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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)明提出了一種大豆種植施肥管理系統(tǒng)，涉及管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過田間傳感器網(wǎng)絡(luò)與無人機(jī)多光譜成像技術(shù)，實(shí)時(shí)采集土壤理化性質(zhì)、氣象微環(huán)境、植株生長(zhǎng)狀態(tài)及農(nóng)機(jī)作業(yè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建農(nóng)田動(dòng)態(tài)畫像，其智能決策單元運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型與GLCM紋理分析技術(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于大數(shù)據(jù)治理技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于分層標(biāo)簽體系的大數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)及方法, 該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)接入預(yù)處理單元、標(biāo)簽建模與分層配置單元、標(biāo)簽解析與數(shù)據(jù)綁定單元、標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理單元以及標(biāo)簽沖突檢測(cè)與動(dòng)態(tài)更新單元，通過標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理單元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高光譜的多種作物含水量估計(jì)方法，包括步驟：采集設(shè)定區(qū)域的高光譜數(shù)據(jù)，對(duì)采集高光譜數(shù)據(jù)區(qū)域的作物設(shè)置采樣點(diǎn)和采樣方案，獲得作物含水量；根據(jù)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣區(qū)域提取和數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得不同作物的高光譜數(shù)據(jù)，根據(jù)作物的高光譜...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于深度學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)作物病害檢測(cè)方法。涉及深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)作物病害檢測(cè)方法。本發(fā)明通過改進(jìn)TrailGate模型，提升特征提取的能力，在保證計(jì)算效率的前提下，提高作物病害檢測(cè)精度。所述方法包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及食品加工技術(shù)領(lǐng)域，公開低鈉肌原纖維蛋白凝膠質(zhì)構(gòu)與味覺屬性預(yù)測(cè)方法及裝置，方法包括獲取目標(biāo)低鈉肌原纖維蛋白凝膠的目標(biāo)圖像和目標(biāo)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；分別對(duì)目標(biāo)圖像和目標(biāo)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到圖像目標(biāo)特征和數(shù)據(jù)目標(biāo)特征；將目標(biāo)圖像和目標(biāo)結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于圖像序列的非機(jī)動(dòng)車超速識(shí)別方法及裝置，涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取非機(jī)動(dòng)車在低光照彎道通道中采集的圖像序列數(shù)據(jù)；基于所述圖像序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征參數(shù)提取，并基于提取到的特征參數(shù)進(jìn)行映射處理，得到非機(jī)動(dòng)車在彎道通道中的嵌入軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N面向數(shù)據(jù)安全的跨境傳輸合規(guī)性驗(yàn)證方法及系統(tǒng)。其中，該方法在跨境傳輸網(wǎng)關(guān)層實(shí)時(shí)捕獲數(shù)據(jù)，分解為分類分級(jí)向量并經(jīng)特征解耦形成帶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)矩陣；通過多光譜特征傳感器對(duì)文本、圖像、音頻數(shù)據(jù)執(zhí)行多波段光譜掃描，獲取光譜、頻域及波...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電氣設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，通過每一卷積層中濾波器的相似度和卷積層的壓縮率對(duì)備選網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行剪枝，以獲得第一目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)與第二目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，能夠在保留每層表征多樣性的同時(shí)降低參數(shù)量與計(jì)算復(fù)雜度，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)異常值篩選方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取風(fēng)機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)；對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理得到急流指數(shù)數(shù)據(jù)；將以上所有數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊處理得到融合數(shù)據(jù)集；以融合數(shù)據(jù)集中的風(fēng)機(jī)功率和急流核心風(fēng)速構(gòu)建邊界盒模型，將邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電能計(jì)量修正技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于邊緣計(jì)算的油井電能計(jì)量誤差動(dòng)態(tài)修正方法；包括：獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)油井的經(jīng)緯度，依