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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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								      本發(fā)明涉及茶多酚提取技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的茶多酚超聲提取智能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，獲取超聲提取實(shí)驗(yàn)參數(shù)及對(duì)應(yīng)的茶多酚提取率，通過超聲提取設(shè)備中傳感器實(shí)時(shí)采集包括溫度、功率、時(shí)間的傳感器數(shù)據(jù)，并同步獲取提取液的光譜數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的STEMI與NSTEMI的自動(dòng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟1：搭建混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架；基于總損失函數(shù)對(duì)所述混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將12導(dǎo)聯(lián)的ECG信號(hào)輸入到所述優(yōu)化...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種情緒識(shí)別推理建模方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及類腦計(jì)算和多模態(tài)智能感知交叉技術(shù)領(lǐng)域。其中，情緒識(shí)別推理建模方法包括：構(gòu)建模態(tài)感知編碼器，將包括文本、語音、圖像在內(nèi)的原始多模態(tài)輸入編碼為統(tǒng)一格式的脈沖時(shí)間序列；構(gòu)建模態(tài)融合...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于蝕變礦物分析的找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。一種基于蝕變礦物分析的找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括有：數(shù)據(jù)采集模塊、聚類分析模塊、蝕變組合判別模塊、空間建模模塊、時(shí)空耦合模塊和成礦評(píng)估模塊。本發(fā)明通過引入礦物熱...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種真空滅弧室的真空度狀況評(píng)估方法及系統(tǒng)，屬于真空斷路器技術(shù)領(lǐng)域，該評(píng)估方法將RF與XGBoost算法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)異質(zhì)集成，同時(shí)添加GAN判別器，進(jìn)行物理約束增強(qiáng)，構(gòu)建X射線強(qiáng)度與真空度的普適性關(guān)系模型；RF的特征重要性可指導(dǎo)XGB...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種給水泵故障診斷系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，通過采用同步采集策略采集給水泵實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建運(yùn)行數(shù)據(jù)庫，并在新增數(shù)據(jù)記錄時(shí)，進(jìn)行檢測(cè)并自適應(yīng)判別確定預(yù)警決策；當(dāng)檢測(cè)到給水泵異常預(yù)警時(shí)，基于運(yùn)行數(shù)據(jù)庫篩選用于故障識(shí)別的故障評(píng)估集，并...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶谔卣魅诤系娘L(fēng)機(jī)齒輪箱動(dòng)態(tài)集成故障檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：得到各個(gè)初步特征集；對(duì)所述各個(gè)初步特征集進(jìn)行特征與特征、特征?故障非線性關(guān)系量化，得到各個(gè)初篩特征集；分析各個(gè)初篩特征集中每個(gè)特征的貢獻(xiàn)度，執(zhí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于不對(duì)稱自動(dòng)編碼器的異常子圖檢測(cè)方法，涉及異常檢測(cè)技術(shù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：構(gòu)建背景圖與異常圖數(shù)據(jù)集；構(gòu)建異常圖檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型；結(jié)合閾值判決方法進(jìn)行異常圖檢測(cè)；性能評(píng)價(jià)。本發(fā)明的基于不對(duì)稱自動(dòng)編碼器的異常子圖檢測(cè)方...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變壓器干燥數(shù)據(jù)的采集處理系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域；包括步驟：步驟一，多源數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與邊緣預(yù)處理；步驟二，干燥終點(diǎn)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建；步驟三，構(gòu)建復(fù)合目標(biāo)函數(shù)，并采用多目標(biāo)進(jìn)化算法求解；步驟四，實(shí)時(shí)校正與反饋；本發(fā)明通過實(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于智能協(xié)同的漏洞閉環(huán)處置方法及系統(tǒng)，屬于信息安全管理技術(shù)領(lǐng)域，采集多個(gè)獨(dú)立安全系統(tǒng)中的漏洞數(shù)據(jù)與處置信息，構(gòu)建多維漏洞語義模型；基于語義模型構(gòu)建狀態(tài)感知圖，并提取候選狀態(tài)路徑，結(jié)合最短閉環(huán)路徑與歷史軌跡，構(gòu)建時(shí)序閉環(huán)預(yù)測(cè)模...