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          計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的選煤廠人員違規(guī)行為監(jiān)測(cè)方法,涉及違規(guī)行為監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明面向高風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備密集、作業(yè)環(huán)境復(fù)雜、安全規(guī)范嚴(yán)格的選煤廠,通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、行為分析與多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,對(duì)生產(chǎn)全流程人員不安全行為進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別與分級(jí)聯(lián)動(dòng)處置...
          • 本申請(qǐng)涉及一種遙感建筑物提取方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括:獲取建筑物的遙感影像數(shù)據(jù);對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的遙感影像數(shù)據(jù);將預(yù)處理后的遙感影像數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的建筑物提取模型,得到初始建筑物提取結(jié)果;對(duì)初始建筑物提取結(jié)果...
          • 本發(fā)明提供了一種基于雙流動(dòng)態(tài)融合多尺度特征網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)品表面缺陷檢測(cè)方法和系統(tǒng),涉及工業(yè)智能檢測(cè)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)交叉技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取訓(xùn)練集,包含若干張工業(yè)品圖像及其真實(shí)缺陷標(biāo)簽和缺陷定位框;對(duì)訓(xùn)練集圖像進(jìn)行預(yù)處理,獲得預(yù)處理后數(shù)據(jù)集;將預(yù)處理...
          • 本申請(qǐng)涉及電數(shù)字處理技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種汽車標(biāo)準(zhǔn)文檔的檢索方法和設(shè)備。該方法包括:采集汽車標(biāo)準(zhǔn)文檔,對(duì)汽車標(biāo)準(zhǔn)文檔進(jìn)行預(yù)處理;將所述汽車標(biāo)準(zhǔn)文檔和預(yù)處理后的內(nèi)容存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中;根據(jù)當(dāng)前用戶查詢類型與當(dāng)前業(yè)務(wù)場(chǎng)景確定混合檢索的權(quán)重;根...
          • 基于知識(shí)圖譜的體操教學(xué)資源智能推薦方法,涉及資源推薦技術(shù)領(lǐng)域;對(duì)不同體操動(dòng)作的教學(xué)資源進(jìn)行采集,并分別構(gòu)建第一知識(shí)圖譜和第二知識(shí)圖譜,獲取用戶的第一錄制視頻及其第一評(píng)分,并構(gòu)建第一評(píng)分模型,根據(jù)第一評(píng)分獲取用戶的達(dá)標(biāo)動(dòng)作集合,結(jié)合第二知識(shí)圖...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)D?FINE算法的光伏面板表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括如下步驟:(1)、基于光伏面板表面缺陷圖像構(gòu)建光伏面板表面缺陷數(shù)據(jù)集;(2)、基于特征動(dòng)態(tài)增強(qiáng)機(jī)制對(duì)D?FINE模型的骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn);(3)、基于步驟(1)...
          • 本發(fā)明具體涉及一種基于狀態(tài)空間模型的遙感圖像語(yǔ)義分割方法,包括:獲取遙感圖像,將遙感圖像輸入骨干網(wǎng)絡(luò)提取特征,輸出4階段特征圖;將4階段特征圖依次輸入動(dòng)態(tài)權(quán)重對(duì)偶路徑特征增強(qiáng)模塊、多尺度耦合特征融合模塊和對(duì)偶注意力機(jī)制增強(qiáng)的Mamba解碼器...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的建筑物提取方法、系統(tǒng)及裝置,包括:獲取待檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域的原始衛(wèi)星高光譜影像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理;基于預(yù)處理后的高光譜衛(wèi)星影像構(gòu)建聯(lián)合衛(wèi)星高光譜影像與無(wú)人機(jī)高分辨率影像的多尺度協(xié)同觀測(cè)體系,并提取出建筑物候選區(qū);...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的航班配載放行管理方法,屬一種航班載量精細(xì)化管理方法,通過(guò)獨(dú)有的公式算法判斷當(dāng)前航班是否超載,并且利用跑道方向、貨物集合與乘客的標(biāo)準(zhǔn)重量作為依據(jù),計(jì)算當(dāng)前航班是否超載,并通過(guò)跑道方向、行李重量以及可裝貨重量數(shù)據(jù)預(yù)...
          • 本發(fā)明提出了一種海上智能偵察儀多尺度小波變換的動(dòng)態(tài)序列推薦機(jī)制,屬于通訊信息服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,包括:嵌入層、多尺度小波分解層、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層、多視圖對(duì)比學(xué)習(xí)模塊、最終推薦層。本發(fā)明通過(guò)引入離散小波變換替代傳統(tǒng)的傅立葉變換和離散余弦變換,以更精準(zhǔn)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于云邊端協(xié)同的電力運(yùn)維場(chǎng)景小目標(biāo)檢測(cè)方法,涉及電力運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,包括:終端設(shè)備對(duì)電力運(yùn)維場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,并將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送至邊緣設(shè)備;邊緣設(shè)備對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵幀提取;邊緣設(shè)備將提取的關(guān)鍵特征輸入邊緣目標(biāo)檢測(cè)模型,并...
