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          • 一種基于混合網(wǎng)絡(luò)的礦井移動(dòng)群智感知真值發(fā)現(xiàn)方法,包括以下步驟:先獲取固定傳感器數(shù)據(jù)與可靠礦工的稀疏觀測(cè)數(shù)據(jù),根據(jù)固定傳感器數(shù)據(jù)與可靠礦工的稀疏觀測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空特征矩陣,再將構(gòu)建的時(shí)空特征矩陣作為輸入數(shù)據(jù),輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中,然后LSTM網(wǎng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多模態(tài)信息的云端一體化情緒識(shí)別的個(gè)性化方法,包括:S1、獲取多種模態(tài)的原始情緒數(shù)據(jù),進(jìn)行預(yù)處理,形成多模態(tài)數(shù)據(jù)集;S2、構(gòu)建多模態(tài)特征融合網(wǎng)絡(luò);所述多模態(tài)特征融合網(wǎng)絡(luò)由模態(tài)分支網(wǎng)絡(luò)和融合核心網(wǎng)絡(luò)組成,形成融合后的多模態(tài)特征向...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多用戶操作行為圖的APP軟件用戶操作數(shù)據(jù)處理方法及裝置,方法包括:在各用戶操作APP軟件的過(guò)程中,依據(jù)操作順序進(jìn)行用戶操作數(shù)據(jù)的捕獲,并對(duì)捕獲的用戶操作數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,將篩選出的用戶操作數(shù)據(jù)存入第一目標(biāo)文件;依據(jù)第一目標(biāo)文...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)大模型的海洋眾包數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與融合方法,包括:基于多模態(tài)大模型對(duì)海洋眾包數(shù)據(jù)進(jìn)行類(lèi)型識(shí)別,得到若干個(gè)類(lèi)型集合;對(duì)若干個(gè)類(lèi)型集合分別進(jìn)行質(zhì)量控制處理,得到各個(gè)預(yù)處理集合;對(duì)各個(gè)預(yù)處理集合進(jìn)行融合處理。準(zhǔn)確對(duì)海洋眾包數(shù)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于人工智能的智能媒資管理系統(tǒng),多模態(tài)數(shù)據(jù)處理模塊采用時(shí)移卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取視頻和音頻的時(shí)空特征,智能編目模塊基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化視頻鏡頭切分策略,利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模標(biāo)簽語(yǔ)義關(guān)系,并通過(guò)Transformer與條件隨機(jī)場(chǎng)優(yōu)化標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于再生資源云平臺(tái)的回收方法及系統(tǒng),包括:基于云平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)中的再生資源數(shù)據(jù),獲取圖像數(shù)據(jù);輸入至輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行資源種類(lèi)識(shí)別模型訓(xùn)練;通過(guò)多源傳感器獲取廢棄物資源圖像數(shù)據(jù)、紅外光譜數(shù)據(jù),輸入至資源種類(lèi)識(shí)別模型中,識(shí)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于大語(yǔ)言模型知識(shí)增強(qiáng)的跨語(yǔ)言實(shí)體對(duì)齊方法,屬于知識(shí)圖譜對(duì)齊領(lǐng)域。所述方法,首先,運(yùn)用大語(yǔ)言模型來(lái)增強(qiáng)實(shí)體和關(guān)系嵌入,提升訓(xùn)練過(guò)程中正負(fù)樣本的區(qū)分度;然后,引入適應(yīng)性融合加權(quán)來(lái)減弱各類(lèi)嵌入的噪聲,并且,引入雙向柔性投票在無(wú)標(biāo)簽...
          • 本申請(qǐng)涉及復(fù)合絕緣子檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種超高壓線路復(fù)合絕緣子典型缺陷自主識(shí)別方法及系統(tǒng),該方法包括:采集超高壓線路復(fù)合絕緣子的巡檢圖像;利用可見(jiàn)光圖像和紅外圖像中的顏色特征以及與環(huán)境濕度之間的關(guān)系,計(jì)算溫升特征系數(shù);然后再結(jié)合復(fù)合絕緣...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了融合人工智能與多維類(lèi)比預(yù)報(bào)的降水影響因子分離方法,涉及氣象技術(shù)領(lǐng)域,分離步驟為:S1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理,從氣象再分析數(shù)據(jù)中提取多維大氣變量與降水?dāng)?shù)據(jù),進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理與一致性處理;S2、多維相似個(gè)例選擇,基于多變量綜合相似性指數(shù),...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的表面殘余應(yīng)力智能預(yù)測(cè)方法,包括如下步驟:步驟一:通過(guò)智能制造產(chǎn)線實(shí)時(shí)采集動(dòng)態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù),構(gòu)建多物理場(chǎng)耦合的殘余應(yīng)力預(yù)測(cè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集;步驟二:基于改進(jìn)型深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述動(dòng)態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征識(shí)別,提取殘余應(yīng)力敏感...