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于區(qū)塊鏈的政務(wù)數(shù)據(jù)流通管理方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取政務(wù)數(shù)據(jù)流通請(qǐng)求，解析政務(wù)數(shù)據(jù)流通請(qǐng)求，確定處理參數(shù)；根據(jù)處理參數(shù)，對(duì)原始政務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，得到脫敏數(shù)據(jù)；分析脫敏數(shù)據(jù)，確定數(shù)據(jù)場(chǎng)景編碼；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種面向多源可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私增強(qiáng)聚合方法及系統(tǒng)。其中，該方法包括：對(duì)每一原始梯度分別進(jìn)行隱私保護(hù)處理得到對(duì)應(yīng)客戶端的上報(bào)梯度；對(duì)每一多簇?cái)_動(dòng)更新集合進(jìn)行真?zhèn)胃屡浔日{(diào)控得到對(duì)應(yīng)客戶端的興趣簇匿名...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理與隱私保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于差分隱私算法的數(shù)據(jù)脫敏與完整性驗(yàn)證方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與完整性保障的協(xié)同優(yōu)化。通過計(jì)算全局敏感度、數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、獨(dú)立及聯(lián)合數(shù)據(jù)隱私信息量，確定總隱私預(yù)算，并針對(duì)單任務(wù)或...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析處理領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)外源熱激勵(lì)補(bǔ)償?shù)慕ㄖ⒚嫒毕輽z測(cè)系統(tǒng)；包括生成建筑立面三維模型，預(yù)定義異構(gòu)模態(tài)聯(lián)合優(yōu)化框架，根據(jù)模式選擇自動(dòng)連接端口并運(yùn)行智控中心；基于主從式部署無人機(jī)編隊(duì)，編隊(duì)通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)共享檢測(cè)數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于結(jié)構(gòu)協(xié)同受力分析的橋梁支撐柱應(yīng)力測(cè)量方法，屬于應(yīng)力測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，其實(shí)時(shí)采集各橋梁支撐柱的應(yīng)力、應(yīng)變和位移數(shù)據(jù)；基于采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，計(jì)算每根橋梁支撐柱的局部應(yīng)力指數(shù)；根據(jù)橋梁整體結(jié)構(gòu)參數(shù)和橋梁支撐柱之間的連接關(guān)系，建立結(jié)構(gòu)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AI的舊城改造建筑結(jié)構(gòu)加固方案輸出方法及裝置，能在獲取到舊城改造目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的目標(biāo)建筑數(shù)據(jù)集，提取其中輸入數(shù)據(jù)輸入至大語言模型后自動(dòng)生成當(dāng)前輸出BIM模型，并結(jié)合建筑結(jié)構(gòu)加固方案生成策略獲取到對(duì)應(yīng)的當(dāng)前舊城改造建筑結(jié)構(gòu)加固方...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大體積混凝土結(jié)構(gòu)水冷卻系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法、系統(tǒng)和設(shè)備，屬于混凝土結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有的大體積混凝土結(jié)構(gòu)水冷卻系統(tǒng)設(shè)計(jì)存在的計(jì)算量大、耗時(shí)長(zhǎng)、試算次數(shù)多的問題，本發(fā)明通過結(jié)合熱傳導(dǎo)理論、水化熱模型和冷卻水管吸熱效應(yīng)，建立混凝...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種磁懸浮天然氣壓差發(fā)電機(jī)的氣動(dòng)冷卻參數(shù)優(yōu)化方法，涉及天然氣壓差發(fā)電裝備技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明設(shè)計(jì)了磁懸浮天然氣壓差發(fā)電機(jī)，其中，向心透平式葉輪結(jié)構(gòu)可以將天然氣壓差能高效轉(zhuǎn)換為機(jī)械能。其中，整流罩采用類球形流線型設(shè)計(jì)并配置環(huán)形孔洞，分...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種臺(tái)風(fēng)災(zāi)害下計(jì)及地質(zhì)滑坡的輸配電?氣綜合能源系統(tǒng)分布式仿射恢復(fù)方法，基于臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型計(jì)算電力線路機(jī)械應(yīng)力故障概率；基于滑坡有效降雨量及滑坡概率模型，通過桿塔抗沖擊能計(jì)算滑坡導(dǎo)致的桿塔失效概率；將新能源出力與負(fù)荷需求建模為仿射形式...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于深度學(xué)習(xí)與生物力學(xué)約束的脊柱側(cè)彎矯形器配準(zhǔn)方法，涉及脊柱側(cè)彎矯形器設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，包括：分別獲取三維脊椎模型的第一特征信息和三維體表模型的第二特征信息，所述第二特征信息包括：幾何特征、壓力特征和運(yùn)動(dòng)特征；將所述第一特征信息...
								
        
							
        
							
						
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