<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
        國際服務
        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)明公開了一種應用于證據(jù)污染平臺的智能管理系統(tǒng)及方法，涉及智能管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過采集平臺歷史數(shù)據(jù)，經(jīng)預處理后，基于歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建證據(jù)價值評估模型和污染風險評估模型；證據(jù)價值評估模型融合結(jié)合PageRank算法和加權(quán)線性回歸算法，生成...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于卷積流對抗網(wǎng)絡的智能異常檢測方法及系統(tǒng)，涉及異常檢測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括采集設(shè)備全生命周期振動信號，處理為時頻圖，分正常訓練集與全周期測試集；構(gòu)建含生成器和判別器的卷積流對抗網(wǎng)絡；預訓練生成器，再交替優(yōu)化判別器和生成器；以...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種基于軌道交通大模型數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)絡智能中心；所述智能中心包括：設(shè)備狀態(tài)預測模塊、韌性決策構(gòu)建模塊、資源動態(tài)平衡模塊、因果推理機制模塊和人機混合評估模塊，對特征向量進行分析，得到量化和反饋軌道安全的軌...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)特征的飛行器舵面故障在線探測方法，涉及飛行器故障在線探測技術(shù)領(lǐng)域，其通過實時跟蹤故障關(guān)聯(lián)參數(shù)的變化，結(jié)合統(tǒng)計檢驗和數(shù)據(jù)特征分析等手段獲得故障發(fā)生時刻、故障類型識別結(jié)果以及故障參數(shù)在線估計結(jié)果。本發(fā)明相較于直接硬件探測...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的電容器質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)，涉及電力設(shè)備智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括將多源數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)矩陣，提取數(shù)據(jù)矩陣中的每一列，表示為標量函數(shù)，使用非對稱熱擴散方程模擬動態(tài)演化，計算演化后的特征場值；基于演化后的特征場值，計算特征演...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及壓敏涂料技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于壓敏涂料色差識別的結(jié)構(gòu)應力監(jiān)測系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：圖像分析模塊、頻率識別模塊、節(jié)律提取模塊、路徑對比模塊、預警判定模塊。本發(fā)明中，通過圖像色差梯度密度分析與物理響應頻率信息的結(jié)合，實現(xiàn)色差異常區(qū)域在時間...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種多參數(shù)的水浴鍋防腐監(jiān)測方法、系統(tǒng)、水浴鍋及存儲介質(zhì)，屬于水浴鍋技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取水浴鍋的材料數(shù)據(jù)和所述水浴鍋中目標介質(zhì)的指標數(shù)據(jù)，所述材料數(shù)據(jù)包括：材料類型、材料厚度以及對所述材料類型在腐蝕介質(zhì)接觸下的腐蝕速率跳變值；...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于電氣設(shè)備的監(jiān)控方法及系統(tǒng)，該方法將電氣設(shè)備的任一監(jiān)測指標的實時數(shù)據(jù)，以及歷史時段內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)序列，根據(jù)數(shù)據(jù)序列中每個數(shù)據(jù)在不同情況下的變化規(guī)律，得到每個數(shù)據(jù)的三種異常特征值；針對任一種異常...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道電氣安全監(jiān)測方法及系統(tǒng)；構(gòu)建調(diào)節(jié)系數(shù)；將調(diào)節(jié)系數(shù)與預設(shè)的初始截斷距離的乘積作為最優(yōu)截斷距離，基于最優(yōu)截斷距離使用DPC算法對電氣設(shè)備進行異常檢測。本申請具有提高隧道內(nèi)電氣設(shè)備監(jiān)測準確度的效...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請實施例提供一種確定數(shù)控機床主軸動態(tài)誤差的方法及計算機程序產(chǎn)品。獲取用于數(shù)控機床主軸的振動信號序列；將振動信號序列輸入至預先訓練的深度時間卷積網(wǎng)絡中，由深度時間卷積網(wǎng)絡預測數(shù)控機床主軸的動態(tài)誤差所屬的誤差類別，其中，深度時間卷積網(wǎng)絡通過...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請實施例涉及數(shù)控機床主軸精度控制技術(shù)領(lǐng)域，提供一種確定數(shù)控機床主軸動態(tài)誤差的方法及計算機程序產(chǎn)品。在獲取到數(shù)控機床主軸的振動信號序列后，可以對振動信號序列進行分塊處理，并對各振動信號序列塊進行局部均值分解，得到不同的信號特征，并形成不同...