<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(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
        首頁(yè)
        專利交易
        IP管家助手
        科技果

        科技人才

        科技服務(wù)
        國(guó)際服務(wù)
        商標(biāo)交易
        會(huì)員權(quán)益
        需求市場(chǎng)

        
        關(guān)于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
             / 

            
            
            免費(fèi)注冊(cè)
        
    
          

          



          
    
          
        到頂部
        到底部
    
          

          















          
    
    
          
        
        
          
            
            
            
            
            
            
            
            

            
            
          
                
          
                    
                    清空
                    搜索
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
          
            
            
                
          • 我要求購(gòu)
            • 
                
          • 我要出售
            • 
            
          

            
        
          
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)適用于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：通過(guò)離散小波變換對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行多尺度層分解，針對(duì)每個(gè)子帶提取統(tǒng)計(jì)特征；通過(guò)尺度頻率雙通路特征編碼，將多尺度多頻段的子帶統(tǒng)計(jì)特征轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的編碼頻率特...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的土壤改良措施決策方法及系統(tǒng)。該方法首先獲取目標(biāo)種植場(chǎng)地的土壤狀態(tài)參數(shù)變化數(shù)據(jù)與農(nóng)作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)，結(jié)合二者建立土壤改良初步方案。隨后，構(gòu)建多模態(tài)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，融合分析改良措施實(shí)施后的氣候變化特征與土壤改良...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開(kāi)了一種高空間分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)地物高精度識(shí)別方法，屬于遙感圖像處理領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、確定研究區(qū)；S2、研究數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，進(jìn)行樣本集訓(xùn)練；S3、生成遙感地物目標(biāo)的Radon?CDT域表征及其特征層；S4、變尺度分割高...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的低階精度結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格穩(wěn)態(tài)流場(chǎng)修正方法。所述方法包括：首先，獲取流場(chǎng)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理；之后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流場(chǎng)修正模型，所述模型包括條件參數(shù)擴(kuò)展層、多級(jí)卷積編碼層、殘差特征融合層、隨機(jī)失活正則化層、流場(chǎng)殘差投...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于擴(kuò)散模型和難樣本挖掘的船舶重識(shí)別方法，該方法基于對(duì)源域和目標(biāo)域的聚類分析，構(gòu)建源域與目標(biāo)域之間的共享特征域，再利用源域和共享特征域，獲取樣本的背景特征和全局特征，再基于擴(kuò)散模型的偽標(biāo)簽生成與風(fēng)格對(duì)齊方法，生成與目標(biāo)域中原...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于無(wú)人機(jī)光學(xué)遙感影像的道路病害檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于道路病害檢測(cè)領(lǐng)域。為解決現(xiàn)有道路病害檢測(cè)方法在小目標(biāo)識(shí)別與復(fù)雜背景干擾下特征提取不足的問(wèn)題。本發(fā)明通過(guò)使用CSP?SMAM模塊，模型能夠高效地提取多尺度特征，特別是在復(fù)雜場(chǎng)景...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種自然語(yǔ)言問(wèn)答方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，該方法基于命名實(shí)體識(shí)別模型對(duì)用戶問(wèn)句進(jìn)行識(shí)別，確定關(guān)鍵實(shí)體；所述關(guān)鍵實(shí)體包括問(wèn)題中的地名、距離和方位；基于用戶意圖識(shí)別模型對(duì)所述用戶問(wèn)句進(jìn)行文本分類，確定用戶的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于雙重自注意力機(jī)制的點(diǎn)云弱監(jiān)督語(yǔ)義分割方法，包括：獲取部分標(biāo)注的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含空間坐標(biāo)信息；通過(guò)GNE模塊對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的局部坐標(biāo)特征進(jìn)行編碼，生成具有判別性的局部信息表示；采用DLA模塊計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)中點(diǎn)與點(diǎn)之間的特...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域，具體涉及融合生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的間質(zhì)性肺病影像診斷系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊獲取胸部CT影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行肺實(shí)質(zhì)分割和肺葉分段，預(yù)處理模塊調(diào)整影像層間間距，截取感興趣區(qū)域形成CT數(shù)據(jù)集，HRCT影像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模塊以3D條件生成...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視覺(jué)語(yǔ)言大模型的目標(biāo)探測(cè)方法及裝置，包括：構(gòu)建用于訓(xùn)練的目標(biāo)探測(cè)數(shù)據(jù)集；運(yùn)用區(qū)域檢測(cè)和目標(biāo)中心點(diǎn)回歸，對(duì)圖像進(jìn)行分析，提取目標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo)；將中心點(diǎn)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(jué)語(yǔ)言大模型對(duì)初始分...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本公開(kāi)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(yùn)行的虛擬角色提問(wèn)的提問(wèn)信息，確定提問(wèn)信息對(duì)應(yīng)的意圖；判斷提問(wèn)信息對(duì)應(yīng)的意圖是否為預(yù)設(shè)意圖，并在提問(wèn)信息對(duì)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(kāi)了一種面向農(nóng)村金融的LSTM?自編碼器混合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，具體涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域；是通過(guò)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(xiǎn)事件歷史序列特征，形成農(nóng)業(yè)政策漂移特征集；通過(guò)構(gòu)建多窗口分層長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)多尺...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      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(jì)的編碼器對(duì)所述RGB圖像進(jìn)行特征提取，以獲得判別性特征向量；對(duì)每個(gè)RGB圖像通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成樣本對(duì)，利用監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)方法優(yōu)化嵌入空間，使同類樣...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請(qǐng)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(qǐng)?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(jì)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(jué)關(guān)注點(diǎn)；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...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多視圖圖提示學(xué)習(xí)的節(jié)點(diǎn)重要性估計(jì)方法，包括步驟：建立圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；引入先驗(yàn)知識(shí)來(lái)啟動(dòng)模型對(duì)節(jié)點(diǎn)重要性的學(xué)習(xí)，使得模型生成節(jié)點(diǎn)重要性的粗略分類；整合節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義信息來(lái)構(gòu)建節(jié)點(diǎn)視圖提示；構(gòu)造提示圖，并將提示圖集成到原始圖，從提...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于教育場(chǎng)景的視頻語(yǔ)義情感識(shí)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(chǎng)景的視頻語(yǔ)義情感識(shí)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(shì)處理模塊、特征提取與分類模塊、雙模態(tài)融合與識(shí)別模塊、狀態(tài)及時(shí)域分析模塊、上課質(zhì)量評(píng)價(jià)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于物體級(jí)無(wú)損高斯場(chǎng)的多粒度開(kāi)放詞匯查詢方法，引入了一種具有全局一致性代碼本的物體級(jí)別高斯場(chǎng)，高斯場(chǎng)中的可學(xué)習(xí)語(yǔ)義標(biāo)簽向量渲染回對(duì)應(yīng)的物體標(biāo)簽后，通過(guò)代碼本建立起該標(biāo)簽和對(duì)應(yīng)未壓縮的高維特征之間的直接映射，從而支持任意維度的語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于分蘗期麥苗的圖像語(yǔ)義分割方法和系統(tǒng)，方法包括步驟：S1、采集多個(gè)第一圖像；S2、基于顏色校正、超綠分割和各向性濾波算法進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)每個(gè)掩膜圖進(jìn)行標(biāo)注和細(xì)調(diào)；S3、以Segformer為主干構(gòu)建分割網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行訓(xùn)練；S...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種雙分支增量學(xué)習(xí)的煙支質(zhì)量異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取煙支生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；將質(zhì)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以得到預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和增量?jī)?yōu)化數(shù)據(jù)集；采用預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種弱監(jiān)督視頻時(shí)序動(dòng)作檢測(cè)與分類方法及系統(tǒng)，包括：根據(jù)輸入長(zhǎng)視頻提取單模態(tài)特征圖；將單模態(tài)特征圖映射為動(dòng)作分類概率和動(dòng)作定位概率圖；基于動(dòng)作定位概率圖蒸餾背景偽標(biāo)簽；根據(jù)輸入長(zhǎng)視頻和動(dòng)作名稱列表提取視覺(jué)特征圖和文本特征圖；計(jì)算動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
                 	
