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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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                  		計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      本發(fā)明提供了一種一體化渦輪箱多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，通過(guò)響應(yīng)面模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、熱?流?固耦合仿真與遺傳算法相結(jié)合，應(yīng)用于高功重比發(fā)動(dòng)機(jī)一體化渦輪箱多目標(biāo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)。主要步驟如下：建立一體化渦輪箱幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)模型，確定優(yōu)化的幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)與優(yōu)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)械柔性化優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于多系統(tǒng)多層次協(xié)同的產(chǎn)品一體化建模方法及系統(tǒng)，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的機(jī)械柔性化設(shè)計(jì)方法對(duì)于對(duì)于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的柔性化設(shè)計(jì)精度低以及可靠性低的技術(shù)問(wèn)題，通過(guò)生成初步生產(chǎn)待建模產(chǎn)品實(shí)體模型，對(duì)可修改特征參...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了面向個(gè)性化需求的推送策略自適應(yīng)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取并處理推送標(biāo)的的信息，然后通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)和雙層注意力解析模型提取并識(shí)別商品信息。再建立個(gè)性化標(biāo)簽集，從歷史推送交互記錄中提取信息。通過(guò)協(xié)同注意力融...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于深度學(xué)習(xí)的碳排放評(píng)估的施工方案優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于綠色施工技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：S1.通過(guò)無(wú)人機(jī)獲取施工現(xiàn)場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)序一致性分析、光照歸一化處理及混合去噪，提取圖像特征并進(jìn)行配準(zhǔn)，采用深度學(xué)習(xí)生成實(shí)景三維模型；S2.基...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及融入領(lǐng)域雙語(yǔ)詞典的泰?漢法律領(lǐng)域神經(jīng)機(jī)器翻譯方法，屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。包括步驟：構(gòu)建泰?漢法律領(lǐng)域平行文本語(yǔ)料；使用工具從構(gòu)建好的泰?漢法律領(lǐng)域平行文本語(yǔ)料中挖掘領(lǐng)域雙語(yǔ)詞典；利用領(lǐng)域雙語(yǔ)詞典從泰?漢公共數(shù)據(jù)集中篩選“偽領(lǐng)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)SLAM方法，該方法包括以下步驟:采用GCNv2網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征點(diǎn)提取；利用語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)和多視圖幾何結(jié)合的方法檢測(cè)動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)，進(jìn)行動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)剔除，其中采用改進(jìn)后的DeepLabV3plus網(wǎng)絡(luò)對(duì)RGB...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種混合架構(gòu)專(zhuān)家驅(qū)動(dòng)遙感語(yǔ)義分割自學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)搜索方法，包括：獲取遙感語(yǔ)義分割的數(shù)據(jù)集；基于先驗(yàn)參數(shù)設(shè)計(jì)混合架構(gòu)專(zhuān)家網(wǎng)路作為特征編碼器；構(gòu)建異構(gòu)編碼動(dòng)態(tài)搜索空間，通過(guò)自適應(yīng)搜索學(xué)習(xí)融合混合架構(gòu)專(zhuān)家的多粒度視覺(jué)特征；構(gòu)建粗?細(xì)粒度表征搜...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電子政務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于OCR識(shí)別技術(shù)的智能政務(wù)服務(wù)方法及終端。該方法包括：獲取文檔圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)文檔圖像數(shù)據(jù)集內(nèi)每一文檔圖像進(jìn)行退化識(shí)別處理，確定退化區(qū)域信息；基于退化區(qū)域信息，分析文檔圖像數(shù)據(jù)集，確定文檔內(nèi)容多維信...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多級(jí)語(yǔ)義時(shí)空?qǐng)D卷積的教師行為識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取包括待識(shí)別教師行為信息的視頻幀，并從視頻幀中提取人體骨架序列數(shù)據(jù)；將骨架序列數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的多級(jí)語(yǔ)義時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)中；其中，多級(jí)語(yǔ)義時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)包括若干...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電力現(xiàn)貨市場(chǎng)出清模型優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，方法包括：基于歷史發(fā)電數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)和市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)構(gòu)建以發(fā)電總成本最小和社會(huì)福利最大化為目標(biāo)的市場(chǎng)出清模型，基于設(shè)置的約束條件對(duì)市場(chǎng)出清模型進(jìn)行求解，得到第一市場(chǎng)出清結(jié)果；調(diào)整...