<thead id="3jag6"><rt id="3jag6"><noscript id="3jag6"></noscript></rt></thead>
  • <s id="3jag6"><track id="3jag6"><menuitem id="3jag6"></menuitem></track></s>
       
        

        <sub id="3jag6"><p id="3jag6"></p></sub>
          <style id="3jag6"></style>
          
国产精品久久久久久久网,人人妻人人澡人人爽国产,亚洲中文字幕无码爆乳APP,免费大片黄国产在线观看,无码抽搐高潮喷水流白浆,国产久免费热视频在线观看,国产亚洲精品成人aa片新蒲金,久久久97丨国产人妻熟女































          
    
          

        
       



    
          

          






    
    
    
    Document
    




          
    
          
        
          
            
        
          
        
          
            
        
          
    
          
    
          
        
          
            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
        首頁
        專利交易
        IP管家助手
        科技果

        科技人才

        科技服務(wù)
        國際服務(wù)
        商標交易
        會員權(quán)益
        需求市場

        
        關(guān)于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
             / 

            
            
            免費注冊
        
    
          

          



          
    
          
        到頂部
        到底部
    
          

          















          
    
    
          
        
        
          
            
            
            
            
            
            
            
            

            
            
          
                
          
                    
                    清空
                    搜索
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請?zhí)峁┮环N任務(wù)調(diào)度方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，涉及云計算與大數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度。所述方法包括：接收第一任務(wù)；獲取所述第一任務(wù)的CPU利用率，確定接納第一任務(wù)后的各個主機的第一CPU利用率；計算接納第一任務(wù)后各個主機的第一功耗；選擇出...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了基于知識圖譜構(gòu)建的交易鏈路風險智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)，方法包括：以交易鏈路中各交易平臺為監(jiān)測節(jié)點構(gòu)建知識圖譜；基于交易成功率連接監(jiān)測節(jié)點形成圖譜邊；根據(jù)被圖譜邊連接的數(shù)量確定臨時節(jié)點；根據(jù)臨時節(jié)點的交易頻率和目標訪問頻率確定關(guān)注節(jié)點...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請公開了一種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)修復方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)修復領(lǐng)域，該方法包括：對多源數(shù)據(jù)進行預處理，并標記預處理后的多源數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)；所述多源數(shù)據(jù)包括傳感器數(shù)據(jù)以及設(shè)備工況參數(shù)；將所述預處理后的多源數(shù)據(jù)輸入至數(shù)據(jù)修...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取與統(tǒng)計任務(wù)關(guān)聯(lián)的斷點記錄，所述斷點記錄包含斷點標識及對應(yīng)的斷點時間值；基于所述斷點記錄確定統(tǒng)計起始時間，當所述斷點記錄存在時，所述統(tǒng)計起始時間為所述斷點時間值；當所述斷點記錄不存在時，...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種時間要素抽取方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：基于預訓練語言模型對目標文本進行通用領(lǐng)域下的時序語義特征提取，以得到包含時序語義的上下文向量；基于上下文感知解析算法，將提取到的上下文向量與目標文本所屬領(lǐng)域的時間規(guī)則進行語義融合，得到...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及期刊審校技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種期刊審校流程的自動優(yōu)化方法和系統(tǒng)，當接收到新稿件時，根據(jù)新稿件的投稿信息自動匹配與投稿信息對應(yīng)的期刊，并將新稿件發(fā)送至期刊對應(yīng)的期刊終端；期刊終端獲得初始審稿人集合；根據(jù)新稿件的稿件特征及其與每個候選審...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種日志異常檢測方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及日志處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：確定目標日志序列中每個目標日志的初始詞元序列；通過預訓練SBERT子模型對目標日志序列中每個初始詞元序列進行向量化、通過特征提取子模型確定目標日志序列...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種通用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)索引構(gòu)建方法、裝置及介質(zhì)，適用于圖片、視頻、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)。該方法包括：針對不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別采用適配的深度學習模型進行特征提取；基于自動錨點選擇與超平面劃分的遞歸聚類方法，實現(xiàn)多層次聚類簇結(jié)構(gòu)的構(gòu)建；利用...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請?zhí)峁┝艘环N噪聲消除方法、信號測試設(shè)備及計算機設(shè)備，屬于信號測試的領(lǐng)域，方法包括：對接收到的待測信號進行噪聲濾除處理，獲得第一信號；根據(jù)待測信號和第一信號，得到全量噪聲信號；計算全量噪聲信號在時序上多個位置的均方根值；基于多個均方根值，...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及海洋數(shù)據(jù)插值填補技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于上下文關(guān)聯(lián)與物理引導的時空缺失填補方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)；基于獲取的海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)進行多變量時空依賴提取；基于獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)進行高斯噪聲擴散...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于多特征融合的多要素海洋觀測數(shù)據(jù)預測方法，屬于海洋觀測數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：收集多要素海洋觀測數(shù)據(jù)并預處理，創(chuàng)建分析數(shù)據(jù)集；提取數(shù)據(jù)特征、時序特征和頻域特征；分別采用時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，公開了一種工程咨詢數(shù)智化管理的數(shù)據(jù)分析方法，包括：通過時空網(wǎng)格劃分將多項目異構(gòu)數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一三維時空網(wǎng)格，形成網(wǎng)格映射數(shù)據(jù)集；基于鄰域相關(guān)性分析檢測數(shù)據(jù)格式與屬性沖突，通過動態(tài)權(quán)重分配校準數(shù)據(jù)；利用時間序列自回歸模型...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種指令數(shù)據(jù)的篩選方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：根據(jù)預訓練的輕量級通用語言模型和目標樣本集，確定第一困惑度和第二困惑度；第一困惑度，用于表征在有指令條件下的預測困惑度；第二困惑度，用于表征在無指令條件下的預...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)標注協(xié)同的問答智能體模型訓練方法及系統(tǒng)，屬于模型訓練的技術(shù)領(lǐng)域，方法包括對歷史訓練集、外循環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)以及分級標注數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)集整理；將增量數(shù)據(jù)集對待訓練問答智能體模型進行模型參數(shù)優(yōu)化；基于優(yōu)化模型參數(shù)進行模型部署與場...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于鄰域限制廣義自編碼器的牽引系統(tǒng)故障檢測方法，屬于故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有高速列車牽引系統(tǒng)故障檢測方法中存在的信息損失大、潛在變量解釋性不足以及對非線性動態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)性差等缺陷，所提方法通過離線學習和在線檢測兩個階段實現(xiàn)高...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)傳感器的疲勞步態(tài)模式識別設(shè)備及識別方法，基于多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)，預處理后進行步態(tài)分割，獲得步態(tài)分割后的數(shù)據(jù)樣本，包括多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)及對應(yīng)的數(shù)據(jù)特征；構(gòu)建改進的特征融合模型，以數(shù)據(jù)樣本訓練至模型穩(wěn)定；采集多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種風機盤管異常狀態(tài)診斷方法及系統(tǒng)，獲取風機電流波形和盤管振動信號，基于電機負載變化特征與換熱管振動模式建立換熱效率基準；識別效率突降區(qū)域并定位換熱死區(qū)擴張范圍，生成傳熱系數(shù)躍變數(shù)據(jù)確定換熱異常位置表；獲取供回水溫差和水閥開度變...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的髖部外骨骼運動模式識別方法及系統(tǒng)。該方法包括：數(shù)據(jù)采集與處理：通過髖部外骨骼的慣性測量單元和關(guān)節(jié)電機獲取異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)進行離線/實時標定和時間同步，結(jié)合運動標簽構(gòu)建數(shù)據(jù)集；模型構(gòu)建與訓練：拼接多模態(tài)傳感...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本說明書一個或多個實施例提供一種虛擬附件的仿真固定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取虛擬附件上的附件固定點，所述附件固定點至少有兩個，每個所述附件固定點均位于所述虛擬附件上的一個附件網(wǎng)格中；針對每個附件固定點，獲取虛擬對象...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了壓裂裂縫長短軸差異擴展的評價與控制方法，包括獲取壓裂地區(qū)的工作參數(shù)以及壓裂工藝，其中，工作參數(shù)包括工程參數(shù)和地質(zhì)參數(shù)；根據(jù)工作參數(shù)以及壓裂工藝建立壓裂層位的物理模型，并基于物理模型對裂縫長短軸差異擴展建立數(shù)值模擬模型；通過數(shù)值模...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	14
		            	
