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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)挖掘的退火爐故障預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)及方法，涉及工業(yè)自動(dòng)化控制技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過對(duì)退火爐的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而獲取目標(biāo)時(shí)間；以獲取的目標(biāo)時(shí)間為基準(zhǔn)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析，計(jì)算水垢厚度閾值和磨損特征值，進(jìn)而計(jì)算得到故障程度閾...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于核密度的無權(quán)重健康度評(píng)估方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取設(shè)備健康度評(píng)分指標(biāo)數(shù)據(jù)，并對(duì)設(shè)備健康度評(píng)分指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行核密度適用性分析，以確定指標(biāo)綜合評(píng)分適配樣本；對(duì)標(biāo)準(zhǔn)核密度估計(jì)函數(shù)進(jìn)行邊界修正，以得到核密...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高熵合金力學(xué)性能預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法，包括：構(gòu)建高熵合金模型集，包括定義高熵合金組份的比例分配，確定組份結(jié)構(gòu)，一組組份結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)一個(gè)高熵合金模型；對(duì)高熵合金模型進(jìn)行力場(chǎng)參數(shù)設(shè)置穩(wěn)定構(gòu)型；通過拉伸過程模擬獲取所述高熵合金模型的力學(xué)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的MBOM物料消耗指標(biāo)監(jiān)控方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，屬于航空智能制造的技術(shù)領(lǐng)域，獲取MBOM物料消耗數(shù)據(jù)，按物料類型對(duì)消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并結(jié)合時(shí)間段基于責(zé)任單位劃分，形成消耗數(shù)據(jù)集。基于消耗數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練得到線性回歸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的業(yè)務(wù)自動(dòng)化處置方法及相關(guān)裝置，本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)處置領(lǐng)域，方法包括：基于業(yè)務(wù)系統(tǒng)所存儲(chǔ)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立業(yè)務(wù)知識(shí)圖譜；基于輸入業(yè)務(wù)系統(tǒng)的歷史請(qǐng)求信息和與歷史請(qǐng)求信息對(duì)應(yīng)的語義特征構(gòu)建訓(xùn)練集，對(duì)大語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開提供一種數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過量子電路將用于QSVM模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)特征向量轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)特征向量對(duì)應(yīng)的量子態(tài)；基于量子態(tài)的內(nèi)積計(jì)算量子核函數(shù)，并構(gòu)建對(duì)應(yīng)的對(duì)偶優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；基于對(duì)偶優(yōu)化目標(biāo)函...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及機(jī)場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于QAR數(shù)據(jù)的機(jī)場(chǎng)道面狀況智能識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標(biāo)機(jī)場(chǎng)全部飛機(jī)的QAR數(shù)據(jù)，對(duì)QAR數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到飛機(jī)在目標(biāo)機(jī)場(chǎng)滑行階段的有效數(shù)據(jù)段；在有效數(shù)據(jù)段中提取豎向加速度數(shù)據(jù)，根...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能計(jì)量箱運(yùn)行異常檢測(cè)方法，具體涉及電力信息化技術(shù)領(lǐng)域，基于計(jì)量箱運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建行為上下文信息組，匹配歷史行為演化模板以判斷是否激活異常意圖評(píng)估流程；若激活，生成行為鏈序列并計(jì)算意圖合理性可信指數(shù)；提取電氣特征與環(huán)境變量計(jì)算上下文...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種代碼采納情況的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括采用向量檢索的方式確定目標(biāo)對(duì)象提交的第一代碼和人工智能生成的第二代碼之間的相似度。以及將第一代碼和至少一個(gè)第二代碼輸入大語言模型中，基于大語言模型的輸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種數(shù)據(jù)標(biāo)簽自動(dòng)生成方法及系統(tǒng)，方法包括：預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫和數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成模型；獲取待生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)數(shù)量，優(yōu)先基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽，若基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫無法生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽或基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)量達(dá)到第...