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          • 本申請(qǐng)公開了一種ArUco二維碼角點(diǎn)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及二維碼角點(diǎn)識(shí)別領(lǐng)域,該方法包括:構(gòu)建多個(gè)預(yù)設(shè)卷積核尺寸下的L型卷積算子集合;L型卷積算子集合包括一個(gè)基礎(chǔ)L型卷積算子以及多個(gè)變形L型卷積算子;所述基礎(chǔ)L型卷積算子為算...
          • 本發(fā)明公開了一種基于IMSSA?NARX的養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測(cè)方法。采集養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù),建立數(shù)據(jù)集,完成預(yù)處理;通過在原始Tent的混沌方程上引入多位控制參數(shù),實(shí)現(xiàn)改進(jìn)Tent的混沌映射;通過將樽海鞘群算法與改進(jìn)Tent混沌映射進(jìn)行結(jié)合,實(shí)現(xiàn)改進(jìn)樽海...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)挖掘與閾值效應(yīng)的綜合性城市韌性調(diào)控方法,包括:通過搜集的城市韌性影響因素?cái)?shù)據(jù),完成城市韌性評(píng)估,分析得出城市韌性不均衡分布發(fā)展的薄弱地區(qū);通過分析城市基本調(diào)控要素的內(nèi)在特性,構(gòu)建一種測(cè)算城市韌性關(guān)鍵影響因素的方法...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶訴求與停電事件關(guān)聯(lián)分析方法,包括以下步驟:收集并預(yù)處理客戶訴求數(shù)據(jù)、停電事件數(shù)據(jù)、電力設(shè)備信息及電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù);構(gòu)建圖結(jié)構(gòu);構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;將圖結(jié)構(gòu)輸入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練;收集實(shí)時(shí)的客戶訴求數(shù)據(jù)和停...
          • 本發(fā)明涉及生產(chǎn)線布局技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的生產(chǎn)線布局優(yōu)化方法,該方法包括基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,采用有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建生產(chǎn)線的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);基于模塊度優(yōu)化的凝聚式層次聚類算法,將拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行社區(qū)劃分,獲取多個(gè)社區(qū);基于MAP...
          • 本發(fā)明適用于智能廣告推送技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于用戶畫像的廣告推送方法及系統(tǒng),所述方法包括:在檢測(cè)到當(dāng)前用戶進(jìn)入指定應(yīng)用界面后,判斷首展廣告是否屬于高信息負(fù)荷廣告,若是,則獲取首展廣告的廣告推薦權(quán)重、當(dāng)前用戶的可穿戴設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及指定應(yīng)用...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于電商大數(shù)據(jù)的智能稅務(wù)稽查方法、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:對(duì)平臺(tái)電商公開數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,以得到電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù);其中,電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)包括:原始商品信息、經(jīng)營(yíng)主體數(shù)據(jù)、企業(yè)銷售數(shù)據(jù);對(duì)原始商品信息進(jìn)行銷售參數(shù)分析,以得到商...
          • 本發(fā)明涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是指一種空間幾何分布約束下的點(diǎn)云任意倍率上采樣方法及系統(tǒng)。所述方法包括:對(duì)獲取的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)插值,根據(jù)插值后的點(diǎn)云中各點(diǎn)周圍的空間幾何分布計(jì)算局部得分,進(jìn)而篩除其中得分低于閾值的異常插值點(diǎn),得到...
          • 本發(fā)明提供了一種基于雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)圖像復(fù)原增強(qiáng)方法。該方法包括:構(gòu)建雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò),采用教師?學(xué)生半監(jiān)督訓(xùn)練模式訓(xùn)練雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練好的雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)原分支對(duì)待復(fù)原的圖像進(jìn)行特征提取和復(fù)原增強(qiáng)處...
          • 本發(fā)明公開了一種傳統(tǒng)聚落三維景觀破碎度的測(cè)度方法,該方法包括下述步驟:獲取傳統(tǒng)聚落矢量化地形圖;基于傳統(tǒng)聚落三維空間解構(gòu)簡(jiǎn)圖識(shí)別三維景觀破碎化評(píng)價(jià)的物項(xiàng),包括建筑斑塊、公共空間斑塊和生態(tài)斑塊,根據(jù)聚落空間要素的景觀類型評(píng)價(jià)依據(jù),記錄傳統(tǒng)聚落...
          • 本發(fā)明屬于印刷電路板表面缺陷檢測(cè)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,其公開了一種PCB表面微小缺陷檢測(cè)模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用與設(shè)備,構(gòu)建步驟為:(1)基于將大圖分割為小圖的方式對(duì)包含微小缺陷標(biāo)注的實(shí)際采集PCB數(shù)據(jù)集內(nèi)的PCB原圖進(jìn)行分割,分割得到的圖像組成微小...
