<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)
        商標交易
        會員權(quán)益
        需求市場

        
        關(guān)于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
             / 

            
            
            免費注冊
        
    
          

          



          
    
          
        到頂部
        到底部
    
          

          















          
    
    
          
        
        
          
            
            
            
            
            
            
            
            

            
            
          
                
          
                    
                    清空
                    搜索
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)及方法，包括前端操作模塊、后端解析模塊、數(shù)據(jù)庫接口模塊、調(diào)度模塊，前端操作模塊基于Vue3實現(xiàn)，用于接收用戶輸入的同步任務(wù)信息，將同步任務(wù)信息配置為JSON數(shù)據(jù)格式，并發(fā)送給后端解析模塊，后端解析模塊基于G...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)分域、域鏈映射、區(qū)塊組合、存證更新及數(shù)據(jù)管理模塊。數(shù)據(jù)分域模塊獲取用戶操作的交互數(shù)據(jù)，按需求判斷其相對于區(qū)塊鏈服務(wù)的數(shù)據(jù)分域；域鏈映射模塊獲取交互數(shù)據(jù)的區(qū)塊...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及大模型技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種醫(yī)學大模型回答增強方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，采用醫(yī)學大模型對問診問題和獲取的初步回答結(jié)果進行醫(yī)學命名實體識別；基于得到的醫(yī)學實體識別結(jié)果和初步回答結(jié)果，生成結(jié)構(gòu)化驗證問題集、擴展驗證問題集和反事實驗證問題集...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種檢索增強生成方法及裝置，本發(fā)明提供的方法，通過比較待打分召回文檔集的文檔集整體評分和評分閾值，在比較結(jié)果為文檔集整體評分小于評分閾值的情況下，基于文檔集整體評分和強化學習網(wǎng)絡(luò)生成檢索策略；基于檢索策略...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及一種服務(wù)器的檢索結(jié)果生成方法、裝置、計算機設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于用戶的查詢請求，利用預(yù)設(shè)的分層式索引對目標服務(wù)器的源數(shù)據(jù)進行索引檢索，確定目標數(shù)據(jù)。提取目標數(shù)據(jù)的語義向量和視覺特征，根據(jù)預(yù)設(shè)的對齊規(guī)則對齊向量和特征。提取索...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請公開了一種項目資源加載方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及項目資源加載方法技術(shù)領(lǐng)域，包括服務(wù)端將存儲的多個客戶端項目的前端資源進行分類，得到公有資源和項目私有資源；響應(yīng)于客戶端初始加載項目頁面，則客戶端依次從服務(wù)端中請求公有資源和對應(yīng)的項...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于雙傳感器旋轉(zhuǎn)測量的噪聲溯源分析系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)獲取模塊，獲取各個旋轉(zhuǎn)周期對應(yīng)的能量矩陣，所述能量矩陣包括旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)各個預(yù)設(shè)方向?qū)?yīng)的能量數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)計算模塊，用于獲取所述能量矩陣中的缺失...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的真空預(yù)壓土體沉降預(yù)測和控制方法，旨在實現(xiàn)對土體沉降的精準預(yù)測與動態(tài)閉環(huán)控制。該方法采用編碼器?解碼器架構(gòu)構(gòu)建模型框架，經(jīng)多測點時空聯(lián)合訓練及組合優(yōu)化策略完成專有模型的離線生成；通過采集目標監(jiān)測點的多源數(shù)據(jù)，經(jīng)處...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種智能化尾礦壩位移實時預(yù)測方法，屬于公共安全預(yù)測領(lǐng)域，其內(nèi)容包括：獲取尾礦壩的在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；基于煙花鏡像粒子算法對混合特征網(wǎng)絡(luò)模型的超參數(shù)進行優(yōu)化；其次，根據(jù)優(yōu)化后的超參數(shù)，訓練并構(gòu)建尾礦壩位移預(yù)測模型；...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及流域水環(huán)境污染溯源技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學習的流域非點源污染精準溯源方法，包括：構(gòu)建包括污染源假設(shè)生成器和假設(shè)驗證器的生成驗證雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同框架，并建立污染源假設(shè)生成器與假設(shè)驗證器的協(xié)同優(yōu)化機制；實現(xiàn)對污染源假設(shè)的生成和概率評估...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及變壓器技術(shù)領(lǐng)域，公開了變壓器的運行控制方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，變壓器的運行控制方法包括：獲取變壓器中的多個方位在第一預(yù)設(shè)時間段的油溫數(shù)據(jù)，對多個方位的油溫數(shù)據(jù)進行特征提取和融合，得到第一預(yù)設(shè)時間段的目標油溫數(shù)據(jù)；對目標油...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種報表數(shù)據(jù)異常監(jiān)控與質(zhì)量評估系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)獲取模塊用于獲取企業(yè)的報表數(shù)據(jù)，并進行分析得到報表數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)類型對應(yīng)的數(shù)據(jù)點；異常點分析模塊用于對數(shù)據(jù)點進行分析，結(jié)合數(shù)據(jù)類型對應(yīng)的預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及一種基于傳感器信號相關(guān)抑制的欠定盲源分離優(yōu)化方法。所述方法包括：通過對測量信號進行自適應(yīng)白化處理，利用動態(tài)協(xié)方差矩陣重構(gòu)技術(shù)，極大降低傳感器信號間相關(guān)性，有效壓縮特征空間維度，降低采集數(shù)據(jù)之間的耦合程度。構(gòu)建基于L1范數(shù)約束的聚類...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的EBT訓練場景生成方法及系統(tǒng)，通過實時獲取飛行操縱數(shù)據(jù)流、生理反饋數(shù)據(jù)流以及語音交互數(shù)據(jù)流，生理反饋數(shù)據(jù)流包含瞳孔直徑變化率；基于生理反饋數(shù)據(jù)流，生成系統(tǒng)管理能力維度的量化評分；當其低于預(yù)設(shè)能力...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及一種基于量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)特征提取方法和裝置，方法包括：對圖像數(shù)據(jù)進行量子態(tài)編碼，得到量子態(tài)數(shù)據(jù)；構(gòu)建量子核電路，并基于量子核電路對量子態(tài)數(shù)據(jù)進行映射；對量子核電路的末態(tài)進行量子測量，得到量子核矩陣；將量子核矩陣作為卷積核，并...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于幅相誤差和協(xié)方差矩陣聯(lián)合重構(gòu)的自適應(yīng)波束形成方法，包括：建立存在陣列通道幅相誤差時的干擾信號功率稀疏表示模型，將真實干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu)轉(zhuǎn)化為幅相誤差和干擾功率的聯(lián)合估計，并將其等效表示為改進型基追蹤降噪問題；利用交...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及一種基于隱變量的多視圖聚類方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。方法包括：獲取多視圖數(shù)據(jù)的隱變量，根據(jù)隱變量得到樣本的隱表示；利用V個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將N個樣本的隱表示映射到視圖數(shù)據(jù)的特征空間得到各視圖數(shù)據(jù)的重構(gòu)數(shù)據(jù)表示...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度核注意力機制的腦網(wǎng)絡(luò)分析方法，包括以下步驟：對功能磁共振成像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到每個腦區(qū)的時間序列；利用皮爾遜相關(guān)性構(gòu)建每個被試的初始功能腦網(wǎng)絡(luò)作為模型的初始輸入特征；基于多尺度核注意力機制的編碼器對初始功能腦網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種油井施工的安全監(jiān)測方法及監(jiān)測系統(tǒng)，屬于電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括以下步驟：采集油井施工的監(jiān)測數(shù)據(jù)；從監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取特征，并對特征和監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合，獲得融合特征；通過基于機器學習的預(yù)測模型，對融合特征的檢測值進行預(yù)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了基于深度學習的單源域泛化故障診斷方法，屬于機械故障診斷領(lǐng)域。該方法包括：通過編碼器提取特征，得到類相關(guān)特征和類無關(guān)特征；將類相關(guān)特征和類無關(guān)特征經(jīng)過特征級協(xié)混增強模塊進行增強；將增強類相關(guān)特征和增強類無關(guān)特征經(jīng)過解碼器的處理；對...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	52
		            	
