<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(biāo)交易
        會員權(quán)益
        需求市場

        
        關(guān)于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
             / 

            
            
            免費(fèi)注冊
        
    
          

          



          
    
          
        到頂部
        到底部
    
          

          















          
    
    
          
        
        
          
            
            
            
            
            
            
            
            

            
            
          
                
          
                    
                    清空
                    搜索
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于多特征融合的妊娠糖尿病早期風(fēng)險精準(zhǔn)預(yù)測方法，涉及妊娠糖尿病風(fēng)險預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域；為了提高風(fēng)險預(yù)測效率；包括以下步驟：通過多中心電子健康記錄(EHR)收集妊娠早期(孕周8–16周)的臨床數(shù)據(jù)，按預(yù)設(shè)排除標(biāo)準(zhǔn)清洗數(shù)據(jù)后劃分為訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種智慧取餐系統(tǒng)。其中，智慧取餐系統(tǒng)應(yīng)用于行動遲緩用戶，智慧取餐系統(tǒng)包括：餐盤識別模塊、人機(jī)交互模塊、智能取餐執(zhí)行模塊和用餐分析模塊，餐盤識別模塊用于識別餐盤身份并關(guān)聯(lián)取餐用戶信息；人機(jī)交互模塊用于接收用戶取菜指示，并生成取菜指...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種基于FPGA平臺的集中式多機(jī)器人協(xié)同SLAM方法，使用運(yùn)動相機(jī)采集周圍環(huán)境的彩色圖像及IMU數(shù)據(jù)；將彩色圖像輸入到單體機(jī)器人的FPGA平臺，轉(zhuǎn)換成灰度圖，進(jìn)行圖像金字塔縮放、角點(diǎn)檢測和特征描述，并傳輸?shù)絾误w機(jī)器人的處理系統(tǒng)；...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      一種基于多模態(tài)大模型的腦神經(jīng)智能計算平臺，用戶首先發(fā)出指令，多模態(tài)大模型對指令進(jìn)行需求和反饋解析，然后將解析結(jié)果生成JSON格式的數(shù)據(jù)，并通過HTTP協(xié)議將這些指令解析后按照功能流程發(fā)送給腦神經(jīng)計算工具；腦神經(jīng)計算工具處理這些指令后把反饋結(jié)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請?zhí)峁┝艘环N地質(zhì)約束自監(jiān)督圖?Transformer礦產(chǎn)預(yù)測方法，涉及地球科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：基于Transformer模型和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建圖?Transformer模型；基于獲取的礦產(chǎn)勘查數(shù)據(jù)，構(gòu)建幾何圖并進(jìn)行隨機(jī)掩膜；通過隨...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      一種基于病變感知的多粒度白內(nèi)障分類方法及系統(tǒng)，屬于計算機(jī)視覺與醫(yī)療圖像分析領(lǐng)域，以裂隙燈圖像作為輸入數(shù)據(jù)，采用病灶感知特征提取方法，使模型能夠精準(zhǔn)聚焦病變區(qū)域，提高白內(nèi)障分類的準(zhǔn)確性；采用互注意力計算和最大連通區(qū)域搜索算法，篩選出高權(quán)重特征...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于圖同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型的配電網(wǎng)接線模式識別方法，包括根據(jù)接線模式分析需求，定義子圖生成方法、快速特征規(guī)則及節(jié)點(diǎn)模式類別，通過構(gòu)造并訓(xùn)練GIN模型，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)接線模式的分析識別，具體過程包括如下步驟：獲取電網(wǎng)數(shù)據(jù)及簡化子圖提取；基...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于視覺檢測的智能型貨叉校正方法，涉及視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域，通過視覺檢測系統(tǒng)采集貨叉的實(shí)時圖像，并將實(shí)時圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像矩陣，將所述灰度圖像矩陣與預(yù)存的設(shè)計圖像矩陣進(jìn)行逐像素比對，生成差異矩陣，根據(jù)所述差異矩陣，計算貨叉的位姿...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種樹冠分割方法，屬于遙感圖像樹木參數(shù)信息提取技術(shù)領(lǐng)域。包括：采集樹木區(qū)域的RGB圖像和CHM圖像，進(jìn)行樹冠標(biāo)注，形成樹冠分割數(shù)據(jù)集，并按比例進(jìn)行劃分，生成訓(xùn)練集、驗證集和測試集；構(gòu)建樹冠分割模型，并進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化模型參數(shù)；獲取目...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于對比學(xué)習(xí)的單視圖圖像三維建模方法及系統(tǒng)，所述方法包括：從單張輸入圖像出發(fā)，利用預(yù)訓(xùn)練二維擴(kuò)散模型結(jié)合得分蒸餾采樣生成多視角候選圖像；基于紋理保真度和結(jié)構(gòu)連貫性對候選圖像對進(jìn)行正負(fù)樣本劃分；構(gòu)建感知對比學(xué)習(xí)機(jī)制，計算圖像間感...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種多視角感知驅(qū)動的自動駕駛測試場景孿生重建方法，包括如下步驟：S1、多視角圖像感知數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理，形成統(tǒng)一坐標(biāo)系下的多視角圖像序列；S2、基于正交三平面結(jié)構(gòu)的空間編碼與建模；S3、基于Transfor...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于圖像處理的鋼結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測方法及系統(tǒng)，獲取與識別鋼結(jié)構(gòu)的全局圖像，得到鋼結(jié)構(gòu)的點(diǎn)云模型，以此將鋼結(jié)構(gòu)分為若干局部區(qū)域，便于后續(xù)根據(jù)鋼結(jié)構(gòu)的外形特點(diǎn)進(jìn)行分區(qū)動態(tài)影像識別；獲取與識別所有局部區(qū)域各自的動態(tài)影像，得到所有局部區(qū)域的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種檔案圖片智能降噪方法，包括，根據(jù)異常占比指數(shù)以及異常分布指數(shù)確定各目標(biāo)處理圖像的優(yōu)化分析策略為針對目標(biāo)處理圖像進(jìn)行輔助特征分析或異常輻射分析；輔助特征分析時，根據(jù)關(guān)聯(lián)豐富系數(shù)確定各一類目標(biāo)處理圖像的特征分...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)字化物流管理系統(tǒng)及方法。該方法包括以下步驟：采集貨物周圍的多維環(huán)境參數(shù)場數(shù)據(jù)和貨物本體的生化指標(biāo)變化數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)材料庫基于多維環(huán)境參數(shù)場數(shù)據(jù)以及生化指標(biāo)變化數(shù)據(jù)構(gòu)建貨物的滲透系數(shù)矩陣，其中滲透系數(shù)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請公開了一種基于多源驅(qū)動因子的CDOM預(yù)測方法及相關(guān)裝置，涉及水環(huán)境治理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于實(shí)測CDOM濃度值和與實(shí)測CDOM濃度值時空對應(yīng)的遙感監(jiān)測影像進(jìn)行訓(xùn)練得到的訓(xùn)練好的CDOM反演模型，根據(jù)長序列遙感監(jiān)測影像反演得到的CD...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提出一種基于電力容量補(bǔ)償?shù)淖詠硭畯S負(fù)荷多目標(biāo)MOEA調(diào)度方法，步驟如下：基于電力容量補(bǔ)償?shù)淖詠硭畯S經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，顯式引入容量補(bǔ)償收益作為調(diào)度激勵機(jī)制，兼顧運(yùn)行成本與電力系統(tǒng)收益最大化。基于電力容量補(bǔ)償?shù)淖詠硭畯S低碳調(diào)度模型，引入碳排放...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及自動駕駛測試領(lǐng)域，具體是一種基于大語言模型的自動駕駛?cè)皽y試場景生成系統(tǒng)，主要包括：運(yùn)動編碼器，用于采用輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)動編碼器將車輛運(yùn)動參數(shù)序列編碼為低維潛特征，通過殘差連接注入潛在擴(kuò)散模型的U?Net網(wǎng)絡(luò)；全景適配器，用于采用...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種基于患者表觀骨密度的個性化梯度多孔骨支架的設(shè)計方法，包括以下步驟：構(gòu)建骨支架的變密度梯度多孔結(jié)構(gòu)；通過壓縮力學(xué)仿真與流體仿真模擬獲得樣本數(shù)據(jù)；構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；通過檢測獲得患者表觀骨密度，推算理論彈性模量，通過BP神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及自動駕駛測試領(lǐng)域，具體是一種自動駕駛測試故障用例自動生成方法及車輛綜合評價方法，該自動生成方法包括如下步驟：采用專業(yè)汽車安全文本數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練的BERT模型進(jìn)行微調(diào)；采用專業(yè)汽車安全文本數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練的Word2Vec模型進(jìn)行微調(diào)；將...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提出了一種基于粒子群的邊緣場景搜索方法，其特征在于，包括以下步驟：在全局參數(shù)空間內(nèi)隨機(jī)初始化粒子群，每個粒子代表一組自動駕駛場景參數(shù)配置，所述參數(shù)配置至少包括車輛速度、車輛間距、環(huán)境條件及道路類型參數(shù)；將粒子群中各粒子代表的場景配置輸...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	242
		            	