		            	首頁(yè)
		            	上一頁(yè)
		            	
		            	34
		            	
		            	下一頁(yè)


                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
日韩福利片午夜免费观着|
亚洲爱婷婷色婷婷五月|
亚洲在av极品无码|
久久国产亚洲精品无码|
日韩色欲人妻无码精品av|
欧美日韩精品一区二区在线播放|
国产精品自在拍一区二区不卡
|
亚洲日韩乱码一区二区三区四区
|
久久国产精品精品国产色|
亚洲午夜久久久久久噜噜噜|
女人裸体性做爰视频|
亚洲日韩中文在线精品第一
|
亚洲 欧美 唯美 国产 伦 综合|
久久精品囯产精品亚洲|
国产精品人成视频免费软件|
大肉大捧一进一出视频出来呀|
男人j进入女人j的视频免费的|
久久人人爽人人人人爽av|
熟女人妇交换俱乐部|
国产老熟女狂叫对白|
狠狠躁夜夜躁青青草原|
无码精品国产一区二区三区免费|
国产在线精品一区二区三区直播
|
亚洲成a人无码|
久久国产乱子伦精品免费台湾
|
粉嫩小泬视频无码视频软件|
少妇激情一区二区三区视频小说
|
在线播放无码高潮的视频|
中文字幕人妻丝袜成熟乱|
农村熟女大胆露脸自拍
|
日韩欧美高清dvd碟片|
99久久无色码中文字幕|
久久不见久久见免费影院3|
日本护士╳╳╳hd少妇|
精品国产久九九|
在线不卡日本v一区二区|
亚洲综合天堂一区二区三区|
成人午夜大片免费看爽爽爽|
精品一区二区成人精品|
欧美日韩亚洲精品瑜伽裤|
国产一区二区日韩经典|