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          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
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          • 本發(fā)明提供的一種基于陡坡帶砂礫巖結(jié)構(gòu)的綜合地質(zhì)建模方法及系統(tǒng),所述建模方法包括:步驟S1:建立與陡坡帶砂礫巖可對(duì)比的模型,獲得對(duì)比模型;步驟S2:對(duì)建立的對(duì)比模型進(jìn)行構(gòu)型層次結(jié)構(gòu)解剖;步驟S3:建立陡坡帶砂礫巖構(gòu)型層次結(jié)構(gòu)模式;步驟S4:通...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種水文數(shù)據(jù)的處理方法、模型訓(xùn)練方法和電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域。其中,該方法包括:獲取流域內(nèi)監(jiān)測(cè)到的監(jiān)測(cè)水文數(shù)據(jù),其中,監(jiān)測(cè)水文數(shù)據(jù)用于表征與流域的流量具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的水文數(shù)據(jù);利用特征生成模型基于監(jiān)測(cè)水文數(shù)據(jù)對(duì)流域的水文特征進(jìn)...
          • 本發(fā)明提供一種三維集成電路的構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及電路設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:將初始集成電路中的各子系統(tǒng)劃分為第一子晶粒和第二子晶粒;將各子系統(tǒng)的第一子晶粒和初始集成電路的頂層邏輯進(jìn)行組合,得到目標(biāo)芯片的底層晶粒;將各子系統(tǒng)的第...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)法糾錯(cuò)模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì);方法包括:基于目標(biāo)語(yǔ)言的第一信息樣本集合,對(duì)初始語(yǔ)法糾錯(cuò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到中間語(yǔ)法糾錯(cuò)模型;獲取目標(biāo)語(yǔ)言的第二信息樣本集合,第二信息樣本集合中的各第二信息樣本均具有目標(biāo)語(yǔ)言的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種陣列式傳感器件,包括傳感器陣列和與傳感器陣列相連的讀出電路,其中,每一行傳感器連接到同一控制端,每一列傳感器連接到同一讀出端;讀出電路包括選通單元與處理單元;選通單元包括N個(gè)選通子單元,至少2列傳感器的讀出端連接到一個(gè)選通子...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施方式提供一種目標(biāo)量子系統(tǒng)的基態(tài)能量值的確定方法及相關(guān)裝置,包括:獲取指定參數(shù)集對(duì)應(yīng)的多個(gè)參數(shù)取值集;以最小化量子態(tài)的能量值為目標(biāo),調(diào)整參數(shù)取值集中至少部分參數(shù)取值,至達(dá)成指定收斂條件,得到目標(biāo)量子系統(tǒng)的基態(tài)能量值;調(diào)整參數(shù)取值集...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施方式提供了一種量子系統(tǒng)能量值計(jì)算方法、測(cè)量結(jié)果發(fā)送方法及相關(guān)裝置。所述方法應(yīng)用于量子計(jì)算系統(tǒng)中的基礎(chǔ)計(jì)算單元;所述方法包括:基于泡利分組策略對(duì)量子系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的哈密頓量包括的多個(gè)哈密頓量子項(xiàng)進(jìn)行分組,得到多個(gè)哈密頓量子項(xiàng)組;其中,哈...
          • 本公開(kāi)涉及數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域,具體涉及一種物品流控制方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。該物品流控制方法包括:獲取目標(biāo)物品預(yù)先基于元數(shù)據(jù)增設(shè)的屬性;在檢測(cè)到所述屬性為影響物品流的特殊屬性時(shí),基于所述屬性配置特性標(biāo)簽;為各所述特性標(biāo)簽進(jìn)行賦值得到各所述...
          • 本公開(kāi)提供了一種運(yùn)單數(shù)據(jù)處理方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),可以應(yīng)用于智能客服技術(shù)領(lǐng)域、大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域、人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該運(yùn)單數(shù)據(jù)處理方法包括:從第一數(shù)據(jù)系統(tǒng)中讀取待處理運(yùn)單的非時(shí)效性特征數(shù)據(jù),并從第二數(shù)據(jù)系統(tǒng)中讀取待處理運(yùn)單的時(shí)效性特征...
          • 本發(fā)明提供一種設(shè)備節(jié)能策略生成方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,包括:獲取客戶端上傳的實(shí)時(shí)用電的總體負(fù)荷數(shù)據(jù);將總體負(fù)荷數(shù)據(jù)輸入總體負(fù)荷分解模型,得到各設(shè)備的負(fù)荷貢獻(xiàn)數(shù)據(jù);將各設(shè)備的負(fù)荷貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)輸入負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)得到各設(shè)備的未來(lái)負(fù)荷數(shù)...