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶葉病害檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種基于輕量化YOLOv8模型的茶葉病害檢測(cè)方法。技術(shù)方案包括：采集多種類(lèi)型的茶葉病害圖像；對(duì)采集的多種類(lèi)型的茶葉病害圖像進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括光照歸一化、幾何增強(qiáng)、光照增強(qiáng)、自適應(yīng)直方圖均衡化、多尺度R...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多災(zāi)種災(zāi)害物聯(lián)網(wǎng)時(shí)間序列自適應(yīng)異常檢測(cè)方法與系統(tǒng)，涉及物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，方法包括S1、構(gòu)建異常檢測(cè)模型；S2、獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；S3、訓(xùn)練異常檢測(cè)模型；S4、獲取待檢測(cè)數(shù)據(jù)；S5、分析待檢測(cè)數(shù)據(jù)的重構(gòu)結(jié)構(gòu)；S6、分析異常分?jǐn)?shù)；應(yīng)急災(zāi)害預(yù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的智慧配電間運(yùn)維方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過(guò)多源傳感設(shè)備采集配電間環(huán)境及設(shè)備數(shù)據(jù)，獲得原始多源數(shù)據(jù)；對(duì)原始多源數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，獲得標(biāo)準(zhǔn)化異構(gòu)數(shù)據(jù)；通過(guò)時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)設(shè)備振動(dòng)特性與設(shè)備電力參數(shù)進(jìn)行時(shí)空關(guān)聯(lián)建...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種建筑質(zhì)檢管理系統(tǒng)，包括：分布式智能傳感網(wǎng)絡(luò)，包含部署在建筑結(jié)構(gòu)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的多類(lèi)型傳感器陣列、移動(dòng)檢測(cè)終端和無(wú)人機(jī)巡檢單元；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊，用于對(duì)傳感器數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)及BIM模型數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊與特征提取；數(shù)字孿生可視化平臺(tái)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及風(fēng)電場(chǎng)布局技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種基于雙種群的風(fēng)電場(chǎng)布局處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有風(fēng)電場(chǎng)布局導(dǎo)致風(fēng)電場(chǎng)的總輸出功率低且建設(shè)成本高的技術(shù)問(wèn)題。為此目的，本申請(qǐng)包括：在多次迭代中，根據(jù)第一優(yōu)化目標(biāo)和第二優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)第一風(fēng)電...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列與高速存儲(chǔ)器的協(xié)同設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于FPGA的協(xié)同存儲(chǔ)系統(tǒng)和方法。所述系統(tǒng)包括：輸入接口模塊，用于接收FPGA的存取指令及數(shù)據(jù)；動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)決策模塊，用于根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征和系統(tǒng)資源狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)分塊策略；地址...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放方法及系統(tǒng)，涉及互聯(lián)網(wǎng)廣告技術(shù)領(lǐng)域，用于解決模型未能充分采用深度學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，導(dǎo)致興趣預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性降低的問(wèn)題，通過(guò)動(dòng)態(tài)行為分析模塊實(shí)時(shí)捕捉用戶(hù)交互特征，結(jié)合深度學(xué)習(xí)對(duì)多維...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種3D堆疊芯片的晶圓內(nèi)部缺陷圖像自動(dòng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于半導(dǎo)體制造檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法基于多模態(tài)成像技術(shù)同步獲取光學(xué)、X射線(xiàn)及超聲圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整成像參數(shù)適配不同晶圓層級(jí)與材料特性，結(jié)合分層濾波去噪、多分辨率配準(zhǔn)及自監(jiān)督...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于雙軸特征交互的無(wú)人機(jī)圖像小目標(biāo)檢測(cè)方法及設(shè)備，通過(guò)四個(gè)上下文感知交互階段（CAI Stage）級(jí)聯(lián)構(gòu)成，每個(gè)階段包含兩個(gè)上下文感知交互塊（CAI Block）。每個(gè)CAI Block通過(guò)雙軸并行架構(gòu)實(shí)現(xiàn)特征提取，并采用關(guān)鍵要...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種刨花板表面缺陷檢測(cè)的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：基于特征提取網(wǎng)絡(luò)和特征融合網(wǎng)絡(luò)，確定每個(gè)樣本圖像對(duì)應(yīng)的待檢測(cè)樣本特征圖；基于缺陷檢測(cè)模型，確定待檢測(cè)樣本特征圖中每個(gè)先驗(yàn)框?qū)?yīng)的預(yù)測(cè)框及預(yù)測(cè)向量；通過(guò)上采樣和...
								
        
							
        
							
						
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