          • 一種地下綜合管廊的漏水實(shí)時(shí)檢測(cè)方法及系統(tǒng),漏水檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括如下步驟:獲取初始滲漏圖像;將初始滲漏圖像輸入Mask R?CNN 模型,以得到滲水檢測(cè)結(jié)果;其中,所述Mask R?CNN 模型的主干網(wǎng)絡(luò)為Swin Transfor...
          • 本發(fā)明提出一種3D醫(yī)學(xué)影像和多層次標(biāo)簽的生成方法,該方法包括以下步驟:收集3D醫(yī)學(xué)影像及其類別標(biāo)簽與像素級(jí)分割標(biāo)簽,并將其轉(zhuǎn)化為適合擴(kuò)散模型的格式;構(gòu)建并訓(xùn)練像素級(jí)標(biāo)簽的變分自編碼器,采用邊界敏感、類別平衡的重建損失函數(shù);在潛空間中訓(xùn)練基于...
          • 本發(fā)明屬于海洋油氣深水勘探技術(shù)領(lǐng)域,提供一種融合機(jī)理和數(shù)據(jù)的隔水管解離后鉆井下泄液黏滯摩擦力模型的確定方法,所述方法包括:步驟S1:獲取原始數(shù)據(jù),包括隔水管頂部與底部的壓差、液柱高度、管內(nèi)壁橫截面積、管內(nèi)液體的流速和管內(nèi)壁的下泄液黏滯摩擦力...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的耐鹽堿水稻病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括水稻數(shù)據(jù)采集、水稻數(shù)據(jù)優(yōu)化、建立耐鹽堿水稻病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)模型和耐鹽堿水稻病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)。本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域,具體是指基于人工智能的耐鹽堿水稻病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),本方案根據(jù)耐...
          • 在所描述的實(shí)施例中,提供了一種用于處理信息的多智能體系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)處理智能體和標(biāo)準(zhǔn)集成智能體,該數(shù)據(jù)處理智能體被配置為攝取和標(biāo)準(zhǔn)化原始數(shù)據(jù)輸入以產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),該標(biāo)準(zhǔn)集成智能體被配置為將報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)中從而生成集成報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)。該系統(tǒng)...
          • 本發(fā)明涉及氣井油管技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了氣井造斜段油管失效數(shù)智分析方法,獲取用來(lái)預(yù)測(cè)油管在造斜段的應(yīng)力?腐蝕?疲勞聯(lián)合損傷的失效判斷數(shù)據(jù)集,包括按預(yù)設(shè)布局方式在油管上布設(shè)光纖傳感、電磁探傷和流體化學(xué)傳感,實(shí)時(shí)采集的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)組;還包括井史數(shù)據(jù);根據(jù)...
          • 一種用于想象語(yǔ)言腦電地形圖解碼的三維卷積方法。其解決了針對(duì)多節(jié)律腦電地形圖,現(xiàn)有卷積網(wǎng)絡(luò)方法在建模能力的不足,導(dǎo)致其在想象語(yǔ)言中的解碼精度顯著下降問(wèn)題。在矩形BEAM重構(gòu)方面,搭建了頻段特異性自適應(yīng)變差克里金插值模型,根據(jù)各頻段腦電功率的空...
          • 本發(fā)明屬于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的AR場(chǎng)景化家具識(shí)別與動(dòng)態(tài)移除系統(tǒng),包括:基于所獲取的酒店場(chǎng)景AR圖像序列數(shù)據(jù)分別進(jìn)行多視角圖像配準(zhǔn)、家具實(shí)體分割、遮擋補(bǔ)全分析形成完整家具輪廓特征;分析家具多維特征向量的風(fēng)格相似度,獲得...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種對(duì)大規(guī)模光伏系統(tǒng)的雷擊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和相關(guān)設(shè)備,通過(guò)識(shí)別光伏陣列對(duì)稱軸劃分全等象限、選取代表性區(qū)域建立對(duì)稱映射,結(jié)合蒙特卡洛生成雷擊事件、電幾何模型分類,再經(jīng)三級(jí)判定篩選高風(fēng)險(xiǎn)雷擊、PEEC計(jì)算過(guò)電壓,最終綜合失效情況并映射全...
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