<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

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
             / 

            
            
            免費注冊
        
    
          

          



          
    
          
        到頂部
        到底部
    
          

          















          
    
    
          
        
        
          
            
            
            
            
            
            
            
            

            
            
          
                
          
                    
                    清空
                    搜索
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請適用于圖像質(zhì)量評價技術(shù)領(lǐng)域，提供一種無參考圖像質(zhì)量評價方法、裝置及計算機(jī)設(shè)備，包括：通過離散小波變換對目標(biāo)圖像進(jìn)行多尺度層分解，針對每個子帶提取統(tǒng)計特征；通過尺度頻率雙通路特征編碼，將多尺度多頻段的子帶統(tǒng)計特征轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的編碼頻率特...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供基于多維度數(shù)據(jù)和動態(tài)修正的儲能碳資產(chǎn)管理方法，涉及動能儲能技術(shù)領(lǐng)域。該方法具體包括：對于任意儲能系統(tǒng)，實時獲取儲能項目參數(shù)、碳市場數(shù)據(jù)和綠證市場數(shù)據(jù)；構(gòu)建包含碳配額價值、綠證交易收益及儲能設(shè)備凈值的綜合碳資產(chǎn)價值模型；將實時獲取儲...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于特征識別的整車點云風(fēng)阻系數(shù)集成預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及風(fēng)阻系數(shù)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體包括獲取整車模型的點云數(shù)據(jù)，對所述點云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建分類網(wǎng)絡(luò)模型，將預(yù)處理后的所述點云數(shù)據(jù)輸入至所述分類網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行車型分類，并輸出車型類...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種惡意軟件家族分類方法，包括：基于字節(jié)碼文件和配置文件分別得到RGB圖像；基于所設(shè)計的編碼器對所述RGB圖像進(jìn)行特征提取，以獲得判別性特征向量；對每個RGB圖像通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成樣本對，利用監(jiān)督對比學(xué)習(xí)方法優(yōu)化嵌入空間，使同類樣...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請為人工智能技術(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，本申請?zhí)峁┝艘环N基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的視頻分類方法、裝置和計算機(jī)設(shè)備，其中，方法包括：獲取待分類視頻的當(dāng)前視頻幀和視覺關(guān)注點；將當(dāng)前視頻幀和上一視頻幀的分類得分輸入歸因模型，生成特征圖和第一注意力圖，歸因模型...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本公開涉及一種虛擬角色交互方法及裝置，其中，該方法包括：響應(yīng)于向應(yīng)用程序中運行的虛擬角色提問的提問信息，確定提問信息對應(yīng)的意圖；判斷提問信息對應(yīng)的意圖是否為預(yù)設(shè)意圖，并在提問信息對應(yīng)的意圖為預(yù)設(shè)意圖的情況下，觸發(fā)所述應(yīng)用程序獲取與預(yù)設(shè)意圖匹...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種面向農(nóng)村金融的LSTM?自編碼器混合風(fēng)險預(yù)警方法，具體涉及風(fēng)險預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域；是通過利用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)周期與農(nóng)村政策周期信息，提取農(nóng)村金融風(fēng)險事件歷史序列特征，形成農(nóng)業(yè)政策漂移特征集；通過構(gòu)建多窗口分層長短期記憶網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)多尺...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語言大模型的目標(biāo)探測方法及裝置，包括：構(gòu)建用于訓(xùn)練的目標(biāo)探測數(shù)據(jù)集；運用區(qū)域檢測和目標(biāo)中心點回歸，對圖像進(jìn)行分析，提取目標(biāo)的中心點坐標(biāo)；將中心點作為提示，輸入分割模型得到目標(biāo)的初始分割掩膜。借助視覺語言大模型對初始分...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及植物散布算法領(lǐng)域，尤其涉及一種基于散布算法的植物選種和群落智能生成方法，通過智能場地分割與植物組團(tuán)智能生成構(gòu)建植物觀景坪，確定場地觀賞面，并通過觀賞面自動生成植物排布，通過植物散布算法確定植物散布位置，確定植物散布位置后確定植物選...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種面向變電站場景設(shè)備部件級3D實例分割方法及相關(guān)裝置，方法包括：對變電站設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集得到傾斜影像數(shù)據(jù)，對所述傾斜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到預(yù)處理后的點云數(shù)據(jù)，對預(yù)處理后的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行點云網(wǎng)格劃分；將劃分后的點云輸入至球面遞進(jìn)分...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及用電數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種電表用電數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，該方法采集電壓波形、電流諧波等多源電表數(shù)據(jù)，接著對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)預(yù)處理；之后構(gòu)建動態(tài)特征矩陣，涵蓋時域、頻域和負(fù)荷突變特征；利用CNN?LSTM混合模型，經(jīng)擴(kuò)張卷積、...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種可自主學(xué)習(xí)的航天器智能化設(shè)計方法與系統(tǒng)，屬于航天器設(shè)計與仿真技術(shù)領(lǐng)域，解決了航天器設(shè)計中自然語言需求模糊難處理、指令生成易歧義、仿真與設(shè)計銜接不暢、設(shè)計方案缺乏有效迭代優(yōu)化機(jī)制以及傳統(tǒng)設(shè)計效率低等問題。本發(fā)明先接收自然語言需...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開一種模型訓(xùn)練采樣方法、海報生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及金融科技領(lǐng)域、醫(yī)療健康領(lǐng)域及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取樣本集中各個樣本的難度分?jǐn)?shù)；按照樣本的難度分?jǐn)?shù)將樣本集劃分為挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)；從挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)中采集訓(xùn)練樣本。...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及一種基于動態(tài)語義引導(dǎo)與自適應(yīng)擴(kuò)散建模的跨域微表情識別方法，將微表情識別序列的起始幀與峰值幀輸入至訓(xùn)練后的跨域微表情模型實現(xiàn)微表情的識別；包括：A、通過運動描述子提取模塊提取微表情的運動描述特征；B、通過噪聲調(diào)度模塊定義隨時間步演化...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明屬于資源管理與調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于K8s的智能化AI平臺資源管理與調(diào)度系統(tǒng)，包括動態(tài)資源預(yù)測模塊、K8s集群管理與資源調(diào)度模塊、資源監(jiān)測與分析模塊、資源隔離與共享模塊、算力資源分配模塊、安全增強(qiáng)型鏡像倉庫和推理預(yù)警系統(tǒng)，通過...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及工業(yè)智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于機(jī)器視覺和人工智能的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：利用邊緣計算節(jié)點同步采集可見光視頻流、紅外熱成像數(shù)據(jù)與三維振動頻譜數(shù)據(jù)，形成多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)集；對數(shù)據(jù)集進(jìn)行跨域特征對齊處理，生成時空同步的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于語義增強(qiáng)與時空約束的多目標(biāo)交互行為保留監(jiān)控視頻濃縮方法，屬于視頻濃縮技術(shù)領(lǐng)域，主要包含以下步驟：通過高斯混合模型MOG2，結(jié)合隨機(jī)幀采樣與中值融合策略獲取視頻背景；利用DeepSORT算法和基于CNN+GRU架構(gòu)的深度學(xué)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于仿真聲振信號驅(qū)動的軸承故障診斷方法，屬于機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明利用仿真方式獲得軸承故障樣本數(shù)據(jù)，大量減少了對大型軸承的故障樣本實驗，極大降低軸承故障樣本獲取成本；在保留采集的實際信號特征頻率的情況下大幅提升信號...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于教育場景的視頻語義情感識別系統(tǒng)，本發(fā)明涉及教育系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。該基于教育場景的視頻語義情感識別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)模塊、面部與姿勢處理模塊、特征提取與分類模塊、雙模態(tài)融合與識別模塊、狀態(tài)及時域分析模塊、上課質(zhì)量評價...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提出了基于知識圖譜的應(yīng)急決策輔助系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集與處理模塊、知識圖譜構(gòu)建與推理模塊、信息檢索與生成模塊、多層次推理與思維鏈提示模塊、多智能體協(xié)作與博弈優(yōu)化模塊和增量學(xué)習(xí)與動態(tài)知識更新模塊、區(qū)塊鏈信任保障模塊，通過多技術(shù)融合與模塊化...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	32
		            	
