<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
        會員權益
        需求市場

        
        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
             / 

            
            
            免費注冊
        
    
          

          



          
    
          
        到頂部
        到底部
    
          

          















          
    
    
          
        
        
          
            
            
            
            
            
            
            
            

            
            
          
                
          
                    
                    清空
                    搜索
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		最新專利技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請公開了一種自然語言問答方法、系統(tǒng)、設備、介質及產品，涉及語義識別技術領域，該方法基于命名實體識別模型對用戶問句進行識別，確定關鍵實體；所述關鍵實體包括問題中的地名、距離和方位；基于用戶意圖識別模型對所述用戶問句進行文本分類，確定用戶的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請公開了一種文件展示方法、系統(tǒng)、設備及介質，應用于計算機技術領域，用于解決行政規(guī)范性證明材料文件的合規(guī)性審核效率低的問題，包括：響應于針對行政規(guī)范性證明材料文件的查看操作，分屏顯示摘要導圖顯示區(qū)域和證明材料顯示區(qū)域，在證明材料顯示區(qū)域呈...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種列式存儲的氣象格點數(shù)據(jù)的分片存儲與多級抽稀方法，包括以下步驟：S1.數(shù)據(jù)解析與坐標轉換；S2.批次數(shù)據(jù)合并；S3.多級抽稀聚合；S4.空間分片與索引建立；S5.列式分片存儲。本發(fā)明通過基于列式存儲的氣象格點數(shù)據(jù)的分片存儲與多...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請公開了一種基于地名時空派生關系網絡的空間模糊位置確定方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)信息處理領域。所述方法包括：獲取待推理地物信息；基于地名時空派生關系網絡，采用語義相似度根據(jù)所述待推理地物信息確定空間相似集合；地名時空派生關系網絡是采用地名時空...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜與語義推理的座艙主動推薦系統(tǒng)及方法，涉及智能座艙技術領域。該系統(tǒng)通過接收用戶的自然語言語音輸入，執(zhí)行語音識別與語義解析，提取用戶意圖、關鍵詞與槽位實體，生成結構化語義信息，結合環(huán)境上下文信息構建或調用帶有語義關系...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請公開了一種線性代數(shù)方程組的快速求解方法，其屬于數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：根據(jù)待求解的線性代數(shù)方程組內的系數(shù)矩陣確定預條件矩陣，在每輪迭代求解過程中，按照如下步驟得到解向量：利用預條件共軛梯度算法對線性代數(shù)方程組進行求解，基于當前迭代輪所...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      基于解析四維集合變分的地理依賴耦合參數(shù)優(yōu)化方法，屬于海洋數(shù)據(jù)同化技術領域。包括：選取獨立點、生成參數(shù)初始擾動場集合、開展A?4DEnVar數(shù)據(jù)同化、基于獨立點參數(shù)值插值得到全網格參數(shù)。本發(fā)明實現(xiàn)了在強耦合數(shù)據(jù)同化框架下基于A?4DEnVar...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種面向漁業(yè)養(yǎng)殖的自動計量投料控制方法和系統(tǒng)，所述方法包括：投料智能化分析，在漁業(yè)的養(yǎng)殖階段針對自動計量投料過程進行智能化分析，根據(jù)不同投放飼料類型分析和投放過程分析，確定當前養(yǎng)殖階段的投料是否合格；投料區(qū)域多特征分析，對養(yǎng)殖投料...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領域，涉及一種適用于山體區(qū)域的三維地質災害模型構建方法及系統(tǒng)，包括：對每個第一監(jiān)測點在每一時刻下的三維地理坐標和環(huán)境數(shù)據(jù)進行異常篩選，得到在每一時刻下的多個第二監(jiān)測點；根據(jù)每一時刻的多個第二監(jiān)測點對應的第一數(shù)量與全部的第一...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提出了一種多參數(shù)融合的鉆具狀態(tài)智能診斷方法、裝置及設備，通過獲取鉆具基礎運行參數(shù)確定穩(wěn)定工作時段，在穩(wěn)定時段向鉆具施加特定頻率激勵振動形成主動傳播波；采用多點監(jiān)測技術獲取響應振動信號并提取時刻序列，通過差分處理獲取時序偏移量；基于時序...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及衛(wèi)星軌道預測技術領域，公開了基于物理信息神經網絡的衛(wèi)星軌道預測方法、終端及介質。該方法基于同一時間段內的衛(wèi)星位置數(shù)據(jù)、太陽位置數(shù)據(jù)和月球位置數(shù)據(jù)，構建樣本集；構建物理信息神經網絡；該網絡以衛(wèi)星歷史位置數(shù)據(jù)作為輸入，預測未來時刻的衛(wèi)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種結合地質參數(shù)反演的壓裂施工壓力多步預測方法，屬于非常規(guī)油氣資源勘探開發(fā)技術領域。所述方法包括以下步驟：S1：收集多個井區(qū)的基礎數(shù)據(jù)，并對所述基礎數(shù)據(jù)進行預處理，獲得數(shù)據(jù)集；S2：建立地質反演模型和時序預測模型；S3：在所述數(shù)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種針對失效線索的召回激活方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，所述方法包括通過對原始破損線索數(shù)據(jù)集進行初步清洗，獲取包含缺失字段的記錄集合，針對每一項缺失字段采用預先建立的特征推斷模型，生成初步補全后的線索數(shù)據(jù)集，得到第一階段修復記錄；...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種基于增強記憶狀態(tài)空間模型的磁芯損耗預測方法，涉及磁芯損耗預測技術領域，獲取輸入特征：B波形、H波形、溫度和頻率；通過Mamba狀態(tài)空間模型處理得到基本特征，通過特征轉換模塊將基本特征進行增強，得到中間特征；通過構建增強記憶狀...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種服務金融場景需求的大模型智能匹配方法，包括：1、評估大模型的金融能力：基于各個能力維度的評價指標和得分得到能力特征向量；2、金融業(yè)務場景需求解析：結合領域關鍵詞映射、語義向量匹配和大模型評估三種方法，運用動態(tài)權重調制與多層次...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及智能健身器械與運動康復技術領域，提供了一種肌肉硬度檢測與筋膜槍擊打參數(shù)智能匹配方法及系統(tǒng)。方法通過獲取目標肌肉區(qū)域在靜態(tài)按壓狀態(tài)下的原始硬度檢測信號；對原始硬度檢測信號進行降噪濾波處理，提取反映肌肉硬度的特征參數(shù)；將特征參數(shù)輸入預...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種眼圖交叉點集查找方法及計算機可讀存儲介質，獲取眼圖離散點數(shù)據(jù)，將眼圖離散點數(shù)據(jù)劃分為多個子集合，每個子集合中均包括一個眼交叉點集，對每個子集合，定位到每個子集合的眼交叉位置，獲取眼交叉位置的眼圖離散點數(shù)據(jù)另存到對應的交叉點數(shù)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      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；基于所設計的編碼器對所述RGB圖像進行特征提取，以獲得判別性特征向量；對每個RGB圖像通過數(shù)據(jù)增強生成樣本對，利用監(jiān)督對比學習方法優(yōu)化嵌入空間，使同類樣...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明實施例公開了一種基于多模態(tài)融合的動態(tài)意圖理解方法，包括：獲取用戶在本次對話中的多模態(tài)行為數(shù)據(jù)；根據(jù)本次對話是否為首次對話，對本次對話文本進行改寫；將改寫后的對話文本和其它多模態(tài)行為數(shù)據(jù)共同提供至大模型，提示大模型識別本次對話的意圖；具...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供一種基于單元網格劃分的路面濕滑狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)，首先將管控路段劃分為多個帶有唯一網格標識信息和空間位置邊界的單元網格，接著獲取各單元網格對應的包含反映路面表面狀態(tài)檢測參數(shù)集合的路面檢測數(shù)據(jù)，基于檢測數(shù)據(jù)和空間位置邊界建立單元網格...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	77
		            	
