<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
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及智能運維管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能的數(shù)字化系統(tǒng)工單審核及方法，獲取字段構(gòu)建信息集，提取特征形成向量表，分類識別生成審核結(jié)果并結(jié)構(gòu)化輸出。本發(fā)明，通過對工單中的文本描述與圖像內(nèi)容進行標準化并融合語義與圖像狀態(tài)特征，提升信息...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種電力現(xiàn)貨日前市場輔助報價方法，涉及電力系統(tǒng)自動化技術(shù)領(lǐng)域，本方法通過多源數(shù)據(jù)融合預(yù)處理，采集電網(wǎng)運行、氣象、市場及碳市場數(shù)據(jù)，經(jīng)時空生成對抗網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理模型處理，形成多維數(shù)據(jù)集；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入電網(wǎng)功率平衡約束進行拓...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種電力電纜耐壓試驗數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，包括，輸入單元；數(shù)據(jù)采集模塊；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊；特征提取模塊；智能分析模塊；數(shù)據(jù)存儲模塊，用于存儲采集到的原始數(shù)據(jù)、預(yù)處理后的數(shù)據(jù)以及智能分析模塊的分析結(jié)果；用戶交互模塊；針對傳統(tǒng)耐壓試驗數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種貨車車廂側(cè)板特征自適應(yīng)識別方法及系統(tǒng)，包含：步驟1：采集車廂側(cè)板的3D點云數(shù)據(jù)；步驟2：識別車廂側(cè)板的外邊緣特征；步驟3：分割出單個車廂門的點云數(shù)據(jù)；步驟4：在所述單個車廂門的點云數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，查找并識別門內(nèi)特征物；本發(fā)明提供...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于全監(jiān)督的視盤萎縮弧圖像分割方法，具體涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、多尺度特征提取，S2、局部?全局特征增強，S3、自適應(yīng)特征融合，S4、梯度流優(yōu)化，S5、混合損失函數(shù)，S6、數(shù)據(jù)增強與泛化優(yōu)化。本發(fā)明通過PV...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本公開涉及一種預(yù)測誤差的影響因素評估方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。通過對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)造輸入數(shù)據(jù)集，基于輸入數(shù)據(jù)集，構(gòu)建初始隨機森林回歸模型。進一步，對輸入數(shù)據(jù)集進行特征降維處理，得到目標輸入數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種電池包結(jié)構(gòu)強度模擬測試方法，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取測試電池包的多層構(gòu)造參數(shù)，建立電池包的多尺度幾何仿真模型，生成測試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù)；基于測試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù)，進行測試電池包的跨尺度本構(gòu)關(guān)聯(lián)分析...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請公開了一種基于菱形約束的風(fēng)電機組布局優(yōu)化方法，使用更高精度的尾流解析模型——Ishihara?Qian尾流模型來評估風(fēng)電場的發(fā)電量，該模型可高效且準確地預(yù)測風(fēng)機尾流區(qū)的風(fēng)速虧損和附加湍流強度，同時本申請采用菱形約束策略表示風(fēng)機間距約束...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于眼動追蹤的疲勞檢測與學(xué)習(xí)內(nèi)容適配系統(tǒng)，屬于生物特征識別技術(shù)、計算機程序設(shè)計以及內(nèi)容適配算法領(lǐng)域，本發(fā)明通過攝像頭捕捉用戶眼動數(shù)據(jù)，結(jié)合注意力模型判斷疲勞程度，實現(xiàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容的自動調(diào)整或休息提醒，以提升用戶的學(xué)習(xí)效率和體驗。
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提出了一種基于多智能體協(xié)作的落地頁合規(guī)性審核方法及裝置，其中該方法包括：獲取多個廣告落地頁數(shù)據(jù)；根據(jù)所述多個廣告落地頁數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整策略得到每個廣告落地頁對應(yīng)的優(yōu)先級分數(shù)，以根據(jù)所述優(yōu)先級分數(shù)對各個廣告落地頁進行審核優(yōu)先級...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供基于深度強化學(xué)習(xí)的微電網(wǎng)故障診斷與動態(tài)恢復(fù)方法，本發(fā)明通過圖注意力機制聚焦關(guān)鍵節(jié)點多模態(tài)特征，利用多層圖注意力層提取故障特征，捕捉微電網(wǎng)節(jié)點空間依賴關(guān)系以識別故障傳播路徑。