(yù)測模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的電力資源智能調(diào)度系統(tǒng)及方法，其中方法包括：根據(jù)地理坐標(biāo)和電網(wǎng)拓?fù)潢P(guān)系將調(diào)度區(qū)域劃分為若干網(wǎng)格并計算網(wǎng)格權(quán)重，根據(jù)網(wǎng)格權(quán)重標(biāo)記調(diào)度單元，得到若干調(diào)度單元；根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)，預(yù)測未來預(yù)設(shè)時間間隔內(nèi)的設(shè)備故障風(fēng)險...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于績效管理平臺的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本方法包括以下步驟：步驟1、用戶通過文本或選項輸入評價內(nèi)容，構(gòu)建選項輸入與文本輸入的映射關(guān)系；步驟2、對比用戶與待考核人員輸入的選項，通過權(quán)重分配加權(quán)計算偏離度；步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及廣告生成技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的跨境電商個性化廣告生成系統(tǒng)。本發(fā)明中包括：S1、通過采集模塊實時采集用戶輸入的第一信息；S2、通過多模態(tài)生成模塊基于所述第一信息輸出第一結(jié)果；S3、通過多維度判別模塊對所述第一結(jié)果進(jìn)行至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種通行行為監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：接收消息隊列集群推送的目標(biāo)門禁閘機的當(dāng)前通行行為監(jiān)測任務(wù)；在緩存集群中，獲取當(dāng)前通行行為監(jiān)測任務(wù)對應(yīng)的第一視頻流數(shù)據(jù)和第二視頻流數(shù)據(jù)；對第一視頻流數(shù)據(jù)中的尾隨行為進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種噪聲魯棒性的語音指令識別方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1：構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟S2：構(gòu)建噪聲魯棒性語音指令識別模型并對該模型進(jìn)行訓(xùn)練，步驟S3：利用步驟S2訓(xùn)練好的噪聲魯棒性語音指令識別模型對實際帶噪語音進(jìn)行處理以執(zhí)行指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能車機系統(tǒng)領(lǐng)域，提供一種車機語音交互方法、裝置、車輛、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，方法包括：對用戶的語音指令進(jìn)行語義分析和意圖識別，基于意圖識別結(jié)果確定所述語音指令的指令類型；將指令類型為基礎(chǔ)車控的語音指令發(fā)送至車控執(zhí)行模塊，將指令類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種語音識別方法及裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及智能家居技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：采集包括目標(biāo)對象的圖像信息；響應(yīng)于所述圖像信息中包括所述目標(biāo)對象的預(yù)設(shè)姿態(tài)，通過麥克風(fēng)陣列采集音頻信息；所述音頻信息中包括所述目標(biāo)對象的語音...
								
            
							
            
							
						
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