		            	下一頁
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
久久精品青青大伊人av|
国产精品婷婷久久爽一下|
自拍偷区亚洲综合12p|
狠狠cao2020高清视频|
青草伊人久久综在合线亚洲|
乱亲女h秽乱长久久久|
久久99热久久99精品|
国产精品香蕉成人网在线观看|
韩国无码中文字幕在线视频|
国产精品欧美福利久久|
国产人妻无码一区二区三区18
|
国产精品一区在线蜜臀|
亚洲日韩精品欧美一区二区一|
国自产偷精品不卡在线|
国产日韩欧美久久久精品图片|
人妻无码久久一区二区三区免费
|
永久黄网站色视频免费直播|
亚欧乱色国产精品免费|
一本高清码二区三区不卡|
日韩精品一区二区三区中文|
国99久9在线 | 免费|
免费特级黄毛片|
国产成人一区二区三区免费|
揉着我的奶从后面进去视频|
午夜DY888国产精品影院|
成人做受黄大片|
无码国产玉足脚交极品播放|
国产超碰无码最新上传|
国产欧美日韩综合精品一区二区|
日本一高清二区视频久二区|
99久久婷婷国产综合精品青草漫画|
日本道精品一区二区三区|
亚洲欧洲自拍拍偷午夜色|
久久99精品国产自在现线小黄鸭|
久久被窝亚洲精品爽爽爽|
天天看片天天av免费观看|
亚洲中文在线精品国产|
亚洲午夜爱爱香蕉片|
小污女小欲女导航|
日本在线一区二区三区欧美|
六月丁香综合在线视频|