          • 一種物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與領(lǐng)域泛化結(jié)合的諧波減速器壽命預(yù)測(cè)方法,通過(guò)自注意力機(jī)制對(duì)傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,基于提取特征,一方面由多層感知機(jī)(MLP)輸出剩余使用壽命(RUL)估計(jì),一方面計(jì)算最大均值差異(MMD)以量化不同樣本間數(shù)據(jù)分布的偏...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種智能化消防在線數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),涉及智能消防技術(shù)領(lǐng)域,包括消防在線數(shù)據(jù)分析模塊,用于對(duì)所述預(yù)處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析得到第一特征系數(shù)和第二特征系數(shù);可用性判斷模塊,用于將所述第一特征系數(shù)和第二特征系數(shù)輸入到數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型,輸出可用性評(píng)估...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N大模型的評(píng)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),通過(guò)獲取多任務(wù)、多場(chǎng)景下的評(píng)測(cè)集;將評(píng)測(cè)用例中的問(wèn)題輸入到待評(píng)測(cè)大模型中,生成實(shí)際評(píng)測(cè)答案;基于生成的實(shí)際評(píng)測(cè)答案、預(yù)期答案及多維度評(píng)測(cè)指標(biāo)構(gòu)建評(píng)測(cè)提示詞。將評(píng)測(cè)提示詞輸入到預(yù)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于三相分離器的能效評(píng)估分析方法,通過(guò)監(jiān)測(cè)溫度、流量及油/水/氣濃度等參數(shù)的變化量,觸發(fā)權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。針對(duì)油相、水相、氣相濃度變化,設(shè)計(jì)差異化的權(quán)重調(diào)整規(guī)則,通過(guò)設(shè)定不同參數(shù)變化閾值對(duì)應(yīng)的權(quán)重調(diào)整幅度差異(如油相變化對(duì)流...
          • 本發(fā)明提供一種標(biāo)簽分級(jí)消息傳遞的知識(shí)圖譜節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)價(jià)方法,涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法為對(duì)知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取,得到語(yǔ)義信息和結(jié)構(gòu)信息;采用聚類(lèi)算法得到新的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽并使用新的標(biāo)簽訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)分類(lèi)器,利用節(jié)點(diǎn)分類(lèi)器對(duì)語(yǔ)義信息和結(jié)構(gòu)信息進(jìn)...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種水體富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:基于決策指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的待評(píng)價(jià)水體的檢測(cè)數(shù)據(jù)生成樣本數(shù)據(jù)集,并根據(jù)樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建對(duì)象矩陣,其中,決策指標(biāo)包括總氮、總磷、葉綠素a、高錳酸鹽指數(shù)和透明度;根據(jù)對(duì)象矩陣構(gòu)建目...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種一體化無(wú)線振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),屬于機(jī)械振動(dòng)或聲波測(cè)量的技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取無(wú)線振動(dòng)傳感信號(hào),對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè),與云端服務(wù)器建立數(shù)據(jù)交互,將振動(dòng)特征向量和多源傳感數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行拼接,得到拼接特征向量,將拼接特征...
          • 基于人工智能驅(qū)動(dòng)的濕地系統(tǒng)塑料污染智能降解系統(tǒng),涉及生態(tài)環(huán)境保護(hù)與人工智能融合領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有濕地系統(tǒng)缺乏對(duì)微塑料遷移行為的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)能力,微生物降解技術(shù)與濕地系統(tǒng)的結(jié)合不夠緊密,難以實(shí)現(xiàn)微塑料的高效降解的問(wèn)題。本發(fā)明系統(tǒng)采用AI行為路...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于XGBoost的打葉復(fù)烤過(guò)程參數(shù)智能化預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:S1、構(gòu)建打葉復(fù)烤過(guò)程的參數(shù)智能化預(yù)測(cè)模塊,S2、采集PLC控制系統(tǒng)中的時(shí)序工藝數(shù)據(jù),同時(shí)將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為表格,S3、對(duì)導(dǎo)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使用Python透視...
          • 本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于時(shí)序知識(shí)圖譜補(bǔ)全的診療路徑預(yù)測(cè)方法,包括獲取診療知識(shí)圖譜快照序列;根據(jù)時(shí)間先后與臨床路徑特征將診療知識(shí)圖譜快照序列劃分為長(zhǎng)期、中期和短期三類(lèi)診療信息子圖,并對(duì)三類(lèi)診療信息子圖進(jìn)行結(jié)構(gòu)編碼,得到不...
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