<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)明公開一種集成于柱塞泵的強(qiáng)排熱系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，步驟如下：步驟1：確定設(shè)計(jì)目標(biāo)，確定設(shè)計(jì)對(duì)象在柱塞泵內(nèi)部的工況特性以及工作目標(biāo)；步驟2：確定全局設(shè)計(jì)點(diǎn)；步驟3：確定強(qiáng)排系統(tǒng)排量；步驟4：強(qiáng)排系統(tǒng)尺寸設(shè)計(jì)，包括強(qiáng)排元件設(shè)計(jì)以及進(jìn)口油道設(shè)計(jì)；步...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了基于人工智能和大數(shù)據(jù)的鋼筋混凝土建筑方案圖生成方法，包括如下步驟：S1、采集建筑相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、格式轉(zhuǎn)換與標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，采用生成器與判別器交替訓(xùn)練方式優(yōu)化參數(shù)；S3、根據(jù)建筑類...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了適用于陡坡全填路段“支撐?支擋”路基解析計(jì)算方法，該結(jié)構(gòu)由填筑體、支擋段、橫梁、支撐段、短樁與嵌固段形成，對(duì)于該結(jié)構(gòu)的計(jì)算方法具體步驟如下：首先分析外荷載分布形式，計(jì)算橫梁與支撐段節(jié)點(diǎn)處的彎矩、剪力及軸力，應(yīng)用結(jié)構(gòu)力學(xué)原理列出橫...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種文件校驗(yàn)方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)實(shí)施例的技術(shù)方案包括：獲取待校驗(yàn)文件，對(duì)待校驗(yàn)文件的各文件屬性的屬性值的合規(guī)性進(jìn)行校驗(yàn)，得到第一校驗(yàn)結(jié)果。以及對(duì)待校驗(yàn)文件的相關(guān)信息的合規(guī)性和準(zhǔn)確性進(jìn)行校...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于Binlog的非法篡改系統(tǒng)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)方法，涉及系統(tǒng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括采用用戶發(fā)起業(yè)務(wù)操作請(qǐng)求的方法，對(duì)用戶的身份和意圖進(jìn)行識(shí)別，得到用戶業(yè)務(wù)操作請(qǐng)求；采用業(yè)務(wù)系統(tǒng)查詢用戶狀態(tài)的方法，對(duì)用戶業(yè)務(wù)操作請(qǐng)求進(jìn)行驗(yàn)證，判斷用...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)公開了一種基于區(qū)塊鏈和梯度一致性的隱私數(shù)據(jù)激勵(lì)方法，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)在隱私計(jì)算方面存在不足和局限，沒有完善的基于區(qū)塊鏈的解決方案，也不能形成公正有效的數(shù)據(jù)激勵(lì)機(jī)制。基于以數(shù)據(jù)層、可信執(zhí)行環(huán)境、區(qū)塊鏈層和應(yīng)用層模塊構(gòu)成的系統(tǒng)，可信執(zhí)行環(huán)境接...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種車輛運(yùn)行工況聯(lián)邦設(shè)計(jì)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取至少一個(gè)車輛數(shù)據(jù)擁有方在目標(biāo)時(shí)刻狀態(tài)下的車輛運(yùn)行參數(shù)的狀態(tài)編碼轉(zhuǎn)移頻數(shù)數(shù)據(jù)，以及在目標(biāo)時(shí)間周期下的車輛行駛參數(shù)數(shù)據(jù)；對(duì)各狀態(tài)編碼轉(zhuǎn)移頻數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并，得到目...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N鋰電池保護(hù)板軟件安全通信方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，所述方法包括：S1、獲取鋰電池保護(hù)板的電壓紋波信號(hào)，并對(duì)電壓紋波信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，生成紋波特征向量；S2、通過哈希算法將紋波特征向量映射為中間參數(shù)，對(duì)中間參數(shù)進(jìn)行分解處理...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及一種融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與特征自適應(yīng)的預(yù)訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)投毒監(jiān)控方法，涉及人工智能安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)及模型行為構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)模型，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)間復(fù)雜關(guān)聯(lián)進(jìn)行建模，同時(shí)引入特征自適應(yīng)機(jī)制動(dòng)態(tài)校正異常數(shù)據(jù)的影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)模型數(shù)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)通用預(yù)訓(xùn)練模型后門攻擊檢測(cè)控制的方法，主要涉及人工智能安全領(lǐng)域。該方法通過對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型(如ResNet?50)中各層激活特征、降維數(shù)據(jù)及輸出結(jié)果建立概率模型，并利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入樣本進(jìn)行推理，實(shí)現(xiàn)對(duì)后門攻擊...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于柑橘周年生長(zhǎng)各器官表型數(shù)據(jù)采集與分析智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)智能化技術(shù)領(lǐng)域。包括：數(shù)據(jù)采集模塊：采集柑橘生長(zhǎng)周期各器官表型數(shù)據(jù)并收集氣象數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析模塊：利用計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)柑橘周期各器官表型數(shù)據(jù)，以及結(jié)合氣象...