<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(yè)
        專利交易
        IP管家助手
        科技果

        科技人才

        科技服務(wù)
        國(guó)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
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
          
            
            
                
          • 我要求購(gòu)
            • 
                
          • 我要出售
            • 
            
          

            
        
          
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的船舶航行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，包括：采集船舶航行多模態(tài)數(shù)據(jù)；利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)提取航行特征，利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取波浪特征；利用注意力機(jī)制對(duì)Transformer模型的編碼器進(jìn)行改進(jìn)，基于改進(jìn)后的T...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)公開了一種碎片化知識(shí)體系整合方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及教育相關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取第一輸入信息；利用參與類型預(yù)測(cè)模型，根據(jù)所述第一輸入信息預(yù)測(cè)得到學(xué)習(xí)者的參與類型；獲取第二輸入信息；所述第二輸入信息包括學(xué)習(xí)者的視頻觀看...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)?zhí)峁┗谌哂嘁种频漠悩?gòu)知識(shí)遷移方法和系統(tǒng)，方法為：將輸入圖像分別送入異構(gòu)的教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，抽取各自網(wǎng)絡(luò)的特征向量，得到教師特征向量和第一學(xué)生特征向量；將第一學(xué)生特征向量送入解耦模塊，獲得與教師特征向量維度一致的第二學(xué)生特征向量，將...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)公開了一種模型訓(xùn)練方法、裝置及數(shù)據(jù)生成方法。其中，該模型訓(xùn)練方法包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包括多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中均包括缺失值；在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取多個(gè)目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)；利用目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的掩碼矩...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及單分子電輸運(yùn)領(lǐng)域，且公開了一種基于融合注意力機(jī)制的單分子電學(xué)數(shù)據(jù)分析方法；方法包括：步驟1，獲取單分子電導(dǎo)軌跡訓(xùn)練集；步驟2，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟3，訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟4，對(duì)單分子混合溶液進(jìn)行檢測(cè)；通過設(shè)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有利...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)公開了一種多語(yǔ)言翻譯方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：基于待翻譯文件中的標(biāo)準(zhǔn)化翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對(duì)應(yīng)的初始翻譯文件，待翻譯文件基于至少一種語(yǔ)言生成；確定初始翻譯文件中缺失翻譯文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)翻譯數(shù)據(jù)；基于目標(biāo)翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對(duì)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于兩階段維納過程的退化設(shè)備壽命預(yù)測(cè)方法，涉及設(shè)備壽命預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括兩階段維納過程建模；兩階段確定參數(shù)維納過程壽命預(yù)測(cè)；兩階段隨機(jī)參數(shù)維納過程壽命預(yù)測(cè)；兩階段模型參數(shù)極大似然估計(jì)；預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練優(yōu)化；預(yù)測(cè)模型在線更新，本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及半導(dǎo)體器件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種SiC MOSFET功率循環(huán)測(cè)試方法，包括以下步驟：S1、搭建復(fù)合環(huán)境測(cè)試平臺(tái)配置動(dòng)態(tài)測(cè)試參數(shù)，自動(dòng)計(jì)算物理邊界，并實(shí)時(shí)采集傳感器數(shù)據(jù)；S2、基于所述物理邊界與傳感器數(shù)據(jù)建立有限元仿真模型，輸出...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種整體式汽車底盤結(jié)構(gòu)性能評(píng)價(jià)方法，包括(1)建立包含剛度、強(qiáng)度、模態(tài)頻率和輕量化系數(shù)的多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；(2)構(gòu)建參數(shù)化有限元仿真模型進(jìn)行多物理場(chǎng)耦合分析；(3)結(jié)合動(dòng)態(tài)載荷譜分析確定指標(biāo)權(quán)重分配；(4)對(duì)試制樣車在閉環(huán)系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本公開涉及電解水制氫技術(shù)領(lǐng)域，包括堿性電解槽的裝配質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、及存儲(chǔ)介質(zhì)。通過基于裝配完成的堿性電解槽的機(jī)械?電耦合模型、以及堿性電解槽的尺寸公差，確定運(yùn)行階段每個(gè)電解小室的面接觸電阻的第一允許波動(dòng)范圍；基于電解小室的每種輸入電流值...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于離散狀態(tài)空間的風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)動(dòng)態(tài)聚合等值建模方法，包括：整合風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各機(jī)組離散狀態(tài)空間模型，構(gòu)建對(duì)角塊矩陣聯(lián)合模型；基于集電網(wǎng)絡(luò)線路電抗離散方程與實(shí)對(duì)稱矩陣Xw，通過線性疊加生成初次等值電抗模型；對(duì)Xw進(jìn)行特征值分解，生成模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種陸上油氣管道目標(biāo)可靠度確定方法，包括以下步驟：獲取油氣管道數(shù)據(jù)集并構(gòu)建油氣管道的若干種典型設(shè)計(jì)工況；計(jì)算每種典型設(shè)計(jì)工況下油氣管道的極端極限狀態(tài)失效概率；根據(jù)油氣管道失效事故的不同影響，建立油氣管道的總失效后果計(jì)算模型；將典...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)涉及圖紙審核技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種審查變電站CAD圖紙的人工智能助手。審查變電站CAD圖紙的人工智能方法包括：通過統(tǒng)一接口獲取DWG圖紙和審查規(guī)范PDF文件，使用pyautocad或ezdxf庫(kù)解析圖元并提取設(shè)備信息與拓?fù)潢P(guān)系，構(gòu)建基于...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及一種航道整治建筑物保護(hù)方法及裝置，屬于水上交通安全與航道管理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括通過多類傳感器實(shí)時(shí)采集船舶的動(dòng)態(tài)信息，采用分層式自適應(yīng)濾波對(duì)船舶的動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行融合，獲得融合后的船舶行為數(shù)據(jù)；基于融合后的船舶行為數(shù)據(jù)對(duì)船舶行為進(jìn)行實(shí)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)公開了一種信號(hào)變點(diǎn)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括：獲取待檢測(cè)信號(hào)，待檢測(cè)信號(hào)由多個(gè)時(shí)序上連續(xù)的信號(hào)點(diǎn)組成；分別確定任一信號(hào)點(diǎn)與任一信號(hào)點(diǎn)間的徑向基函數(shù)值；對(duì)于多個(gè)時(shí)長(zhǎng)中的任一時(shí)長(zhǎng)，根據(jù)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)任一信號(hào)點(diǎn)與...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為綜合能源站智能診斷系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：動(dòng)態(tài)軌跡捕捉模塊、滯后響應(yīng)分析模塊、失配行為診斷模塊、故障鏈定位模塊。本發(fā)明中，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法處理滑動(dòng)窗口時(shí)序數(shù)據(jù)并計(jì)算軌跡斜率差異，增強(qiáng)對(duì)瞬時(shí)擾動(dòng)特征的捕捉精...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提出了一種滾動(dòng)軸承小樣本開集故障診斷方法，屬于故障診斷領(lǐng)域。解決現(xiàn)有滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)稀缺導(dǎo)致故障特征提取能力不足以及開集閾值策略僵化的問題。方法包括：構(gòu)建小樣本閉集分類模塊，所述模塊通過融合密集連接網(wǎng)絡(luò)和原型網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障特征提取與分類；設(shè)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)涉及一種管道異常檢測(cè)方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及管道技術(shù)領(lǐng)域，旨在提高管道異常的檢測(cè)效率。該方法包括：獲取管道所處的待檢測(cè)區(qū)域的環(huán)境信息；環(huán)境信息包括：待檢測(cè)區(qū)域的區(qū)域圖像和傳感器數(shù)據(jù)；傳感器數(shù)據(jù)包括：溫度數(shù)據(jù)、煙霧數(shù)據(jù)、...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及風(fēng)機(jī)葉片疲勞損傷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。提供一種風(fēng)機(jī)葉片疲勞損傷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。步驟如下：基于葉片各向異性參數(shù)構(gòu)建耦合有限元模型；實(shí)時(shí)獲取葉片表面三維應(yīng)變場(chǎng)數(shù)據(jù)，以及葉片振動(dòng)加速度信號(hào)、環(huán)境溫濕度和風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集；基于多維...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本說明書提供一種基于信息安全維度的模型訓(xùn)練優(yōu)化方法及裝置，根據(jù)包括安全樣本數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)樣本數(shù)據(jù)的多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)，通過第一大模型自動(dòng)化生成訓(xùn)練第一多模態(tài)大模型所需的安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。進(jìn)而，基于安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用偏好學(xué)習(xí)方...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁(yè)
		            	上一頁(yè)
		            	