		            	下一頁
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
97人妻中文字幕总站|
日韩亚洲欧美中文高清|
麻豆蜜桃av蜜臀av色欲av|
亚洲欧美激情在线一区|
熟女丰满老熟女熟妇|
亚洲精品综合五月久久小说|
综合图区亚洲欧美另类图片|
精品无码三级在线观看视频|
精品国产国产综合精品|
欧美变态杂交xxxx|
无码精品国产一区二区三区免费|
国产精品国产精品国产专区不卡|
天天拍夜夜添久久精品大|
好湿好紧太硬了我太爽了视频|
国产精品自产拍在线18禁|
国产明星精品无码av换脸|
成年无码av片完整版|
中文在线中文a|
无码国产玉足脚交极品播放|
亚洲精品92内射|
高潮呻吟国产在线播放|
日日天干夜夜人人添|
国产suv精品一区二区33|
精品国产美女福到在线不卡|
国产欧美一区二区三区免费视频|
天天躁夜夜躁狠狠综合2020
|
一区二区不卡国产精品|
好爽好紧好大的免费视频国产|
国产精品亚洲a∨天堂|
亚洲欧美成人一区二区在线电影|
国产成人av综合色|
最新国产精品拍自在线观看|
成人h在线无码精品动漫网站
|
国产对白老熟女正在播放|
蕾丝av无码专区在线观看|
精品国产综合区久久久久久|
国产亚洲产品影市在线产品|
久久久av波多野一区二区|
真实处破女刚成年av网站|
在线亚洲视频网站www色|
精品久久伊人99热超碰|