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種減脂管理咨詢平臺(tái)及其實(shí)現(xiàn)方法，本發(fā)明涉及減脂管理技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)收集模塊、基礎(chǔ)代謝模塊、體脂趨勢(shì)預(yù)測(cè)模塊、營養(yǎng)干預(yù)模塊和運(yùn)動(dòng)干預(yù)模塊；數(shù)據(jù)收集模塊負(fù)責(zé)采集包括體重、體脂率的用戶基礎(chǔ)體征數(shù)據(jù)；并動(dòng)態(tài)采集用戶運(yùn)動(dòng)頻次、訓(xùn)練類型...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于集成回歸模型的多源時(shí)間序列金融數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法，屬于金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明融合了1DCNN的局部特征提取能力、BiLSTM的長(zhǎng)期依賴建模能力以及注意力機(jī)制的關(guān)鍵信息聚焦能力，能夠更全面、深入地挖掘時(shí)間序列金...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)涉及無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種無人機(jī)識(shí)別方法、無人機(jī)識(shí)別模型的訓(xùn)練方法及電子設(shè)備，該方法包括：獲取待識(shí)別無人機(jī)發(fā)射的射頻信號(hào)；對(duì)射頻信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到時(shí)頻圖像，根據(jù)時(shí)頻圖像確定射頻信號(hào)的估算信號(hào)特征，其中，信號(hào)特征包括射頻信號(hào)的調(diào)制類型...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)回波分類方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算電磁學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，解決了模型在噪聲環(huán)境下分類準(zhǔn)確率下降，泛化能力受限，以及在模態(tài)數(shù)據(jù)分布變化時(shí)性能波動(dòng)大的技術(shù)問題；通過B i LSTM建模時(shí)序依賴性，分析各個(gè)特征的權(quán)重，剔除特...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種多平臺(tái)環(huán)境感知與融合圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng)，涉及無人艇智能控制與海洋環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域，包括同步采集多維環(huán)境數(shù)據(jù)；構(gòu)建多維環(huán)境數(shù)據(jù)融合模型，得到綜合反映海域態(tài)勢(shì)的多模態(tài)融合感知信息；基于多模態(tài)融合感知信息建立多模態(tài)環(huán)境圖譜，對(duì)無人...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及時(shí)序預(yù)測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的儲(chǔ)備池時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)；預(yù)測(cè)模型包括：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)輸入的時(shí)間序列進(jìn)行空間特征提取，得到數(shù)據(jù)特征；注意力機(jī)制，對(duì)所述數(shù)據(jù)特征分配時(shí)間權(quán)重，得到加權(quán)時(shí)間特征；回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述加權(quán)時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于多源數(shù)據(jù)的儲(chǔ)能電池艙安全監(jiān)測(cè)方法和裝置，涉及電池儲(chǔ)能系統(tǒng)領(lǐng)域。該方法包括：通過多配置于儲(chǔ)能電池倉的多類型傳感器獲取儲(chǔ)能電池倉對(duì)應(yīng)的多源參數(shù)數(shù)據(jù)，以及獲取儲(chǔ)能電池倉周圍的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；將多源參數(shù)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)輸入至圖神...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種基于層次化注意力Transformer的橋梁傳感器異常檢測(cè)方法，其包括以下步驟：一、數(shù)據(jù)預(yù)處理；二、數(shù)據(jù)分割；三、利用Transformer進(jìn)行段內(nèi)特征提取并平均池化特征；四、利用Tra...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及列車故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種列車傳動(dòng)系統(tǒng)的故障診斷方法，本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)中微弱特征難以被提取而且故障特征難以被有效區(qū)分的不足，通過離散短時(shí)傅里葉變換將多模態(tài)信號(hào)編碼為時(shí)頻圖像，結(jié)合InceptionResNetV2網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	274
		            	
		            	下一頁
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
国产精品无码av在线一区|
精品视频在线观看免费观看|
欧美亚洲综合成人专区|
熟女人妻av五十路六十路|
亚洲电影天堂在线国语对白|
国产成人a在线观看视频免费|
亚洲色大成网站www国产|
欧美精品一区二区蜜臀亚洲|
亚洲成在人网站av天堂|
国产偷人妻精品一区二区在线|
国产成人精品亚洲午夜|
丝袜自慰一区二区三区|
中文字幕乱码人在线视频1区|
精品一区二区三区东京热|
蜜桃视频一区二区在线观看|
亚洲国产另类久久久精品网站|
黑鬼大战白妞高潮喷白浆|
国产福利永久在线视频无毒不卡|
中国精学生妹品射精久久|
成人av午夜在线观看|
无码高潮爽到爆的喷水视频|
欧美日韩不卡合集视频|
国产亚洲精品久久久久婷婷图片
|
坐盗市亚洲综合一二三区|
欧美熟妇乱子伦XX视频|
久久夜色精品国产|
少妇高潮尖叫黑人激情在线
|
国产男生午夜福利免费网站|
国产蜜臀av在线一区尤物|
欧美性大战久久久久久|
久久亚洲精品无码观看不|
国产成人av国语在线观看|
成人精品天堂一区二区三区|
又白又嫩毛又多15p|
99精品国产兔费观看久久|
亚洲国产最大av|
中文字幕乱码中文乱码51精品|
中文字幕无码人妻丝袜|
麻豆精品一区二区综合av|
亚洲综合日韩av在线|
国产99久9在线视频传媒|