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供基于多維度指標的智能故障自愈方法，涉及故障檢測與修復技術(shù)領(lǐng)域，包括過采集多源數(shù)據(jù)并進行特征工程處理，利用XGBoost分類器進行故障分類，根據(jù)故障類型結(jié)合控制器類型和服務等級特征選擇組合修復策略，并通過服務依賴圖譜優(yōu)化后執(zhí)行修復操...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及水環(huán)境風險監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種評估水體發(fā)生藻類水華風險的方法。所述方法包括以下步驟：收集待評估水體的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括藍藻豐度數(shù)據(jù)、水質(zhì)數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)；分析藍藻豐度或葉綠素a濃度與待評估水體的水質(zhì)、水文數(shù)據(jù)的相關(guān)性；篩選出與...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及地震勘探相關(guān)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于MFU?Net模型的地震震相拾取方法。本發(fā)明整體設(shè)計極大地提高了地震震相拾取的準確性，相比傳統(tǒng)的U?Net模型，MFU?Net通過優(yōu)化跳躍連接、加強瓶頸層的關(guān)鍵特征提取能力，并解決數(shù)據(jù)集不平衡的問...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及智能軌道交通技術(shù)與時空數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，具體涉及一種基于動態(tài)狀態(tài)增廣網(wǎng)絡的旅客出行意圖自驅(qū)動識別方法，該方法用于從海量、匿名的軌道交通出行軌跡中，深度識別旅客潛在出行意圖與行為模式。本方法的核心在于構(gòu)建一個動態(tài)狀態(tài)增廣的軌道拓撲網(wǎng)絡，...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及知識產(chǎn)權(quán)評估與人工智能應用交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于LLM特征提取和相似度匹配的專利價值量化評估方法，通過LLM對專利非結(jié)構(gòu)化文本進行深度語義特征提取，結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成綜合特征向量；基于向量空間檢索和余弦相似度匹配找到可比專利...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及一種基于圖學習的異常電力交易行為識別方法，包括下述步驟；數(shù)據(jù)生成：生成日負荷曲線，模擬對應的正常與異常交易行為；數(shù)據(jù)處理：識別對應包含當日日負荷曲線在內(nèi)的數(shù)據(jù)，將平均電價作為單位基準電價，將其余交易電價標幺化，并將需要檢測的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及聲波透射法基樁檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基樁施工質(zhì)量實時檢測AI模型的訓練方法、基樁施工質(zhì)量實時檢測方法及裝置。包括：在混凝土澆筑時，通過第一聲波透射法基樁檢測操作獲取第一檢測數(shù)據(jù)，第一檢測數(shù)據(jù)包含現(xiàn)澆混凝土樁身在不同深度處的聲波參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了基于信道狀態(tài)信息的人體行為識別方法及系統(tǒng)，涉及行為識別領(lǐng)域，包括對采集的多天線CSI數(shù)據(jù)進行預處理得到可用于人體行為識別的CSI數(shù)據(jù)；通過動作捕捉得到與各類行為動作對應的CSI數(shù)據(jù)片段；提取CSI數(shù)據(jù)片段中的時域特征、頻域特征、...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請?zhí)峁┮环N跨域時序數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)目標域訓練的目標模型對所述目標域的待測試時序數(shù)據(jù)進行分類，獲得所述待測試時序數(shù)據(jù)的分類結(jié)果；其中，所述目標模型是根據(jù)源域的源模型參數(shù)和目標...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	53
		            	
		            	下一頁
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
亚洲成在人线在线播放|
蜜臀色欲AV无码人妻|
亚洲情a成黄在线观看动漫尤物|
亚洲欧洲自拍拍偷午夜色|
黑人又粗又大xxx精品|
人妻少妇精品中文字幕av蜜桃|
乌克兰女人大白屁股ass|
日本欧美一区二区三区在线播放
|
秋霞午夜一区二区三区黄瓜视频|
亚洲电影天堂在线国语对白|
一区二区三区乱码在线 | 中文|
av网站的免费观看|
国产迷姦播放在线观看|
久久激情五月丁香伊人
|
狠狠综合亚洲综合亚洲色|
久久大香伊蕉在人线观看热|
亚洲精品精华液一区二区|
国产精品亚洲w码日韩中文
|
国产巨大爆乳在线观看|
夜夜高潮夜夜爽国产伦精品|
亚洲中文字幕人妻系列|
国产精品无码久久久久|
伊人久久综合无码成人网|
亚洲乱码国产乱码精华|
精品人妻少妇人成在线|
日本真人做爰免费的视频|
日本精品一区二区不卡|
久久大香伊蕉在人线观看热|
三级无码在钱av无码在钱|
日韩一区在线中文字幕|
日本无翼乌邪恶大全彩h|
亚洲熟妇丰满大屁股熟妇图片|
亚洲精品无码久久久久牙蜜区|
99精品国产在热久久无码|
av一区二区中文字幕|
久久夜色撩人精品国产小说|
久久久久久久综合狠狠综合|
免费人成视频网站在线18|
丰满少妇高潮在线播放不卡|
又爽又黄又无遮挡网站|
六月丁香婷婷色狠狠久久|