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            拖動滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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								      本發(fā)明提供了一種磁懸浮天然氣壓差發(fā)電機的氣動冷卻參數(shù)優(yōu)化方法，涉及天然氣壓差發(fā)電裝備技術領域，本發(fā)明設計了磁懸浮天然氣壓差發(fā)電機，其中，向心透平式葉輪結構可以將天然氣壓差能高效轉換為機械能。其中，整流罩采用類球形流線型設計并配置環(huán)形孔洞，分...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種臺風災害下計及地質滑坡的輸配電?氣綜合能源系統(tǒng)分布式仿射恢復方法，基于臺風風場模型計算電力線路機械應力故障概率；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算滑坡導致的桿塔失效概率；將新能源出力與負荷需求建模為仿射形式...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于深度學習與生物力學約束的脊柱側彎矯形器配準方法，涉及脊柱側彎矯形器設計技術領域，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、壓力特征和運動特征；將所述第一特征信息...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，具體為一種軟巖隧道爆破模擬分析方法、系統(tǒng)、設備和介質，首先基于軟巖隧道掌子面信息構建三維模型，于掌子面一側下部選含若干豎向炮孔區(qū)域作子模型；然后，通過子模型，在不同裝藥量與自由面面積占比的情況下，對檢測點位...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于機電產(chǎn)品綠色制造技術領域。提供了一種基于設計特征的產(chǎn)品制造過程碳足跡評估方法及系統(tǒng)，建立設計特征鄰接屬性圖，確定制造過程場景下的多個制造單元過程場景，根據(jù)設計特征以及各個制造單元過程場景產(chǎn)生的碳排放數(shù)據(jù)，確定所述待制造產(chǎn)品對應的整...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了采礦工程設計與計算機輔助設計技術領域的一種快速變更圖紙單位的系統(tǒng)及方法，包括：通過CAD底層接口讀取圖紙文件，識別尺寸標注、文字注釋和圖元屬性參數(shù)的坐標值與文本內(nèi)容；構建標準化換算規(guī)則庫，設定尺寸標注、文字注釋和圖元屬性參數(shù)的換...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機輔助監(jiān)測與仿真技術領域，具體涉及一種基于數(shù)字孿生的熱成像監(jiān)測系統(tǒng)，包括感知與邊緣計算模塊，用于從熱成像傳感器獲取溫度矩陣，并對溫度矩陣進行計算以得到區(qū)域級熱失穩(wěn)指數(shù)；還用于判定與區(qū)域級熱失穩(wěn)指數(shù)相對應的風險等級，并在風險等級...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力工程技術領域，具體是基于GFRP復合管材絕緣跨越架節(jié)點滑移系數(shù)計算方法及終端。本發(fā)明包括以下步驟：獲取扣件的周轉次數(shù)、初始扭矩和扣件中螺栓的公稱直徑，并預處理后獲得扣件節(jié)點處的滑移壓力和預緊力；以繞GFRP拼接桿節(jié)點鉛垂軸線周...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機數(shù)值模擬與數(shù)據(jù)優(yōu)化技術領域，揭露了一種基于懲罰項優(yōu)化的含水層線性高滲透通道識別方法及系統(tǒng)，包括：基于預設地層區(qū)域的二維數(shù)值模型進行數(shù)值水流仿真，得到模擬水頭，計算所述模擬水頭與預先獲取的觀測數(shù)據(jù)的差異，得到擬合項，根據(jù)所述二...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于自編碼器鉆井溢流井筒氣體分布智能反演方法及系統(tǒng)，屬于油氣及地熱開發(fā)鉆完井工程技術領域。包括：步驟1：對井筒多相流參數(shù)進行精確求解；步驟2：結合具體某一口溢流高風險井段的鉆井工況和地質條件，基于蒙特卡洛抽樣方法，改變8個參數(shù)，進...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種面向AI的水泥裝備模型的參數(shù)命名方法及系統(tǒng)，該方法包括：固定水泥裝備模型的視角，基于物料流向構建笛卡爾坐標系；將水泥裝備模型的參數(shù)名稱劃分為對象名稱和特征碼；基于水泥裝備模型的各個部件均有相對于該水泥裝備模型整體的中心的定位...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生?強化學習的電氫系統(tǒng)安全域動態(tài)調(diào)控方法，屬于電網(wǎng)安全運行領域，包括以下步驟：S1、構建包含新能源發(fā)電、電解槽、儲氫罐的多能流耦合模型；S2、采用連續(xù)小波變換與自回歸移動平均模型結合的方法，分解新能源原始出力序列，構成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種時序路徑分析方法及系統(tǒng)，通過對計算各時序源點的時序裕量，從最小時序裕量的時序源點開始進行路徑分析找出關鍵路徑，當關鍵路徑的條數(shù)達到用戶要求的條數(shù)，停止分析，從而減少了很多無用路徑的分析，節(jié)省了分析時間，且在路徑條數(shù)達到要求時...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N用于集成電路的繞線方法、設備及存儲介質。該方法包括：S1，從所述多個負載點中識別距驅動點的曼哈頓距離最大的最遠負載點；S2，在最遠負載點所在象限內(nèi)繪制距原點距離為m的曼哈頓等距線，并在其他三個象限內(nèi)繪制鏡像，形成正方形；S3...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及高壓PCB設計技術領域，具體提供了一種基于大模型的高壓PCB電流路徑優(yōu)化設計方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟：S2、利用電氣仿真模型根據(jù)電氣參數(shù)和布局信息獲取電流分布；S3、根據(jù)電流分布、過孔陣列的電阻率和PCB基板的導熱系數(shù)獲取溫度場...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種內(nèi)容生成方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述方法包括：按照預設時間周期獲取熱點事件；對所述熱點事件進行多層級風險要素識別，確定包含風險要素的熱點事件；針對每一預測結果為有風險要素的熱點事件，基于所述熱點事件的情緒向量和主題向量...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種法律文本生成方法及系統(tǒng)，方法包括獲取法律文本的輸入文檔，對輸入文檔進行可編輯判斷，以得到第一判斷結果，對第一判斷結果進行驗證，以得到第二判斷結果；若第二判斷結果為輸入文檔為可編輯PDF，則對輸入文檔進行信息提取與組合，以得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于合同文本比對領域，提供了一種基于多模態(tài)特征融合的合同文本智能比對方法及系統(tǒng)，獲取需要比對的兩份合同文本，對各合同文本進行預處理，生成語義向量；計算兩份合同文本的語義向量之間的表面相似度、邏輯一致性和法律效力等效性；分別提取合同文本...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于大模型的企業(yè)門戶內(nèi)容智能解析方法、設備及介質，涉及人工智能技術領域，方法包括：對發(fā)布內(nèi)容元數(shù)據(jù)進行多模態(tài)內(nèi)容解析，以得到結構化語義信息；通過實體融合的圖譜屬性定義，以得到初始邊權重的知識圖譜；對初始邊權重的知識圖譜進行多...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術領域，具體公開了一種基于多模態(tài)增強的中文拼寫糾錯方法，通過構建語義、視覺、聽覺感知模塊，提取待糾錯文本中的語義、視覺、聽覺感知特征向量，實現(xiàn)深度融合多模態(tài)信息檢錯，顯著提升檢錯效果。并且在通過檢錯網(wǎng)絡獲得檢錯標簽后...
								
        
							
        
							
						
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