<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
        國際服務
        商標交易
        會員權益
        需求市場

        
        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
             / 

            
            
            免費注冊
        
    
          

          



          
    
          
        到頂部
        到底部
    
          

          















          
    
    
          
        
        
          
            
            
            
            
            
            
            
            

            
            
          
                
          
                    
                    清空
                    搜索
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		最新專利技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種基于改進差分進化算法的光伏模型未知參數估計方法，涉及光伏模型參數估計技術領域。該方法提供一種基于改進差分進化算法的光伏模型未知參數估計方法，通過為每個個體分配一個身份標簽，以記錄在其生成過程中使用的變異策略和控制參數，利用身...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及裝飾裝修設計技術領域，具體涉及一種裝飾裝修軟件中基于戶型的全屋水電布線系統(tǒng)和方法；通過用戶需求解析模塊支持多模態(tài)輸入與自然語言處理，動態(tài)捕獲用戶個性化需求并生成結構化標簽庫，結合規(guī)則引擎、成本估算及遺傳算法，實現(xiàn)基于戶型數據與用戶...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種電機鐵芯模具軸孔配合面加工系統(tǒng)誤差預測方法及系統(tǒng)；所述系統(tǒng)包括三坐標測量機、數據預處理模塊、曲面回歸模塊和相關性分析模塊。數據預處理模塊用于去除點云數據中的異常點，并濾除點云數據測量誤差中的隨機誤差。所述曲面回歸模塊用于根據...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種代碼文本的處理方法及程序產品。該方法包括：獲取目標代碼文本，確定與所述目標代碼文本對應的代碼文本特征，以及，根據所述目標代碼文本生成抽象語法樹和控制流圖；以所述目標代碼文本中的多個代碼語句為節(jié)點，根據所述代碼文本特征、所述抽...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明實施例公開了一種對象身份驗證方法、裝置、設備和存儲介質，其中，方法包括：獲取目標對象的待識別手掌圖像以及參考手掌圖像；其中，所述待識別手掌圖像為從任一角度對所述目標對象的手掌拍攝的圖像；參考手掌圖像為所述目標對象的手掌感興趣區(qū)域的模板...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明適用于隧道監(jiān)測技術領域，提供了隧道地下水流量監(jiān)測及智能控制方法，包括以下步驟：基于傳感器采集得到實測地下水流量、圍巖應變數據、溫度數據以及裂縫開度；構建三維動態(tài)滲透率場模型，根據三維動態(tài)滲透率場模型確定滲透率變化率峰值，基于滲透率變化...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及數據分析技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務場景中，公開了一種基于多源數據融合的服務處理方法、裝置、設備及介質，包括：獲取來自多源監(jiān)測設備的異構數據，進行異常檢測并生成包含異常類型標識符和嚴重程度參數的異常預警信號，基于這些...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明屬于多模態(tài)腦機接口信號處理技術領域，具體涉及一種基于腦電與功能近紅外信號的時間對齊與動態(tài)融合方法。該方法包括：神經網絡設置：設置特征解耦模塊，用于將腦電特征和功能近紅外特征解耦為共享特征和特定特征；設置可變形時間對齊模塊，基于可學習偏...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種多傳感器的時間配準方法、系統(tǒng)、設備與介質，涉及傳感器信息融合技術領域，包括步驟：獲取多個傳感器的量測數據；將每個傳感器獲取的量測數據和對應的采樣時間傳遞給融合中心；將固定滑窗設置為融合中心的一個融合周期，并設置密度聚類算法的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種基于混合機器學習的剩余電流異常檢測與風險預警系統(tǒng)，通過數據采集單元收集電氣系統(tǒng)中的剩余電流信號；數據預處理與特征提取單元采用連續(xù)小波變換和主成分分析對電流信號進行時頻分析和特征降維，并通過主成分分析減少數據集復雜度；混合機器...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種管道環(huán)境智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及管道監(jiān)測技術領域，本發(fā)明通過從管道歷史數據隨機抽取40％的樣本，組織管道領域專家進行等級判定，歸入到S重、S中、S輕、S正中，從每個集合劃分等數量樣本到G1和G2，根據G1構建四個判別矩...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明屬于創(chuàng)業(yè)指導技術領域，具體涉及一種基于隨機森林與遷移學習的分布式機器學習訓練性能預測方法，包括如下步驟：S1、性能預測目標選擇；S2、特征參數選擇；S3、性能樣本采集；S4、性能預測模型訓練；S5、性能模型跨集群遷移。本申請實施例提供...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了富水復合地層隧道圍巖變形判識方法，涉及隧道工程技術領域，包括以下步驟：收集地質勘查階段的地層信息、水文數據，以及施工階段的現(xiàn)場監(jiān)測數據，對這些數據進行清洗、歸一化處理后，構建隨機森林模型的訓練集，利用所述訓練集對隨機森林模型進行...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及設備故障檢測領域，公開了一種基于位置?特征的分布式光纖聲發(fā)射的設備故障診斷方法、設備及介質，包括：構建位置?特征矢量庫；采集分布式光纖沿線被監(jiān)控設備的位置信息與聲音信號；根據位置信息、聲音信號與位置?特征矢量庫，得到對應被監(jiān)控設備...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了基于SSD?PCA和網格搜索的風機故障診斷方法及相關裝置，屬于風機故障診斷領域，所述方法包括以下步驟：采集風機振動信號并通過奇異譜分解得到若干奇異譜分量；計算各所述奇異譜分量的峭度值，并篩選所述峭度值最大的奇異譜分量，對所述峭度...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及一種浮標觀測數據自動化比測檢修方法，包括：根據海流變化趨勢，融合浮標實時位置數據與海流預測數據，計算浮標位置偏差量；若位置偏差量超過預設閾值，通過傳感器校準獲取高精度實時位置數據，采用優(yōu)化算法生成推力控制參數；通過結構完整性檢測獲...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      一種集成圖像上下文特征的鋼軌內部傷損識別方法及系統(tǒng)，屬于鐵路軌道探傷技術領域，涉及解決如何提高復雜場景下的鋼軌傷損檢測精度并增強模型泛化性的問題，本發(fā)明使用GAN網絡模型對B顯圖像進行波形實例擴增操作，劃分為訓練集和測試集；利用不重疊滑窗的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及一種工業(yè)過程無源域適應性故障診斷方法和裝置、系統(tǒng)、存儲介質，方法包括：基于源域故障數據集，監(jiān)督訓練源域模型；基于訓練后的源域模型參數，初始化目標域模型；利用訓練后的源域模型和初始化后的目標域模型，對無標簽的目標域數據集進行預處理，...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種基于深度學習的渦旋直接分類方法，涉及海洋渦旋技術領域，所述方法包括以下步驟：獲取CMEMS流場和海洋二號衛(wèi)星SLA數據產品；利用矢量?幾何混合算法從CMEMS流場數據提取半徑大于20公里的渦旋樣本；根據渦旋樣本構建深度學習模...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種風電機組主軸承故障預警方法及相關裝置，屬于風力發(fā)電設備狀態(tài)監(jiān)測領域，所述方法包括以下步驟：將時域溫度特征、工況參數特征和溫度差分特征輸入至混合預測模型的XGBoost通道，同時將溫度線性趨勢項輸入至混合預測模型的ARIMA通...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	246
		            	