		            	下一頁
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
蜜桃传媒av免费观看麻豆|
少妇又爽又刺激视频|
国产亚洲成av人片在线观看|
99久久国产综合精品五月天|
国产色无码精品视频国产
|
黑人巨大白妞出浆|
国产女同疯狂作爱系列|
偷窥 亚洲 色 国产 日韩|
天天综合网在线观看视频|
中文字幕av日韩有码|
国产激情艳情在线看视频|
亚洲中文久久久精品无码|
国产精品自拍午夜福利|
国产午夜无码片在线观看影|
99热精品久久只有精品|
蜜桃臀无码AV在线观看|
男男19禁啪啪无遮挡免费|
影音先锋av资源网无码|
亚洲aⅴ天堂av在线电影|
天堂mv在线mv免费mv香蕉|
又粗又猛又爽黄老大爷视频|
久久久久亚洲精品无码网址|
性色av极品无码专区亚洲|
2020精品国产自在现线看|
蜜桃少妇av久久久久久久|
久久99精品久久久久久齐齐|
亚洲和欧洲一码二码区别7777
|
亚洲国产成人久久综合三区|
中文在线中文a|
一二三四免费观看在线视频中文版|
中文人妻av高清一区二区|
国产在线午夜不卡精品影院|
无码精品a∨在线观看无广告|
国产成人精品无码片区|
久久久久有精品国产麻豆|
国产人久久人人人人爽|
艳妇乳肉豪妇荡乳av无码福利|
国产成人亚洲精品无码av大片|
成人97人人超碰人人|
极品少妇xxxx|
国产在线不卡人成视频|