<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)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及語義分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于語義分析的AI智能體問答文本生成方法，包括：獲取每個問題對的問題關(guān)鍵詞集合和問答關(guān)鍵詞集合；計算各關(guān)鍵詞的語義變化向量，進(jìn)而獲取每個問題對的問題關(guān)鍵詞集合中每個關(guān)鍵詞的語義異常偏差；結(jié)合問題關(guān)鍵詞集合...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供可交互的多模態(tài)人工智能數(shù)字人自動講解方法及系統(tǒng)，涉及人工智能體數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域，包括通過將文檔轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化文件，利用多模態(tài)人工智能模型解析圖片序列得到文本內(nèi)容，采用大語言模型及人工智能體構(gòu)建講解文本，并通過人工智能體將音頻與數(shù)字人及...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的RAG系統(tǒng)評估數(shù)據(jù)集自動合成方法和裝置，其中，該方法包括：獲取RAG系統(tǒng)的知識庫數(shù)據(jù)，并從知識庫數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)垂直領(lǐng)域的關(guān)鍵詞和相關(guān)的文檔；根據(jù)關(guān)鍵詞和文檔，利用預(yù)設(shè)的提示詞模版合成初始問答對；構(gòu)建初始問答對的獎...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種文字寫作修正輔助方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取用戶的當(dāng)前文字描述，提取實(shí)體文本并進(jìn)行語義排序，生成實(shí)體文本序列；通過詞向量模型識別各實(shí)體文本的規(guī)范得分、情感得分和行文對象級別，生成第一投影點(diǎn)；以每個實(shí)體文本...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的可視化場景方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，涉及數(shù)字孿生與可視化建模技術(shù)領(lǐng)域，包括采集多格式源數(shù)據(jù)進(jìn)行字段標(biāo)準(zhǔn)映射，將字段標(biāo)準(zhǔn)映射后的多格式源數(shù)據(jù)執(zhí)行一致性校驗(yàn)；將一致性校驗(yàn)后的多格式源數(shù)據(jù)寫入待融合緩沖區(qū)，在待融合緩沖...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及一種圖數(shù)據(jù)庫的存儲和管理方法，該方法包括：基于集群創(chuàng)建指令確定集群部署策略，根據(jù)集群部署策略創(chuàng)建對應(yīng)的Zone，并確定各個Zone的副本數(shù)量；根據(jù)各個Zone的副本數(shù)量和圖數(shù)據(jù)庫配置的總分片數(shù)，在各Zone的物理機(jī)上輪詢分配分片副...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種多源公開新聞?wù)卟杉椒捌脚_，具有多源公開新聞?wù)卟杉K、多源公開新聞?wù)吒袷交幚泶鎯δK、多源公開新聞?wù)咦詣硬杉K，所述系統(tǒng)采集多源公開新聞?wù)撸⒉杉男畔⑦M(jìn)行格式化處理存儲，能對采集到的格式化信息進(jìn)行檢索。...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及一種云臺角度解算方法、裝置、電子裝置和存儲介質(zhì)，其中，該云臺角度解算方法包括：獲取初始重力加速度數(shù)據(jù)和初始角速度數(shù)據(jù)，根據(jù)初始重力加速度數(shù)據(jù)和初始角速度數(shù)據(jù)，確定重構(gòu)重力加速度數(shù)據(jù)，根據(jù)初始重力加速度數(shù)據(jù)確定觀測模型，并根據(jù)重構(gòu)重...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及一種多目標(biāo)啟發(fā)式潮流方程矩陣最優(yōu)分塊計算方法和裝置，其中，方法包括：以負(fù)載平衡性和子矩陣計算總代價最小為目標(biāo)，構(gòu)建雅克比矩陣最優(yōu)分塊模型；將所述雅克比矩陣最優(yōu)分塊模型的目標(biāo)函數(shù)作為多目標(biāo)遺傳退火算法的適應(yīng)度函數(shù)，并進(jìn)行雅克比矩陣最...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種高并行度Softmax軟硬件協(xié)同設(shè)計方法，通過引入基于分布的和估計方法與Log2量化來改進(jìn)Softmax算法，實(shí)現(xiàn)更少的面積開銷、更快的運(yùn)行速度和更低的能耗。該方法包括：統(tǒng)計階段：處理整個輸入向量以生成直方分布圖和輸入序列的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及一種頁巖儲層油氣運(yùn)移能力的評價方法，以巖石對流體吸附抑制指數(shù)與孔徑貢獻(xiàn)指數(shù)的算術(shù)平方根作為油氣運(yùn)移能力指數(shù)，用以評價油氣運(yùn)移能力；0<油氣運(yùn)移能力指數(shù)≤0.35時，油氣運(yùn)移能力為III類，油氣運(yùn)移能力差；0.35<油氣...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及發(fā)電機(jī)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種水輪發(fā)電機(jī)組在線狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集數(shù)據(jù)，通過輕量化TinyML推理模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過PCA對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，對降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)歸一化；通過特征提取模塊對歸一化后的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于UUSGSR的數(shù)控機(jī)床動力刀座降噪方法，屬于數(shù)控機(jī)床伺服刀架動力刀座監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明方法具體步驟包括：對監(jiān)測的刀架動力刀座內(nèi)軸承振動信號進(jìn)行希爾伯特變換和橢圓濾波預(yù)處理；構(gòu)建非飽和放縮型高斯勢隨機(jī)共振模型處理信號；提...