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      計算;推算;計數(shù)設備的制造及其應用技術(shù)
      • 本發(fā)明涉及一種物資供應全流程態(tài)勢分析方法,屬于物流供應態(tài)勢分析技術(shù)領域。該方法包括數(shù)據(jù)采集、突變點識別、圖像分割、指標分析、構(gòu)建每類物資的供應表、實時監(jiān)測和物資需求量的確定幾大步驟。本發(fā)明通過歷史數(shù)據(jù)的分析和物資使用量波形圖像的構(gòu)建,更準確...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)服務技術(shù)領域,具體涉及一種基于人工智能的區(qū)域電力營銷管理信息平臺數(shù)據(jù)服務智能推薦方法,包括以下步驟:從電力營銷平臺采集用戶用電行為序列與設備告警日志,通過事件驅(qū)動的時間戳重采樣,生成時間同步的多維度數(shù)據(jù)流;將所述多維度數(shù)據(jù)流輸...
      • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的火電廠設備故障預測方法,涉及火電廠故障預測技術(shù)領域,預測步驟為:S1、基于聲波發(fā)射器在火電廠循環(huán)水系統(tǒng)中發(fā)出聲波,基于傳感器接收發(fā)射的彈性波,將其轉(zhuǎn)換為電信號,將電信號預處理后進行存儲;S2、基于火電廠中歷史檢修...
      • 本發(fā)明公開了基于多智能體協(xié)同的無人機充電網(wǎng)絡動態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)及方法,方法包括步驟S1:進行系統(tǒng)初始化;步驟S2:進行實數(shù)數(shù)據(jù)采集與處理;步驟S3:進行邊緣層快速決策;步驟S4:通過動態(tài)博弈均衡計算進行云端層全局優(yōu)化;步驟S5:進行多智能體協(xié)同與...
      • 本發(fā)明公開了一種面向城市生命線安全建設的多維數(shù)據(jù)加工與建模方法,燃氣線路維護技術(shù)領域,包括采集多維數(shù)據(jù),對城市區(qū)域地圖和燃氣管網(wǎng)分布數(shù)據(jù)進行預處理,然后進行坐標對齊,將燃氣管網(wǎng)屬性數(shù)據(jù)與城市燃氣管網(wǎng)分布圖進行關(guān)聯(lián),獲取維護事故數(shù)據(jù),將維護事...
      • 本發(fā)明公開了一種園區(qū)能源路由器及其協(xié)調(diào)配置方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,包括,通過采集園區(qū)歷史能源使用數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù),基于預訓練的動態(tài)需求預測模型預測園區(qū)各子系統(tǒng)的實際能源需求,并確定初始能源服務器數(shù)量;收集服務器處理能力與負載數(shù)據(jù),構(gòu)建初始...
      • 本發(fā)明公開了一種電力計量設備運維決策方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì),包括:獲取計量設備物理結(jié)構(gòu)信息以及設備拓撲關(guān)系,構(gòu)建計量設備數(shù)字孿生體;基于計量設備數(shù)字孿生體采集計量設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù),基于計量設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)識別計量設備操作行為動態(tài);基...
      • 本發(fā)明涉及倉儲自動化技術(shù)領域,具體公開了一種融合多維度因素的電力倉儲動態(tài)儲位分配方法及系統(tǒng),包括以下步驟:構(gòu)建基于邊緣計算的電力倉儲數(shù)字孿生環(huán)境,通過OPC?UA協(xié)議實時采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并建立三維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型;基于所述三維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型提取2...
      • 本發(fā)明公開的基于深度強化學習的行星齒輪系統(tǒng)數(shù)字孿生模型更新方法,包括步驟:步驟S1、簡化行星齒輪系統(tǒng);步驟S2、運用集中參數(shù)法描述動力學模型,構(gòu)建行星齒輪系振動微分方程組;步驟S3、通過有限元分析計算頻率響應函數(shù)族,構(gòu)建行星齒輪箱剛?cè)狁詈夏?..
      • 本發(fā)明涉及視覺神經(jīng)檢測技術(shù)領域,具體為一種基于視覺神經(jīng)的塑料顆粒質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng),包括以下步驟,通過工業(yè)相機捕獲塑料顆粒圖像,對圖像對比度進行均衡處理,提取圖像亮度和色彩特征,去除噪音干擾,調(diào)整圖像亮度并優(yōu)化顆粒邊緣,獲取顆粒優(yōu)化圖像。本...
      • 本發(fā)明公開了一種基于雙分支生成對抗網(wǎng)絡與深度圖的無配對圖像到圖像轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng),解決了現(xiàn)有無配對圖像轉(zhuