<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(dòng)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(biāo)交易
        會(huì)員權(quán)益
        需求市場(chǎng)

        
        關(guān)于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
             / 

            
            
            免費(fèi)注冊(cè)
        
    
          

          



          
    
          
        到頂部
        到底部
    
          

          















          
    
    
          
        
        
          
            
            
            
            
            
            
            
            

            
            
          
                
          
                    
                    清空
                    搜索
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提出一種復(fù)雜場(chǎng)景下通過ConvGRU迭代優(yōu)化物體6D位姿的方法。在遮擋嚴(yán)重、紋理信息不足的復(fù)雜場(chǎng)景中，通過工業(yè)相機(jī)采集物體的圖像信息，并使用PyTorch3D生成對(duì)應(yīng)的渲染圖像。以觀測(cè)圖像與多個(gè)姿態(tài)下的渲染圖像作為輸入，利用權(quán)值共享的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于TR?UNet網(wǎng)絡(luò)的低劑量CT圖像腫瘤分割方法、系統(tǒng)及產(chǎn)品，首先構(gòu)建基于Transformer架構(gòu)的TR?BiNANet去噪模塊，通過BiLSTM2D模塊提取CT圖像的水平和垂直方向序列特征，結(jié)合復(fù)合損失函數(shù)優(yōu)化噪聲抑制...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及電網(wǎng)綜合計(jì)劃管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種電網(wǎng)企業(yè)綜合計(jì)劃專項(xiàng)項(xiàng)目全業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)管控方法和系統(tǒng)，該方法包括：構(gòu)建電網(wǎng)企業(yè)綜合計(jì)劃專項(xiàng)項(xiàng)目的全業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)分析指標(biāo)體系，并確定出全業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)分析指標(biāo)體系中各監(jiān)測(cè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)閾值；獲取電網(wǎng)企業(yè)綜合計(jì)劃...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明屬于截齒維修更換技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)階段截齒系統(tǒng)的備件庫存策略會(huì)導(dǎo)致備件庫存費(fèi)用高的問題。提出了一種截齒系統(tǒng)的最優(yōu)維修與備件庫存聯(lián)合決策方法，包括以下步驟：建立維修與備件庫存聯(lián)合策略下的截齒系統(tǒng)的可用度和費(fèi)用率計(jì)算模型；基于所述可用度...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種金屬材料檢測(cè)樣品流量控制方法及系統(tǒng)，屬于金屬材料檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取檢測(cè)樣品類型數(shù)據(jù)，根據(jù)檢測(cè)樣品類型數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)樣品進(jìn)行初步分類，得到初步分類結(jié)果；對(duì)初步分類后的檢測(cè)樣品進(jìn)行尺寸測(cè)量得到測(cè)量數(shù)據(jù)，基于測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)初步分類...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種考慮工序約束的冷凍廠負(fù)荷日內(nèi)調(diào)節(jié)能力QLoRA評(píng)估方法，首先，提出冷凍廠運(yùn)行信息采集技術(shù)，構(gòu)建高精度的數(shù)據(jù)采集與特征提取體系，保障了評(píng)估過程所需信息的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性與完整性。提出基于工序約束的冷凍廠調(diào)節(jié)能力修正模型，明確蒸發(fā)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種考慮多因素的冷凍廠負(fù)荷日前調(diào)節(jié)能力智能評(píng)估方法，首先提出基于MoE的日前負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該模型通過多專家機(jī)制對(duì)不同影響因素建模，利用門控網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)專家輸出融合，精準(zhǔn)捕捉壓縮機(jī)負(fù)荷對(duì)外部變量的非線性響應(yīng)特征。其次，為提高冷凝器風(fēng)機(jī)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的高效圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子圖采樣方法，涉及人工智能技術(shù)，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)效率低等問題提出本方案。應(yīng)用在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，基于GraphSARM策略進(jìn)行GNN訓(xùn)練；所述GraphSARM策略包括GraphSARM?E與Gr...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)公開了一種基于哈希計(jì)算的缺陷處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及半導(dǎo)體集成電路技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取設(shè)計(jì)版圖中與缺陷點(diǎn)之間的距離滿足預(yù)設(shè)距離條件的多個(gè)目標(biāo)線段；從線段方向各不相同的多個(gè)目標(biāo)線段上，分別確定候選哈希點(diǎn)；基于每個(gè)候選...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種四向穿梭車立體庫仿真系統(tǒng)及方法，屬于四向穿梭車立體庫設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括：虛擬仿真模型，所述模型根據(jù)四向穿梭車立體庫設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)搭建，用于模擬真實(shí)四向穿梭車立體庫執(zhí)行預(yù)設(shè)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)四向穿梭車立體庫的虛擬調(diào)試和測(cè)試；虛擬調(diào)試...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于差分隱私的隱私保護(hù)大模型微調(diào)方法及系統(tǒng)，包括：獲取用戶敏感數(shù)據(jù)以構(gòu)建微調(diào)數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證集；對(duì)目標(biāo)參數(shù)矩陣進(jìn)行低秩分解，將微調(diào)數(shù)據(jù)集輸入大模型，計(jì)算其在低秩參數(shù)矩陣上的梯度并進(jìn)行稀疏化處理；對(duì)稀疏梯度按照梯度裁剪閾值裁剪后加入...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于長卷積和數(shù)據(jù)控制門的智慧場(chǎng)站SCADA數(shù)據(jù)預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括：構(gòu)建物模型組織風(fēng)場(chǎng)信號(hào)；將風(fēng)場(chǎng)信號(hào)輸入訓(xùn)練好的線性響應(yīng)濾波器，得到預(yù)測(cè)結(jié)果；將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際信號(hào)進(jìn)行比較，得到第一差值；將第一差值與設(shè)定差值進(jìn)行比較，...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)病蟲害檢測(cè)領(lǐng)域，具體為一種基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)的地下蠐螬害蟲檢測(cè)系統(tǒng)及方法。首先，在疑似有地下蠐螬害蟲的區(qū)域，通過布置特定刺激模塊，有針對(duì)性地增強(qiáng)地下蠐螬的活動(dòng)性。在蠐螬活動(dòng)增強(qiáng)后，利用數(shù)據(jù)采集模塊捕捉其活動(dòng)產(chǎn)生的聲音信號(hào)和二氧...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于車輛休眠的車漆損壞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、方法及車輛，其包括狀態(tài)識(shí)別模塊，監(jiān)測(cè)目標(biāo)車輛當(dāng)前狀態(tài)；當(dāng)監(jiān)測(cè)到車輛處于停車休眠狀態(tài)，無線射頻模塊通過無線射頻RFID搜索停車休眠狀態(tài)下的目標(biāo)車輛周圍是否存在與之匹配的鑰匙，...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的星座目標(biāo)識(shí)別方法：配置軌道初始數(shù)據(jù)區(qū)間范圍、軌道初始?xì)v元時(shí)刻，采用拉丁超立方采樣方法形成初始星座軌道數(shù)據(jù)；基于高精度軌道遞推模型對(duì)初始星座軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行軌道遞推，剔除無效數(shù)據(jù)，形成星座中不同衛(wèi)星多個(gè)歷元時(shí)刻...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種考慮時(shí)序相關(guān)性的低碳建筑綜合能源系統(tǒng)隨機(jī)場(chǎng)景生成方法，步驟包括：采集建筑可再生能源和負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行聯(lián)合處理；進(jìn)行歷史日?qǐng)鼍斑M(jìn)行特征分析及典型季節(jié)劃分；進(jìn)行基于k?means的場(chǎng)景聚類，基于最大似然估計(jì)計(jì)算時(shí)序概率分布參...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種海洋原位放射性監(jiān)測(cè)的方法，該方法基于最大似然期望值最大化算法(MLEM)進(jìn)行特征提取，并采用多層感知機(jī)進(jìn)行解譜操作。首先，采用標(biāo)準(zhǔn)源測(cè)定CeBr3探測(cè)器的FWHM相關(guān)參數(shù)，并基于蒙特卡羅方法模擬探測(cè)器在...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      一種基于大語言模型的數(shù)學(xué)解題方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及人工智能和自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，還涉及到基于人工智能的數(shù)學(xué)求解及求解過程演示技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：S1、采集數(shù)學(xué)題目的步驟；S2、提取所述數(shù)學(xué)題目的文本特征并分類，獲得分類...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)圖卷積的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)圖數(shù)據(jù)聚類方法及系統(tǒng)，首先通過解析給定的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)計(jì)算出圖的度矩陣與歸一化矩陣，所述歸一化矩陣用于圖卷積計(jì)算，隨后將圖中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)初步設(shè)定為獨(dú)立的類別，以此作為初始聚類劃分，然后通過運(yùn)用自...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本公開涉及測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種確定異常數(shù)據(jù)的方法、裝置及電子設(shè)備。其中，該方法包括：將多條測(cè)試數(shù)據(jù)輸入目標(biāo)問答模型，以獲得目標(biāo)問答模型輸出的各測(cè)試數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的測(cè)試結(jié)果；根據(jù)各測(cè)試數(shù)據(jù)分別所屬的業(yè)務(wù)類型，以及各測(cè)試數(shù)據(jù)被標(biāo)定的參考結(jié)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	226
		            	