		            	下一頁


                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
亚洲 欧美 变态 另类 综合|
亚洲色成人网站www永久四虎|
加勒比人妻av无码不卡|
2021国产精品视频网站|
欧美国产日产一区二区|
麻豆国产va免费精品高清在线
|
亚洲精品一区二区丝袜图片|
国产午夜福利在线播放|
国产a在亚洲线播放|
亚洲欧洲日韩国内高清|
亚洲成色精品一二三区|
久久SE精品一区精品二区|
中文字幕+乱码+中文字幕无忧|
亚洲精品久久久久999666|
国产精品嫩草影院一二三区入口|
18禁成人黄网站免费观看
|
久久国产乱子伦免费精品|
日韩精品一区二区三区视频|
九九99久久精品国产|
久热伊人精品国产中文|
天天躁日日躁狠狠躁av|
欧美黑人又粗又大xxx|
国产精品嫩草99av在线|
韩国19禁无遮挡啪啪无码网站
|
欧美亚洲偷图色综合|
国产超碰人人做人人爱一二区视品|
岛国在线无码高清视频|
无码中文字幕人妻在线一区二区三区|
人人妻人人澡人人爽人人精品97|
99久热在线精品996热是什么|
亚洲啪啪综合av一区|
国产69精品久久久久乱码韩国|
国产丰满老熟女重口对白|
日韩深夜免费在线观看|
亚洲gv天堂无码男同在线观看|
日韩福利片午夜免费观着|
日本高清在线观看WWW色|
欧美综合人人做人人爱|
无码毛片一区二区三区本码视频|
国产一卡2卡3卡四卡精品国色无边|
亚洲国产成人精品无码区在线观看
|