          • 本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)圖像去灰方法、裝置以及設(shè)備,包括:計(jì)算輸入圖像的灰度值概率密度函數(shù)以及灰度值累積分布函數(shù);基于所述灰度值概率密度函數(shù),調(diào)整黑場(chǎng)閾值以及白場(chǎng)閾值的搜索范圍,得到黑場(chǎng)閾值調(diào)整范圍以及白場(chǎng)閾值調(diào)整范圍;分別在所述黑場(chǎng)閾值調(diào)整...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于空間?語義先驗(yàn)特征增強(qiáng)的自監(jiān)督單目深度估計(jì)方法,離線構(gòu)建的感知模型包括:?jiǎn)文可疃裙烙?jì)網(wǎng)絡(luò)的深度編碼器和深度解碼器以及強(qiáng)化深度特征生成模塊,該模塊用于獲取單幀的場(chǎng)景語義、空間先驗(yàn)特征,對(duì)兩個(gè)先...
          • 本申請(qǐng)公開了一種攝像頭校準(zhǔn)方法及設(shè)備,涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,包括:獲取車輛四周的多個(gè)攝像頭分別采集到的原始圖像,并基于初始內(nèi)/外參對(duì)各原始圖像進(jìn)行投影變換以生成鳥瞰圖;在鳥瞰圖中識(shí)別可行駛區(qū)域邊界,以對(duì)鳥瞰圖中位于可行駛區(qū)域邊界內(nèi)部的圖像數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種結(jié)構(gòu)光投影變壓器臺(tái)架三維模型構(gòu)建裝置及方法,本發(fā)明通過將結(jié)構(gòu)光光源、高分辨率攝像頭與高性能處理計(jì)算機(jī)相結(jié)合,利用特制結(jié)構(gòu)光投影設(shè)備、精確校準(zhǔn)的攝像頭采集數(shù)據(jù),再借助專業(yè)三維建模軟件進(jìn)行解碼、坐標(biāo)計(jì)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視覺語言大模型的目標(biāo)探測(cè)方法及裝置,包括:構(gòu)建用于訓(xùn)練的目標(biāo)探測(cè)數(shù)據(jù)集;運(yùn)用區(qū)域檢測(cè)和目標(biāo)中心點(diǎn)回歸,對(duì)圖像進(jìn)行分析,提取目標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo);將中心點(diǎn)作為提示,輸入分割模型得到目標(biāo)的初始分割掩膜。借助視覺語言大模型對(duì)初始分...
          • 本申請(qǐng)涉及一種車輛部件比對(duì)方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:獲取待比對(duì)車輛的車輛圖像;將車輛圖像輸入已訓(xùn)練的部件分割模型,將車輛圖像輸入已訓(xùn)練的部件分割模型,通過部件分割模型提取車輛圖像的特征,生成第一特征圖,捕捉和增強(qiáng)第一特...
          • 本發(fā)明公開了一種橋梁病害無人機(jī)多傳感器協(xié)同檢測(cè)方法,涉及橋梁監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,以下步驟:通過光譜匹配算法生成銹蝕分層厚度分布情況;通過無人機(jī)搭載的激光雷達(dá)采集橋梁表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),生成形變分布數(shù)據(jù);根據(jù)蝕分層厚度分布情況計(jì)算局部剛度退化系數(shù)矩...
          • 本發(fā)明公開了一種工業(yè)托盤精準(zhǔn)識(shí)別方法及系統(tǒng),包括如下:采集包括工業(yè)托盤的圖像;采用增強(qiáng)型識(shí)別學(xué)習(xí)模型,確定工業(yè)托盤的區(qū)域輪廓,所述區(qū)域輪廓包括托盤側(cè)面及叉口;計(jì)算叉口相對(duì)于叉車的相對(duì)位置,生成拾取路徑規(guī)劃,完成拾取操作。本發(fā)明無需對(duì)工廠環(huán)境...
          • 本發(fā)明涉及地質(zhì)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種用于監(jiān)測(cè)地質(zhì)災(zāi)害裂縫的系統(tǒng),通過融合裂縫多測(cè)點(diǎn)采集、邊緣計(jì)算識(shí)別與遠(yuǎn)程趨勢(shì)分析功能,實(shí)現(xiàn)了對(duì)裂縫狀態(tài)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的智能預(yù)警。通過邊緣計(jì)算終端提取應(yīng)變?位移特征并識(shí)別應(yīng)力集中區(qū)域,基于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)動(dòng)態(tài)...
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