		            	下一頁
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
亚洲精品自产拍在线观看动漫
|
亚洲精品一区二区制服|
亚洲一区二区无码偷拍|
中国女人内谢69xxxx视频|
狠狠色丁香婷婷久久综合蜜芽|
在线观看日本国产成人免费|
欧美精品一区二区蜜臀亚洲|
上司人妻互换中文字幕|
亚洲精品乱码久久久久久自慰|
国产激情视频一区二区三区|
国产午夜无码片在线观看影|
少妇被多人c夜夜爽爽|
亚洲激情视频一区二区三区|
亚洲另类无码专区首页|
999视频精品全部免费品|
成人免费一区二区三区视频|
国产精品嫩草影院入口一二三|
看国产一毛片在线看手机看|
国产亚洲一二三区精品|
亚洲日韩欧洲无码av夜夜摸|
精品无码成人片一区二区|
久草原精品资源视频|
亚洲成在人线视av|
国产欧美VA天堂在线观看视频|
无码h肉在线观看免费一区|
日韩人妻无码精品系列|
亚洲午夜成人精品无码色欲|
日本一本免费一区二区三区免|
加勒比中文字幕无码一区|
中文字幕日韩精品无码内射|
早起邻居人妻奶罩太松av|
精品国产av 无码一区二区三区|
在线观看一区二区三区国产免费|
免费人成自慰网站|
久久亚洲中文字幕伊人久久大|
亚洲第一在线综合网站|
亚洲熟妇av一区二区三区下载|
中文字幕av日韩有码|
国产在线精品一区二区不卡麻豆
|
久久午夜电影网|
亚洲精品国产一区二区三|