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      • 本發(fā)明公開了泡沫清洗劑生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)采集方法,涉及泡沫清洗劑生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:在泡沫清洗劑振動(dòng)熟化過程中,首先采用高精度的傳感器對(duì)泡沫清洗劑當(dāng)前的工藝數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集,掌握泡沫清洗劑在不同振動(dòng)階段的動(dòng)態(tài)變化。本發(fā)明通過對(duì)振動(dòng)熟化過...
      • 本發(fā)明公開基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私保護(hù)系統(tǒng),涉及隱私保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括:分布式參與節(jié)點(diǎn)集群,每個(gè)參與節(jié)點(diǎn)配置有本地模型訓(xùn)練單元及隱私保護(hù)模塊;協(xié)調(diào)服務(wù)器,與各參與節(jié)點(diǎn)通過安全通信層連接,包含模型聚合模塊與動(dòng)態(tài)信任評(píng)估模塊;全局模型分發(fā)通道...
      • 本發(fā)明公開了一種基于CATIA的快速骨架建模方法,通過橋梁參數(shù)EXCEL表和封裝的UDF實(shí)現(xiàn)鋼桁骨架自動(dòng)化建模。步驟包括:利用EKL語言調(diào)用參數(shù)表數(shù)據(jù),批量生成并編號(hào)上/下弦節(jié)點(diǎn),生成弦桿、腹桿及橫向聯(lián)系線,構(gòu)建幾何圖形集并調(diào)用UDF生成包...
      • 本發(fā)明公開了一種飛行器軌跡解算方法、裝置、模型訓(xùn)練方法和程序產(chǎn)品,涉及航空航天領(lǐng)域,用以同時(shí)確保飛行器軌跡解算效率和物理一致性。本發(fā)明通過構(gòu)建離散化飛行器軌跡動(dòng)力學(xué)微分模型生成軌跡解算標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)集合,利用軌跡解算標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)集合訓(xùn)練飛行軌...
      • 本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的航空彈性片疲勞損傷演化智能預(yù)測(cè)方法,包括如下步驟:S1、構(gòu)建有限元模型并進(jìn)行模態(tài)校準(zhǔn),建立數(shù)字孿生模型;S2、獲取實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);S3、構(gòu)建裂紋誘發(fā)勢(shì)能張量場(chǎng),獲得裂紋發(fā)展勢(shì)能概率分布圖;S4、采用勢(shì)能驅(qū)動(dòng)的圖演化耦...
      • 本發(fā)明公開了基于建筑數(shù)模的室內(nèi)管網(wǎng)評(píng)估方法、裝置、終端及介質(zhì),涉及室內(nèi)管網(wǎng)領(lǐng)域。所述方法基于建筑信息模型提取室內(nèi)管網(wǎng)數(shù)據(jù),根據(jù)室內(nèi)管網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建顧及空間幾何關(guān)系的室內(nèi)管網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型;對(duì)室內(nèi)管網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行攻擊,從拓?fù)渚S度和空間維度對(duì)室內(nèi)管網(wǎng)的性...
      • 本發(fā)明提供了有載調(diào)壓開關(guān)電壽命預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),所述預(yù)測(cè)系統(tǒng)包括開斷試驗(yàn)單元、建模單元和壽命預(yù)測(cè)單元,對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)方法具體為:基于三相交叉互聯(lián),獲取開斷試驗(yàn)數(shù)據(jù),并計(jì)算接觸電阻值的增量序列,基于Wiener過程模擬接觸電阻增量的退化過程;根據(jù)模...
      • 本發(fā)明提供一種城市內(nèi)澇智能處置方法、系統(tǒng)及設(shè)備,該方法包括:根據(jù)多模態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建當(dāng)前內(nèi)澇事件的特征向量和知識(shí)圖譜;根據(jù)特征向量相似度和知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)相似度選取相似的歷史案例;對(duì)相似歷史案例在采取相應(yīng)應(yīng)對(duì)策略后取得的處置效果進(jìn)行評(píng)分,得到應(yīng)對(duì)...
      • 本發(fā)明公開了一種基于空間約束改性嵌入式地球化學(xué)異常的金礦靶區(qū)優(yōu)選方法及其系統(tǒng)和存儲(chǔ)器。該方法包括:采集目標(biāo)區(qū)域的地球化學(xué)數(shù)據(jù),經(jīng)預(yù)處理后,得空間序列化的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣和鄰接矩陣;采用全局Transformer編碼建模,得到目標(biāo)區(qū)域各采樣點(diǎn)全...