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開一種基于局部徘徊活動場景的船舶軌跡預(yù)測方法，屬于智能海事監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取AIS數(shù)據(jù)后進(jìn)行預(yù)處理，并劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；構(gòu)建混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型；將訓(xùn)練集輸入到混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中通過MSE和Adam進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請?zhí)峁┝艘环N乘員損傷預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：根據(jù)獲取到的原始工況碰撞脈沖確定脈沖曲線中兩個階段的間斷位置，以生成對應(yīng)多種碰撞工況的重構(gòu)碰撞脈沖曲線；將重構(gòu)碰撞脈沖曲線進(jìn)行二階半正弦波擬合處理，以得到二階半正弦簡化脈沖曲...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于深度學(xué)習(xí)的薄片類部件性能快速預(yù)測方法，采集多工況仿真數(shù)據(jù)生成訓(xùn)練樣本，構(gòu)建并編碼網(wǎng)格拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提取多維特征，經(jīng)特征融合與自注意力機(jī)制處理后，輸入感知機(jī)預(yù)測應(yīng)力并評估誤差。本發(fā)明中，通過引入仿真信息構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種鋰電池充電數(shù)據(jù)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：獲取歷史充電數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征序列，在所有歷史充電數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征序列中獲取任意一維度的特征數(shù)據(jù)，計算各維度的特征數(shù)據(jù)與其他維度的特征數(shù)據(jù)的類別一致性，根據(jù)類別一致性確定...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的電站設(shè)備狀態(tài)趨勢預(yù)測方法，包括如下步驟：S1、獲取電站設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；S2、利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于電站設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建趨勢預(yù)警模型、溫度時序預(yù)測子模型和振動時序預(yù)測子模型；S3、通過模型依次輸...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種模型訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。模型訓(xùn)練方法包括：獲取帶有樣本標(biāo)簽的訓(xùn)練樣本集，并確定每個訓(xùn)練樣本的類內(nèi)密度，其中，樣本標(biāo)簽用于表征訓(xùn)練樣本的類型，類內(nèi)密度用于表征每類訓(xùn)練樣本內(nèi)的樣本...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種低壓電流互感器在線檢測方法及系統(tǒng)，其方法包括：將低壓電流互感器各時刻參數(shù)數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)成特征向量并聚類，根據(jù)分布優(yōu)勢劃分大簇與小簇。對參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性分析，將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為不同周期。針對目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)，...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	32
		            	
		            	下一頁
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
日本熟妇色xxxxx日本免费看|
40岁成熟女人牲交片|
亚洲中文字幕无码爆乳app|
帮老师解开蕾丝奶罩吸乳视频|
日产精品99久久久久久|
在线看无码的免费网站|
欧美成人一区二区三区不卡|
日韩国产欧美亚洲v片|
亚洲国产最大av|
人妻被按摩师玩弄到潮喷|
欧美大胆老熟妇乱子伦视频|
日韩精品人妻系列无码av东京|
亚洲 日韩 欧美 成人 在线
|
一区二区三区无码高清视频|
中文字幕无码av免费久久|
日本熟妇色xxxxx|
欧美人妻在线一区二区|
91福利视频一区二区|
国产尤物精品自在拍视频首页|
国产普通话对白刺激|
成人一区二区不卡国产|
无码精品人妻 中文字幕|
色吊丝免费av一区二区|
韩国午夜福利片在线观看|
亚洲成a人无码|
国产粉嫩美女一区二区三|
亚洲精品无播放器在线播放|
国产亚洲欧洲av综合一区二区三区
|
久久午夜羞羞影院免费观看|
亚洲毛片αv无线播放一区|
2020国产成人精品影视|
国产极品美女高潮抽搐免费网站
|
国产精品青草久久福利不卡
|
人人玩人人添人人澡超碰偷拍|
亚洲精品无码久久久久yw|
一区二区中文字幕久久|
国产精品人妻久久无码不卡|
亚洲鸥美日韩精品久久|
久久综合av免费观看|
国产成人亚洲综合网站|
国产乱子伦三级在线播放|