		            	下一頁
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
人与动牲交av免费|
欧美性xxxx狂欢老少配|
国产精品成人一区无码|
国产精品美女久久久免费|
欧美一区二区三区久久综合|
av鲁丝一区鲁丝二区鲁丝三区
|
婷婷久久香蕉五月综合加勒比|
欧美丰满熟妇bbbbbb百度|
中国熟妇xxxx性裸交|
亚洲av无码精品蜜桃|
加勒比无码人妻东京热|
国产漂亮白嫩美女在线观看
|
国产宅男宅女精品A片在线观看|
欧美丰满熟妇xxxx性|
久久久久久夜精品精品免费啦
|
无码人妻精品专区在线视频|
欧美性色黄大片|
亚洲色无码中文字幕手机在线|
久久亚洲国产精品亚洲老地址|
99久久无色码中文字幕人妻|
另类 专区 欧美 制服|
久久国产精品成人免费|
国产乡下三级全黄三级|
成人做受120秒试看试看视频|
国产粗话肉麻对白在线播放|
国产不卡一区二区四区|
av性色av久久无码ai换脸|
日韩精品视频一区二区不卡|
久久久综合九色合综国产精品|
夜夜春亚洲嫩草影院|
无码人妻丝袜在线视频红杏|
波多野结av衣东京热无码专区|
亚洲色偷偷男人的天堂|
日韩亚洲产在线观看|
午夜电影院理伦片8888|
人妻影音先锋啪啪AV资源|
国产热の有码热の无码视频|
精品国产一二三产品区别在哪|
成人97人人超碰人人|
国产桃色无码视频在线观看|
国产成人一区二区三区视频免费|