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          • 本發(fā)明屬于設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種跨工況的裝備未知故障多層級(jí)智能診斷方法及系統(tǒng),包括分別采集源域和目標(biāo)域在不同工況下的裝備運(yùn)行狀態(tài)的振動(dòng)監(jiān)測數(shù)據(jù);分別對(duì)源域振動(dòng)數(shù)據(jù)和目標(biāo)域振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,獲得源域數(shù)據(jù)特征和目標(biāo)域數(shù)據(jù)特征;基于...
          • 本公開提供了一種基于大語言模型的實(shí)體處理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及大語言模型、自然語言處理、命名實(shí)體識(shí)別等技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:通過大語言模型從語料庫中識(shí)別初始實(shí)體、所述初始實(shí)體所屬的識(shí)別類型,以及所述初始實(shí)體與目標(biāo)類型之間的相關(guān)性;...
          • 本發(fā)明涉及火災(zāi)檢測技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種基于遞歸趨勢(shì)預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器火災(zāi)檢測系統(tǒng),傳感器數(shù)據(jù)處理模塊提取得到傳感器的即時(shí)讀數(shù),并且計(jì)算得到傳感器的趨勢(shì)預(yù)測值和水平預(yù)測值;傳感器數(shù)據(jù)處理模塊與火災(zāi)預(yù)測模塊通過執(zhí)行通信管理服務(wù)模塊設(shè)定的數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)全生命周期下的元學(xué)習(xí)異常檢測方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)預(yù)設(shè)采樣頻率采集原始數(shù)據(jù)流,得到帶有階段標(biāo)簽的原始數(shù)據(jù)集;對(duì)其進(jìn)行空值?零值清洗,輸出粗篩數(shù)據(jù)集;按生命周期階段劃分為若干元學(xué)習(xí)任務(wù),采用基于梯度的模型無關(guān)元學(xué)習(xí)框架,以...
          • 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的扶梯故障預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及扶梯故障預(yù)測的技術(shù)領(lǐng)域。基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的扶梯故障預(yù)測方法,應(yīng)用于扶梯運(yùn)維管理終端,所述方法包括:獲取預(yù)設(shè)目標(biāo)時(shí)長內(nèi)目標(biāo)扶梯所處的環(huán)境數(shù)據(jù)以及目標(biāo)扶梯運(yùn)行時(shí)的多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù);對(duì)多模態(tài)運(yùn)行...
          • 本發(fā)明公開了一種基于擬態(tài)思想的代碼動(dòng)態(tài)混淆編譯方法、系統(tǒng)及設(shè)備。所述方法包括:源碼感知,結(jié)合大型語言模型與專家知識(shí),對(duì)關(guān)鍵函數(shù)進(jìn)行編譯器注釋;提取全局字符串常量,將字符的ASCII值編碼為MBA表達(dá)式,在常量被使用處插入解碼函數(shù),并對(duì)數(shù)據(jù)段...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于退役風(fēng)機(jī)的三維塔筒建筑構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備,涉及風(fēng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域和三維模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)展示的三維的塔筒部件,進(jìn)行切割處理,得到多個(gè)三維的塔筒子部件;響應(yīng)于對(duì)部件組裝類型的選擇操作,根據(jù)所選擇的部件組裝類型,對(duì)...
          • 本發(fā)明涉及一種圖形化的通用殺傷鏈構(gòu)建及評(píng)估方法,根據(jù)殺傷鏈的閉合系統(tǒng)中偵察節(jié)點(diǎn)、指揮節(jié)點(diǎn)、火力節(jié)點(diǎn)以及目標(biāo)的通聯(lián)關(guān)系,構(gòu)建鏈內(nèi)節(jié)點(diǎn)的可達(dá)性矩陣模型,將可達(dá)性矩陣表達(dá)為方格圖形式,基于目標(biāo)偵察節(jié)點(diǎn)?指揮節(jié)點(diǎn)?火力節(jié)點(diǎn)?目標(biāo)的四個(gè)區(qū)域采取逆時(shí)針...
          • 本發(fā)明涉及房屋抗震評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)村房屋抗震評(píng)估方法,包括以下步驟:S1、收集農(nóng)村房屋的房齡信息,精確記錄房屋自建成起的時(shí)間跨度;運(yùn)用搭載多鏡頭的圖像采集設(shè)備,對(duì)房屋外觀進(jìn)行圖像采集;S2、對(duì)采集到的房屋房齡、外觀圖像、...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種防撞墻受力測試數(shù)字孿生系統(tǒng)及方法。系統(tǒng)包括:物理防撞墻模塊布設(shè)有多種傳感器以采集實(shí)際數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理后傳輸;數(shù)據(jù)處理模塊通過構(gòu)建并校準(zhǔn)參數(shù)化有限元模型,結(jié)合人工智能算法對(duì)防撞墻...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于3D建模的建筑結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及建筑智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過無人機(jī)、傾斜攝影和激光掃描獲取三維數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、變換和篩選;利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和語義分割;采用深度...
