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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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								      一種半導(dǎo)體裝置結(jié)構(gòu)的形成方法，包括：形成第一和第二半導(dǎo)體鰭片于基底的前側(cè)上；移除部分的第一和第二半導(dǎo)體鰭片以分別露出第一和第二基底部；形成第一源極/漏極區(qū)于第一基底部上，且包括N型外延材料；形成第二源極/漏極區(qū)于第二基底部上，且包括P型外延...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種短信處理方法及短信處理終端，屬于短信處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法，包括以下步驟：獲取接收的短信數(shù)據(jù)，對(duì)接收的短信數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的短信數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后的短信數(shù)據(jù)，提取短信文本特征，得到接收的短信文本特征；通過(guò)移動(dòng)端傳感...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的精神疾病智能識(shí)別方法、設(shè)備和介質(zhì)，該方法包括：獲取待測(cè)者的病情自述文本信息、耳部圖像數(shù)據(jù)、待測(cè)者耳甲區(qū)和耳輪區(qū)內(nèi)各指定穴區(qū)的阻抗和/或溫度信息；對(duì)耳部圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行局部特征提取得到圖像特征向量；利用多頭注意力機(jī)制...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種異常檢測(cè)方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：實(shí)時(shí)獲取部署在網(wǎng)點(diǎn)不同位置的多個(gè)采集設(shè)備發(fā)送的采集信息，采集設(shè)備用于在異常檢測(cè)過(guò)程中對(duì)車輛、人員、款箱進(jìn)行視頻拍攝和音頻采集；確定當(dāng)前執(zhí)行階段以及當(dāng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括以下步驟：獲取待測(cè)圖像，輸入基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)模型中，輸出小目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，其中基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)模型包括依次連接的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸模塊、重建網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)頭；...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了圖像樣本的難例等級(jí)確定方法、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：按照預(yù)設(shè)迭代檢測(cè)方式對(duì)圖像樣本進(jìn)行難例檢測(cè)處理，得到每次迭代的難例檢測(cè)結(jié)果，難例檢測(cè)結(jié)果包括圖像樣本為難例樣本或圖像樣本為普通樣本；根據(jù)圖像樣本為難例樣本的目標(biāo)迭代...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多目標(biāo)跟蹤方法及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取當(dāng)前跟蹤圖像和目標(biāo)文本，目標(biāo)文本用于描述需跟蹤目標(biāo)的信息；利用多目標(biāo)跟蹤模型基于目標(biāo)文本對(duì)當(dāng)前跟蹤圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，確定若干當(dāng)前目標(biāo)以及當(dāng)前目標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)信息；對(duì)于各當(dāng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于超像素分割的顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法，包括以下步驟：獲取待測(cè)圖像；基于所述待測(cè)圖像，采用超像素分割算法進(jìn)行超像素分割，得到分割圖像；基于所述分割圖像，采用顏色增強(qiáng)檢測(cè)算法進(jìn)行處理，得到包含興趣點(diǎn)的初始顯著圖；基于所述包含興趣點(diǎn)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于時(shí)序張量分段的演化模式識(shí)別方法及系統(tǒng)，所述方法包括：采集三階時(shí)序張量數(shù)據(jù)，作為輸入數(shù)據(jù)；通過(guò)滑動(dòng)窗口將所述三階時(shí)序張量劃分為多個(gè)張量段；基于塔克分解提取所述張量段的核心張量，并基于時(shí)序加權(quán)聚類方法進(jìn)行聚類，得到粗粒度分段結(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于狀態(tài)匹配的船舶動(dòng)力裝置故障檢測(cè)方法，方法包括：獲取船舶動(dòng)力裝置的裝置工況數(shù)據(jù)；調(diào)用裝置狀態(tài)模型對(duì)所述裝置工況數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)特征提取，得到裝置狀態(tài)特征，接下來(lái)確定船舶動(dòng)力裝置中每個(gè)目標(biāo)設(shè)備對(duì)應(yīng)的設(shè)備狀態(tài)特征，最后將裝置狀態(tài)特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種組件生成方法、裝置和電子設(shè)備，通過(guò)終端設(shè)備顯示一圖形用戶界面，圖形用戶界面中包括虛擬編輯場(chǎng)景，虛擬編輯場(chǎng)景中包括地形組件；響應(yīng)作用于地形組件的第一繪制操作，基于第一繪制操作在地形組件中確定第一繪制區(qū)域；根據(jù)預(yù)設(shè)繪制參數(shù)，在第...