      • 本發(fā)明提供一種結(jié)構(gòu)與熱力學(xué)參數(shù)耦合的天然氣透平膨脹機(jī)出口狀態(tài)預(yù)測(cè)方法,屬于非變?nèi)菔脚蛎浹b置熱力過程建模計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過獲取膨脹機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)、工況條件及天然氣多組分混合物的熱物性數(shù)據(jù),計(jì)算理想等熵膨脹過程下的理論出口狀態(tài),并估算膨脹過程...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于科技成果管理的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng),包括:獲取每一類別的科技成果的初始知識(shí)圖譜,根據(jù)目標(biāo)實(shí)體與參考圖譜中所有實(shí)體的詞向量和結(jié)構(gòu)特征向量的相似性,獲取目標(biāo)實(shí)體在參考圖譜中的若干個(gè)候選實(shí)體,根據(jù)目標(biāo)...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于層級(jí)化混合專家模型的推理方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì);該方法通過樹形層次結(jié)構(gòu)專家簇選擇、雙層路由機(jī)制與動(dòng)態(tài)資源調(diào)度相結(jié)合,有效解決了傳統(tǒng)混合專家模型存在的計(jì)算冗余、資源分配失衡及動(dòng)態(tài)調(diào)整能力不足的問題,具有提升多碳任務(wù)推理效率、...
      • 本發(fā)明公開了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征級(jí)深度可解釋空調(diào)故障診斷方法,屬于基于特定計(jì)算模型的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1、構(gòu)建故障訓(xùn)練數(shù)據(jù);S2、基于節(jié)點(diǎn)分類的k近鄰圖構(gòu)建策略將故障訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖數(shù)據(jù),同時(shí)得到圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù);S3、得到高...
      • 本發(fā)明公開了基于擴(kuò)展指令集的超導(dǎo)量子測(cè)控微控制器及測(cè)控系統(tǒng),涉及量子計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,包括狀態(tài)機(jī),用于控制系統(tǒng)運(yùn)行,管理指令的執(zhí)行順序和狀態(tài)切換;流水線,為四步兩級(jí)流水線結(jié)構(gòu),當(dāng)前指令依次經(jīng)過取指、譯碼、執(zhí)行、寫回階段,并且在寫回階段開始執(zhí)行下...
      • 本發(fā)明提供的工業(yè)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),具體是通過獲取原始多源工業(yè)數(shù)據(jù),對(duì)該原始多源工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的工業(yè)數(shù)據(jù)特征集,通過構(gòu)建去噪擴(kuò)散模型對(duì)該預(yù)處理的工業(yè)數(shù)據(jù)特征集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),得到增強(qiáng)序列;對(duì)預(yù)處理后的工業(yè)數(shù)據(jù)集提取數(shù)據(jù)特征之...
      • 本發(fā)明涉及制備優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種陶瓷線路板的制備工藝優(yōu)化方法及裝置,所述方法包括:獲取目標(biāo)陶瓷線路板的若干組激光加工參數(shù),計(jì)算每組的熱輸入值,采集激光加工模擬過程的加工質(zhì)量數(shù)據(jù),并計(jì)算每組激光加工參數(shù)的加工質(zhì)量得分,對(duì)熱輸入值和加工質(zhì)...
      • 本發(fā)明提供的基于輔助任務(wù)的多任務(wù)多目標(biāo)車輛路徑規(guī)劃方法及裝置,涉及多目標(biāo)車輛路徑優(yōu)化領(lǐng)域。本發(fā)明通過分別構(gòu)建主任務(wù)F及動(dòng)態(tài)輔助任務(wù)S的目標(biāo)函數(shù)與約束條件;根據(jù)獲取的由若干客戶組成的客戶集生成初始方案解,并保存至存檔 2025-09-12
      • 一種基于多源數(shù)據(jù)融合的智能化大水面生態(tài)漁業(yè)管理系統(tǒng),涉及智慧漁業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:將大水面養(yǎng)殖區(qū)域劃分為若干子區(qū)域,在各個(gè)子區(qū)域設(shè)置環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)位和生物監(jiān)測(cè)點(diǎn)位,采集多源數(shù)據(jù),構(gòu)建多源數(shù)據(jù)一體化可視圖;輸出當(dāng)前采集周期各個(gè)水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)、氣象監(jiān)測(cè)...
      • 本發(fā)明提供一種結(jié)合人工智能的智慧城市應(yīng)急響應(yīng)方法及系統(tǒng),首先對(duì)城市應(yīng)急事件進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知,生成含時(shí)空演化特征和影響層級(jí)的事件態(tài)勢(shì)圖譜,調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的策略遷移模型匹配歷史案例,輸出初步響應(yīng)策略集,基于態(tài)勢(shì)圖譜實(shí)時(shí)更新特征動(dòng)態(tài)適配調(diào)整初步響應(yīng)策略集...
      • 本申請(qǐng)涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于綠化數(shù)據(jù)處理的任務(wù)分配方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:分別獲取預(yù)設(shè)環(huán)衛(wèi)子路段集合中各路段的綠化植物數(shù)據(jù)和人流密度數(shù)據(jù);所述綠化植物數(shù)據(jù)包括各路段內(nèi)綠化植物的植物種類、數(shù)量和樹齡;基于所述綠化植...
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