		            	下一頁
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
免费男人下部进女人下部视频|
国产精品偷窥熟女精品视频
|
又爽又黄无遮拦成人网站|
久久久久香蕉国产线看观看伊|
成年午夜免费韩国做受视频|
在线 无码 中文字幕 强 乱|
玩弄少妇人妻|
国产 国语对白 露脸|
永久免费的污视频网站|
国产乡下三级全黄三级|
在线看无码的免费网站|
国产又爽又黄又爽又刺激|
又爽又黄又无遮挡的视频在线观看|
狠狠五月激情六月丁香|
亚洲乱熟乱熟女一区二区|
亚洲国产精品成人无码区|
蕾丝av无码专区在线观看|
男女爱爱好爽视频免费看|
无码欧亚熟妇人妻AV在线外遇|
亚洲国产精品一区二区久久|
97久久国产露脸精品国产|
久久爱www免费人成av|
亚洲中文无码永久免|
亚洲成色精品一二三区|
天堂网在线最新版www资源网|
www污污污抽搐喷潮com|
国产精品青青在线观看爽香蕉|
久久国产色av免费观看|
成人做爰免费视频免费看|
亚洲成av人在线观看成年美女|
亚洲中文字幕乱码一区|
色无码av在线播放|
国产成人久久婷婷精品流白浆|
高中生自慰www网站|
国产欧美日韩一区二区搜索|
久久激情综合狠狠爱五月|
久久疯狂做爰xxxⅹ高潮直播
|
日韩国产丝袜人妻一二区|
加勒比东京热无码一区|
亚洲高清国产拍精品26u|
亚洲国产精品久久青草无码|