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于貨物輸送技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種貨物尺寸檢測(cè)裝置及其檢測(cè)方法，其貨物尺寸檢測(cè)裝置，包括載貨臺(tái)，所述載貨臺(tái)上設(shè)置有用于承托貨物的托盤(pán)，所述托盤(pán)的上側(cè)設(shè)置有安裝支架，所述安裝支架上安裝有用于檢測(cè)貨物尺寸的深度相機(jī)，深度相機(jī)向外連接有用于...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種微波爐通風(fēng)環(huán)境的監(jiān)護(hù)裝置及方法，所述裝置包括傳感器模塊、控制模塊、調(diào)控模塊和預(yù)警模塊；傳感器模塊、控制模塊、調(diào)控模塊和預(yù)警模塊均設(shè)置在微波爐內(nèi)，傳感器模塊通過(guò)控制模塊分別與調(diào)控模塊、預(yù)警模塊通信連接；調(diào)控模塊與磁控管連接；其...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及車身領(lǐng)域，具體來(lái)說(shuō)是一種前圍板總成及其組裝方法，包括圍板本體，所述圍板本體包括前擋板本體、安裝梁以及前擋板下板；所述前擋板本體通過(guò)安裝梁與前擋板下板相連接；所述安裝梁包括前擋板橫梁；所述前擋板橫梁內(nèi)設(shè)有補(bǔ)強(qiáng)梁；所述前擋板本體通過(guò)前...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動(dòng)化組裝技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種防止干燥劑誤組裝裝置的控制處理方法，包括：程序控制器設(shè)定作業(yè)流程順序；光電傳感器對(duì)取出的干燥劑實(shí)時(shí)計(jì)數(shù)，計(jì)數(shù)結(jié)果與計(jì)劃數(shù)量比較，數(shù)量異常時(shí)觸發(fā)報(bào)警提示；扭矩控制器監(jiān)控組裝過(guò)程中的扭矩值；O型圈組裝專...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種柔性電壓調(diào)節(jié)裝置改進(jìn)的輸出濾波電路及其改進(jìn)方法，包括以下步驟：推導(dǎo)柔性電壓調(diào)節(jié)裝置并聯(lián)側(cè)的輸出電壓表達(dá)式；建立柔性電壓調(diào)節(jié)裝置并聯(lián)側(cè)的單相等效電路；推導(dǎo)柔性電壓調(diào)節(jié)裝置并聯(lián)側(cè)的輸出電流表達(dá)式；分析不同Trap濾波器的電路特性；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及健康管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于廣場(chǎng)舞輔助馬甲的律動(dòng)引導(dǎo)系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括：數(shù)據(jù)采集裝置，用于通過(guò)多維度傳感器陣列獲取預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)輔助馬甲穿戴者的所有生理數(shù)據(jù)，將所有的生理數(shù)據(jù)發(fā)送至云平臺(tái)；云平臺(tái)，用于云平臺(tái)將接收到的所有...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一個(gè)基于Web的全面的16S自動(dòng)化分析方法和流程，從上游測(cè)序數(shù)據(jù)處理到下游數(shù)據(jù)分析，不僅包含了目前最常用的分析項(xiàng)目，以及16S的高級(jí)分析。同時(shí)分析內(nèi)容實(shí)現(xiàn)模塊化，數(shù)據(jù)挖掘等方法多樣且深入，可以根據(jù)個(gè)性化需要選擇不同的分析模塊。不...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種舞弊行為識(shí)別模型的生成方法，屬于舞弊模型生成技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟1：獲取已發(fā)生舞弊事件視頻記錄，獲取舞弊行為的重要見(jiàn)解和線索；步驟2：基于3D建模技術(shù)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)還原舞弊事件的現(xiàn)場(chǎng)情景，并根據(jù)事件的細(xì)節(jié)補(bǔ)充視頻片段；步驟3：...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于視頻圖像的身份識(shí)別監(jiān)控方法，涉及監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。由部署TensorRT推理引擎的服務(wù)器執(zhí)行，包括：S1.對(duì)輸入視頻流進(jìn)行深度可分離卷積運(yùn)算；S2.通過(guò)光照質(zhì)量評(píng)估函數(shù)動(dòng)態(tài)確定生成人臉?步態(tài)融合權(quán)重；S3.構(gòu)建跨模態(tài)特征向...
								
        
							
        
							
						
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