		            	247
		            	
		            	下一頁(yè)
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
亚洲人成网站999久久久综合|
亚洲成av人片在线观看ww|
西西人体44WWW高清大胆
|
国产L精品国产亚洲区在线观看
|
国产免费又色又爽又黄女性同恋|
深夜福利视频在线播放|
97成人精品区在线播放|
成人爽a毛片免费视频|
成人网站免费观看永久视频下载|
2021最新精品国自产拍视频|
欧洲无码一区二区三区在线观看|
欧美成人a在线网站|
亚洲欧美国产日韩天堂区|
欧美日激情日韩精品嗯|
99偷拍视频精品一区二区|
国产成人精品福利一区二区三区|
av天堂久久精品影音先锋|
欧美精品黑人粗大|
国产欧美综合在线观看第十页|
AV极品无码专区亚洲AV|
亚洲综合色aaa成人无码|
蜜桃麻豆www久久国产精品|
亚洲日本va午夜蜜芽在线电影|
久久综合九色综合97欧美|
亚洲国产成人av在线电影播放|
a∨天堂亚洲区无码先锋影音|
久久99久久99精品免视看动漫|
日韩av免费无码一区二区三区|
国精产品一区一区三区|
67194熟妇在线观看线路|
成人又黄又爽又色的网站|
国产亚洲日韩欧美一区二区三区|
亚洲一区二区经典在线播放
|
国产高潮刺激叫喊视频|
奇米777四色在线精品|
国产三级黄色的在线观看|
亚洲精品一区二区美女|
精品无码国产一区二区三区51安
|
国产无人区码一区二区|
精品无码综合一区二区三区|
亚洲欧美一区二区三区日产|