據(jù)油井的經(jīng)緯度構(gòu)建油井分布圖，依據(jù)油井分布圖部署邊緣計(jì)算設(shè)備；通過邊緣計(jì)算設(shè)備獲取油井的初始電能消耗量、初始有功功率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于行星滾柱絲杠副技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種行星滾柱絲杠增滾降滑優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法忽視了滾滑速度對(duì)滾柱絲杠的使用壽命的影響，本發(fā)明提供的設(shè)計(jì)方法通過引入赫茲理論，將負(fù)載變形對(duì)滾柱絲杠螺紋牙接觸的影響引進(jìn)滾滑速度與行星滾柱絲杠關(guān)鍵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)感知的智能體數(shù)字形象交互生成方法，包括采集用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)，對(duì)多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理與特征提取；輸入至改進(jìn)型高效模態(tài)交叉學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行多模態(tài)特征融合處理；構(gòu)建語義意圖圖譜，引入時(shí)間索引邊權(quán)與情緒驅(qū)動(dòng)邊權(quán)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于空?天?地一體化協(xié)同感知的違建智能識(shí)別方法及介質(zhì)，主要涉及違建識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，用以解決現(xiàn)有方案存在依賴單一數(shù)據(jù)源或模態(tài)、采用簡(jiǎn)單的拼接或加和操作、對(duì)局部幾何結(jié)構(gòu)關(guān)注不足、將定位與分類任務(wù)放在同一分支的問題。包括：利用多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于有限元與AI代理模型融合的大壩多物理場(chǎng)實(shí)時(shí)重構(gòu)方法及系統(tǒng)。屬于水利工程安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括有限元仿真數(shù)據(jù)生成模塊、AI代理模型訓(xùn)練模塊、傳感器接口模塊和物理場(chǎng)實(shí)時(shí)重構(gòu)模塊。首先，通過有限元技術(shù)結(jié)合大壩幾何與地質(zhì)參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及汽車金屬表面缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于AMSDNet的表面缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)及裝置。通過圖像采集模塊采集汽車金屬表面缺陷的圖像數(shù)據(jù)，將圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，得到預(yù)處理后圖像；對(duì)圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理標(biāo)注缺陷類型進(jìn)行標(biāo)注得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及多孔點(diǎn)陣材料成型技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種緩沖吸能三維桁架點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，包括以下步驟：基于預(yù)定義的至少一個(gè)設(shè)計(jì)策略，在單一卦限內(nèi)生成一組初始頂點(diǎn)，設(shè)計(jì)策略用于優(yōu)化點(diǎn)陣單胞的吸能性能；根據(jù)對(duì)稱性規(guī)則，將單一卦限內(nèi)的初始頂點(diǎn)映射至其他卦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛碰撞測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種高時(shí)空分辨率柔性壓力馬甲系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集及處理方法。包括數(shù)據(jù)采集模塊，通過接口連接壓力馬甲采集數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)顯示模塊，以云圖形式展示壓力數(shù)據(jù)，將馬甲區(qū)域劃分為網(wǎng)格單元，每個(gè)單元對(duì)應(yīng)傳感器區(qū)域；數(shù)據(jù)調(diào)整模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的筆記本健康狀態(tài)預(yù)測(cè)方法。該方法通過采集筆記本的多源狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、去噪和歸一化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的狀態(tài)數(shù)據(jù)。基于所述數(shù)據(jù)構(gòu)建狀態(tài)向量序列，進(jìn)而構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與測(cè)試數(shù)據(jù)集，使用 Soft Actor Cr...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開農(nóng)作物害蟲智能識(shí)別方法與檢測(cè)系統(tǒng)，包括采集農(nóng)作物害蟲圖像數(shù)據(jù)，通過無人機(jī)和地面攝像設(shè)備在農(nóng)作物生長(zhǎng)區(qū)域進(jìn)行定時(shí)圖像采集，獲取多種典型病蟲害的圖像數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)包括蟲害種類、發(fā)生部位和發(fā)生階段關(guān)鍵信息，構(gòu)建蟲害圖像訓(xùn)練集與標(biāo)注數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時(shí)空骨架流與圖網(wǎng)絡(luò)的睡崗細(xì)粒度分類方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，通過實(shí)時(shí)采集視頻幀輸入人體姿態(tài)檢測(cè)模型，并輸出人體骨架關(guān)鍵點(diǎn)；對(duì)人體骨架關(guān)鍵點(diǎn)做中心化與尺度歸一化處理后，在時(shí)間維度上計(jì)算一階、二階差分構(gòu)造時(shí)空骨架流；以時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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