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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供融合深度學習與多模態(tài)智能解析的版權(quán)歸屬多維自動識別技術(shù)，涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，包含數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、特征提取模塊、特征融合模塊、分類識別模塊和模型優(yōu)化模塊，各模塊協(xié)同工作實現(xiàn)版權(quán)歸屬自動識別，數(shù)據(jù)采集模塊由多模態(tài)數(shù)據(jù)采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于跨平臺的數(shù)據(jù)安全流通監(jiān)管系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取歷史將檔案文件歸為相應檔案類別的初審記錄，提取初審人員，確定對檔案文件進行檔案類別再次分類的復審人員，并再次分類得到復審記錄；對檔案文件的內(nèi)容摘要和檔案描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法通過獲取智能電子設(shè)備的基礎(chǔ)ICD文件與數(shù)據(jù)點表，結(jié)合基礎(chǔ)ICD文件與數(shù)據(jù)點表，提取出智能電子設(shè)備的點位集，確保點位信息的完整性與準確性；最后，依據(jù)點位集以及基礎(chǔ)ICD文件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N煤礦典型災害的時空特征雙驅(qū)動預測方法，其中，方法包括：獲取歷史監(jiān)測到的第一災害數(shù)據(jù)，及預先構(gòu)建的專家知識庫；根據(jù)第一災害數(shù)據(jù)對應的時間信息，提取第一災害數(shù)據(jù)對應的第一時間特征；對第一災害數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，確定第一災害數(shù)據(jù)對應的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的員工福利需求預測與動態(tài)推薦方法，涉及需求預測推薦技術(shù)領(lǐng)域，用于解決傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)往往依賴靜態(tài)的用戶偏好或單一維度的歷史數(shù)據(jù)，推薦系統(tǒng)大多基于少數(shù)幾個因素，無法及時適應用戶偏好的變化，現(xiàn)有的推薦算法通常依賴單一用戶的歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)多終端運行風險管控預警系統(tǒng)及方法，涉及電網(wǎng)風險管控技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過設(shè)置第一監(jiān)測單元獲取電網(wǎng)實時的運行數(shù)據(jù)，風險分析模塊對定期存儲入的所有識別結(jié)果數(shù)據(jù)中包含的所有風險參數(shù)及其對應的風險類型、風險數(shù)據(jù)段進行分析，通過風險...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈防偽技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于區(qū)塊鏈的藝術(shù)品防偽溯源系統(tǒng)及方法，包括：獲取藝術(shù)品的多模態(tài)特征數(shù)據(jù)并通過哈希算法生成唯一數(shù)字指紋；持續(xù)獲取藝術(shù)品的移動軌跡圖像并提取時空特征生成動態(tài)軌跡密碼；將數(shù)字指紋和軌跡密碼與藝術(shù)品所有權(quán)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種反洗錢大額交易上報的方法、WEB端及存儲介質(zhì)，用于提高系統(tǒng)運維的靈活度，降低運維成本。本申請?zhí)峁┑姆椒ú糠职ǎ航邮胀獠拷灰紫到y(tǒng)推送的商戶的第一交易流水數(shù)據(jù)；調(diào)用規(guī)則引擎服務(wù)平臺執(zhí)行預配置的統(tǒng)計規(guī)則，以對所述第一交易流水數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種反洗錢可疑上報的系統(tǒng)、方法及存儲介質(zhì),提高了反洗錢可疑上報的效率。本申請公開的系統(tǒng)包括：交易數(shù)據(jù)采集模塊，用于實時獲取交易訂單信息；可疑交易監(jiān)測模塊，與所述交易數(shù)據(jù)采集模塊連接，用于基于所述交易訂單信息，結(jié)合商戶的風控基礎(chǔ)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于紅外熱圖像的乳腺分析方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，步驟S1：獲取包括乳腺區(qū)域的光感值的紅外熱圖像；步驟S2：將光感值劃分為若干種色階；步驟S3：通過深度學習分割模型對紅外熱圖像進行乳腺區(qū)域和血管區(qū)域的分割；步驟S4：基于分割...