同時，借助門控循環(huán)單元融合空間特征與歷史多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建時...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及教學(xué)實驗管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于YOLOv11的實驗桌面物品自動化管理改進方法，包括：將多層感知機與通道注意力機制相結(jié)合，添加在YOLOv11的backbone中的每個C3K2模塊后，以提升模型對長距離依賴和局部上下文的建模能...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請?zhí)峁┮环N基于故障警示及排除校驗的FMS生產(chǎn)線倉庫系統(tǒng)的控制方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取物料屬性信息，采用基于機器學(xué)習(xí)的分類模型對物料進行分類識別，生成物料唯一標識碼并與電子標簽綁定，建立物料實時追蹤體系；構(gòu)建基于多目標優(yōu)化的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于實測交通流的預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋時變可靠度評估方法，包括：根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計圖紙，建立預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋的有限元模型，計算并定義縱橋向各截面的截面屬性；確定橋梁結(jié)構(gòu)最不利截面位置；通過構(gòu)建好的退化模型計算最不利截面的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評估方法，包括以下步驟：對圖像中的房屋輪廓、洞口和標識物進行識別，利用OpenCV通過標識物對圖像進行視角矯正并測算目標的實際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對圖像進行分類，實...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      一種塔式太陽能電站吸熱器管屏的應(yīng)力計算方法，涉及太陽能光熱發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的，吸熱器管屏應(yīng)力分析計算效率低、建模與計算流程復(fù)雜、難以實現(xiàn)全工況快速覆蓋計算與結(jié)構(gòu)快速優(yōu)化設(shè)計的缺陷，本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：一種塔式太陽能電站...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及集成學(xué)習(xí)形變預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于復(fù)雜樣本導(dǎo)向的雙權(quán)堆疊形變預(yù)測集成模型建模方法，包括：建立CLAnet、RBF、MLP、CNN及XGBoost五個異構(gòu)基模型；建立支持向量回歸機作為元模型；基于stacking框架構(gòu)建二級...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請公開了一種三維顆粒的分割方法、裝置以及計算機程序產(chǎn)品。該分割方法包括：接收三維顆粒的斷層圖像；基于該圖像生成顆粒體素圖；將體素圖轉(zhuǎn)換成由N×3維矩陣表示的點云，N表示點云中的點的數(shù)量；通過多鄰域方式標記點云中的連通域，獲得表示多個顆粒...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及AI數(shù)字人交互技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種數(shù)字人AI導(dǎo)游助理的個性化交互與場景適配系統(tǒng)，包括獲取同一時刻用戶畫像多模態(tài)數(shù)據(jù)，并分別對多模態(tài)數(shù)據(jù)提取特征，對提取的特征進行多模態(tài)特征融合，生成融合特征；基于融合特征生成意圖類別和情感狀態(tài)；基...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種基于字詞多粒度特征增強算法的施工規(guī)范文本知識圖譜構(gòu)建方法，在命名實體識別任務(wù)中，引入BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型作為嵌入層，獲取字粒度與詞粒度向量表示，在解決了一詞多義問題的同時提高專業(yè)詞在句中重要性，將其與BiLSTM?Atte...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	8
		            	
		            	下一頁


                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
国产午夜亚洲精品区|
青青小草av一区二区三区|
亚洲欧美国产免费综合视频|
国产精品久久久久免费观看|
国内精品视频一区二区三区|
成人国产精品无码网站|
性色av极品无码专区亚洲|
精品无码国产自产野外拍在线|
4hu44四虎www在线影院麻豆|
国产乱视频在线观看|
巨爆乳中文字幕爆乳区|
性xxxx欧美老妇胖老太性多毛|
人人妻人人添人人爽日韩欧美|
黄在线看片免费人成视频|
曰本无码人妻丰满熟妇5g影院|
67194熟妇在线观看线路|
亚洲综合小说专区图片|
人妻人人澡人人添人人爽人人玩
|
av东京热无码专区|
人妻激情文学|
538在线精品视频|
日日摸日日碰人妻无码老牲|
97人妻碰碰碰久久久久禁片|
中文有无人妻vs无码人妻激烈|
亚洲日韩av无码中文|
无码人妻精品专区在线视频|
黑人强辱丰满的人妻熟女|
国产精品一在线观看|
国产又黄又湿无遮挡免费视频|
97人妻天天爽夜夜爽二区|
少妇厨房愉情理9仑片视频下载
|
亚洲AV天天做在线观看|
中文字幕人妻在线精品|
国产真实高潮太爽了|
欧美一区内射最近更新|
久久99精品久久久久久清纯|
在线观看免费无码专区|
亚洲色噜噜网站在线观看|
欧美高清精品一区二区|
少妇高清一区二区免费看|
精品一区二区三区影院在线午夜|