          • 本發(fā)明提供一種中文頸部血管超聲提示生成方法及系統(tǒng),屬于文本數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,首先,對(duì)文本進(jìn)行中文分詞從而轉(zhuǎn)為詞序列并在序列首尾添加起止標(biāo)記;在序列之間替換分隔標(biāo)記并制作指導(dǎo)序列;其次,搭建多注意力機(jī)制LSTM網(wǎng)絡(luò),包含Bi?LSTM編碼器部...
          • 本發(fā)明公開一種防偽碼、生成方法、識(shí)別方法,所述防偽碼包括若干印點(diǎn),所述印點(diǎn)的直徑為23微米至80微米,任意兩相鄰印點(diǎn)的邊緣距離大于80微米;所述防偽碼內(nèi)至少設(shè)置一定位圖形,所述定位圖形包括圓心以及圍繞所述圓心、位于預(yù)設(shè)半徑圓周上的若干均勻分...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種知識(shí)庫智能分析方法及系統(tǒng),基于Streamable Http協(xié)議,首先,定期抽取業(yè)務(wù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)形成內(nèi)部知識(shí)庫,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后提供模型調(diào)用、模型微調(diào)、向量化處理和采用自適應(yīng)微調(diào)算法,之后,進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開了基于城市更新改造的運(yùn)營場景重建數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng),包括如下步驟:步驟一:捕獲場景圖像;步驟二:對(duì)場景圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)環(huán)境感知,檢測出待重建物體,并重建其三維表示數(shù)據(jù);步驟三:基于三維表示數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)距離閾值,確定重建目標(biāo);步驟四:根據(jù)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于的FAR Pl anner全局路徑規(guī)劃算法的機(jī)器人導(dǎo)航方法,包括以下步驟:如具有已知地圖數(shù)據(jù)則檢測是否存在動(dòng)態(tài)障礙物移開,若是則根據(jù)局部可視圖進(jìn)行導(dǎo)航,導(dǎo)航結(jié)束時(shí)將該局部可視圖更新至地圖數(shù)據(jù),若否則根據(jù)歷史軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)...
          • 本發(fā)明公開了一種減污降碳型的農(nóng)業(yè)面源污染的凈化方法,具體涉及環(huán)保領(lǐng)域,包括監(jiān)測區(qū)域劃分、凈化數(shù)據(jù)采集、凈化數(shù)據(jù)分析以及綜合分析。本發(fā)明通過構(gòu)建四維監(jiān)測體系同步量化污染物去除與碳截留過程,精準(zhǔn)解析農(nóng)業(yè)面源系統(tǒng)的物質(zhì)能量流動(dòng)規(guī)律,彌補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)碳...
          • 本發(fā)明公開了一種農(nóng)產(chǎn)品種植規(guī)劃方法及系統(tǒng),方法包括獲取目標(biāo)種植區(qū)域的多維度數(shù)據(jù),基于多維度數(shù)據(jù)計(jì)算可種植農(nóng)作物的與目標(biāo)種植區(qū)域的綜合適配度,根據(jù)綜合適配度選取目標(biāo)農(nóng)作物;獲取目標(biāo)農(nóng)作物的預(yù)測產(chǎn)量,基于預(yù)測產(chǎn)量,計(jì)算預(yù)測收益;深度融合綜合適配...
          • 本發(fā)明公開了抽水蓄能電站洞外控制網(wǎng)構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì),涉及點(diǎn)位數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,根據(jù)洞外地形特征,通過獲取多源地形數(shù)據(jù),將多個(gè)因素集成到一個(gè)統(tǒng)一的評(píng)估框架中,為控制網(wǎng)布局提供了全面的參考依據(jù),并且考慮地形特征和多因素權(quán)重,進(jìn)行控制網(wǎng)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多智能體技術(shù)的大型灌區(qū)節(jié)水?dāng)?shù)字調(diào)度方法;方法通過采集灌區(qū)內(nèi)的全要素?cái)?shù)據(jù)信息,包括水文水質(zhì)、植物蓄水灌溉、土壤墑情和氣象監(jiān)測等,并更新到預(yù)先建立的反應(yīng)型多智能體網(wǎng)絡(luò)中;所述反應(yīng)型多智能體網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)智能體組成,它們之間數(shù)據(jù)信...
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