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N大壩表面裂縫檢測與管理系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備。其中系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)管理模塊、圖像顯示模塊、圖像處理模塊、裂縫分析和輔助決策模塊。數(shù)據(jù)管理模塊處理無人機相機拍攝的大壩表面的原始影像數(shù)據(jù)，對得到的一張張獨立的影像數(shù)據(jù)進行拼接。圖像顯示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度特征的木材表面缺陷檢測方法，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，包括特征提取模塊、特征融合模塊和檢測頭，通過離散小波變換對輸入特征圖進行多尺度頻率分解；通過設(shè)計雙通路處理機制分別針對不同層級特征進行優(yōu)化，一方面，對高層特征進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種確定棋盤格角點的方法、裝置及設(shè)備，方法包括：對初始圖像進行卷積，確定梯度大小圖像和梯度方向圖像；由于角點是處于背景和前景的交匯處，因此根據(jù)梯度大小圖像對處于交匯處的像素點進行初始篩選，然后再根據(jù)梯度方向圖像對篩選得到的像素點進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于車輛儀表的畫面檢測方法，涉及新能源汽車技術(shù)領(lǐng)域，上述方法包括：獲取儀表目標區(qū)域的待檢測圖像與待標準輪廓圖；基于邊緣檢測算法確定待檢測圖像的目標輪廓圖；在目標輪廓圖中對目標輪廓像素相鄰的空像素位置進行像素擴充以得到擴充后輪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于遙感影像的地物快速分類方法，該方法包括：實時采集數(shù)據(jù)；確定臨時方格；確定方格邊界與非分類方格；確定關(guān)注區(qū)域；確定理想建筑區(qū)域；分類建筑區(qū)域；調(diào)整分類閾值與方格邊長。本發(fā)明通過在遙感影像處理過程中充...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于原型引導和空間光譜交互的高光譜異常檢測方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)缺乏信息互補性且背景表征不足導致檢測性能有限的問題。包括：1)數(shù)據(jù)的預處理，獲取掩碼結(jié)果和局部同質(zhì)區(qū)域的質(zhì)心；2)構(gòu)建包含背景引導原型和空間光譜交互模塊的背景引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的柔性顆粒形變檢測方法及系統(tǒng)，適用于冷凍電子顯微鏡(Cryo?EM)圖像中二維顆粒的分類；針對Cryo?EM圖像中信噪比低、顆粒形變復雜等問題，通過Topaz、低通濾波和非局部均值濾波等方法對原始圖像進行降噪處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種配電網(wǎng)新能源承載力確定方法、裝置、介質(zhì)以及電子設(shè)備，涉及新能源接入技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：獲取目標配電網(wǎng)的多個臺區(qū)拓撲網(wǎng)絡(luò)和與各所述臺區(qū)拓撲網(wǎng)絡(luò)對應的多層次新能源承載力評價指標的運行參數(shù)；分別采用與各所述拓撲網(wǎng)絡(luò)對應的所述運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種無線傳感網(wǎng)發(fā)送器、收發(fā)器及狀態(tài)控制方法，應用于電力傳感技術(shù)領(lǐng)域。發(fā)送器僅包含重復編碼、頻率綜合器和控制開關(guān)，無需數(shù)模轉(zhuǎn)換器，可有效簡化發(fā)送端結(jié)構(gòu)，降低功耗。接收器僅包含下變頻、包絡(luò)檢波、滑動平均、幀同步四個模塊，無需模數(shù)轉(zhuǎn)換器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的水表數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括當接收到采集任務(wù)時，則根據(jù)采集任務(wù)對水表進行數(shù)據(jù)采集，以得到水表數(shù)據(jù)；根據(jù)窄帶物聯(lián)網(wǎng)的特性對水表數(shù)據(jù)進行初處理，以得到優(yōu)化數(shù)據(jù)；根據(jù)基站的網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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