          • 本發(fā)明提供了一種單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法及裝置,單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法包括:根據(jù)目標(biāo)油田的儲(chǔ)層表征參數(shù)確定所述目標(biāo)油田的儲(chǔ)量;根據(jù)所述目標(biāo)油田的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建所述目標(biāo)油田內(nèi)單井的產(chǎn)量模型;根據(jù)所述儲(chǔ)量、當(dāng)前的生產(chǎn)成本以及油氣價(jià)格、所述產(chǎn)量模...
          • 本發(fā)明提供的一種基于VUE的用戶工作空間自定制方法包括:步驟S1:獲取項(xiàng)目,設(shè)計(jì)框架,獲取用戶工作空間自定制方案;步驟S2:構(gòu)建主對(duì)象間的數(shù)據(jù)和成果關(guān)聯(lián)關(guān)系;步驟S3:建立面向業(yè)務(wù)主題的應(yīng)用模式,支持綜合獲取業(yè)務(wù)協(xié)同應(yīng)用;步驟S4:方案路線...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了資質(zhì)認(rèn)證信息生成方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括:響應(yīng)于接收到資質(zhì)認(rèn)證請(qǐng)求,獲取技能資質(zhì)選擇請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的技能資質(zhì)信息;從該目標(biāo)服務(wù)端中獲取與配置信息獲取請(qǐng)求相對(duì)應(yīng)的認(rèn)證策略配置信息和認(rèn)證資質(zhì)認(rèn)證...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種資源轉(zhuǎn)移方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:響應(yīng)于針對(duì)目標(biāo)資源轉(zhuǎn)移場(chǎng)景發(fā)起的資源轉(zhuǎn)移操作,調(diào)用與目標(biāo)資源轉(zhuǎn)移場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的資源轉(zhuǎn)移接口向服務(wù)器發(fā)起資源轉(zhuǎn)移;接收由資源轉(zhuǎn)移接口或服務(wù)器返...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N區(qū)塊鏈交易的處理方法、裝置、電子設(shè)備和可讀介質(zhì)。該方法包括:獲取待處理的區(qū)塊鏈交易,區(qū)塊鏈交易包含有交易標(biāo)識(shí)信息;根據(jù)區(qū)塊鏈交易的交易標(biāo)識(shí)信息,確定區(qū)塊鏈交易在節(jié)點(diǎn)交易池中對(duì)應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)分區(qū),其中,節(jié)點(diǎn)交易池中包含多個(gè)數(shù)據(jù)分區(qū)...
          • 本發(fā)明提供一種基于油價(jià)調(diào)整的加油站銷量預(yù)測(cè)方法及裝置,所述方法包括:基于加油站的油價(jià)調(diào)整信息,確定油價(jià)特征;油價(jià)特征用于表征油價(jià)調(diào)整對(duì)加油站銷量的影響程度;基于油價(jià)特征,以及加油站的歷史銷量,預(yù)測(cè)加油站的未來(lái)銷量。本發(fā)明提供的基于油價(jià)調(diào)整的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種影響因素確定方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:根據(jù)第一數(shù)目個(gè)初始影響因素中各個(gè)初始影響因素的相關(guān)性,得到第二數(shù)目個(gè)候選影響因素;基于命中次數(shù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)計(jì)算第二數(shù)目個(gè)候選影響因素各自的權(quán)重和矯正系數(shù);針對(duì)所述目標(biāo)用戶群中...
          • 本發(fā)明提供一種基于梯度提升決策樹(shù)與環(huán)比分析的建筑能耗預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),適用于建筑能耗預(yù)測(cè)領(lǐng)域,該方法包括:獲取樣本數(shù)據(jù);基于樣本數(shù)據(jù),構(gòu)建初始GBDT模型;對(duì)初始GBDT模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練,得到目標(biāo)GBDT模型;根據(jù)環(huán)比時(shí)間周期,確...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品;方法包括:獲取對(duì)象網(wǎng)格模型、對(duì)應(yīng)對(duì)象網(wǎng)格模型的第一紋理參數(shù),基于第一權(quán)重參數(shù)對(duì)對(duì)象網(wǎng)格模型進(jìn)行形變處理,得到第一形變對(duì)象網(wǎng)格模型;基于第一形變對(duì)...
          • 本公開(kāi)是關(guān)于一種超分辨率重建方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法可以包括:獲取原始圖像,并對(duì)所述原始圖像中包含的原始文字進(jìn)行特征提取,得到所述原始文字的位置特征向量和語(yǔ)義特征向量;在字典庫(kù)所含的候選文字中檢索與所述語(yǔ)義特征向量相匹配的目標(biāo)...
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