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種綜合能源系統(tǒng)的運(yùn)行評(píng)估方法、裝置及管控系統(tǒng)，方法包括：獲取綜合能源系統(tǒng)中各個(gè)子系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)；基于預(yù)先構(gòu)建的綜合能源指標(biāo)庫，從各個(gè)子系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)中篩選出對(duì)應(yīng)的評(píng)估特征；采用主成分分析法，對(duì)評(píng)估特征進(jìn)行分析，給出核心特征；根...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)械故障診斷與信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于多通道模擬濾波特征網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法通過構(gòu)建多通道模擬濾波特征提取網(wǎng)絡(luò)，采用多個(gè)并行設(shè)置的帶通濾波器通道提取軸承振動(dòng)信號(hào)特征，結(jié)合模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行故障...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大模型驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括對(duì)使用者進(jìn)行身份驗(yàn)證，若身份驗(yàn)證通過，則獲取使用者的行為數(shù)據(jù)與情緒數(shù)據(jù)；對(duì)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行行為分析，以輸出行為分析結(jié)果；對(duì)情緒數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒狀態(tài)分析，以得到情緒分析結(jié)果；獲取訓(xùn)練數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于作物長(zhǎng)勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于多光譜無人機(jī)監(jiān)測(cè)的作物長(zhǎng)勢(shì)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法首先配置作物在標(biāo)準(zhǔn)生長(zhǎng)環(huán)境下的分階段生育期生長(zhǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)，并采集真實(shí)作物在不同生育階段下不同土壤含水量和病蟲害狀態(tài)下的多維數(shù)據(jù)，通過因子分析算法確定各...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N面向陸上深部咸水層碳封存的確定方法、裝置與電子設(shè)備。包括：獲取碳封存數(shù)據(jù)，基于碳封存數(shù)據(jù)構(gòu)建碳存儲(chǔ)數(shù)學(xué)模型；第一確定步驟：根據(jù)碳封存數(shù)據(jù)和閃蒸方程，確定當(dāng)前時(shí)間步的碳存儲(chǔ)數(shù)學(xué)模型中組分在每相的組分質(zhì)量分?jǐn)?shù)；求解處理步驟：基于...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，涉及海水硝酸鹽傳感器的紫外光譜信號(hào)智能化校正方法。該方法包括：步驟一、計(jì)算不同溫度下每個(gè)樣品的吸光度數(shù)據(jù)；步驟二、對(duì)吸光度數(shù)據(jù)采用自適應(yīng)小波去噪算法進(jìn)行預(yù)處理；步驟三、對(duì)波長(zhǎng)范圍240?260nm內(nèi)的預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行線...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)推理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及基于大數(shù)據(jù)的糾紛智能分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)中包括事件采集模塊、糾紛分析模塊、方案生成模塊、應(yīng)急方案模塊以及輔助決策生成模塊，采集糾紛事件描述數(shù)據(jù)、屬地特征數(shù)據(jù)及當(dāng)事人背景數(shù)據(jù)，生成原始數(shù)據(jù)集；提取原始數(shù)據(jù)集的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種游戲信息推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取用戶的用戶行為數(shù)據(jù)和各個(gè)游戲的游戲參考數(shù)據(jù)；對(duì)各個(gè)游戲的游戲參考數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到各個(gè)游戲的游戲特征向量；對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到用戶偏好向量；...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種傾斜攝影模型的搜索方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。其中，方法包括：獲取搜索文本、第一傾斜攝影模型和第一傾斜攝影模型的第一點(diǎn)云模型；第一傾斜攝影模型和第一點(diǎn)云模型均已被單體化；將搜索文本輸入圖文轉(zhuǎn)換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，得...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)分析的文檔管理方法及系統(tǒng)，涉及文檔管理技術(shù)領(lǐng)域，包括使用加權(quán)線性組合計(jì)算沖突評(píng)分，篩選大于評(píng)分閾值的沖突評(píng)分，得到?jīng)_突詞；為每個(gè)沖突詞分配一個(gè)LIF神經(jīng)元，使用LIF模型更新每個(gè)神經(jīng)元的膜電位，篩選大于觸發(fā)閾值的膜電位...
								
        
							
        
							
						
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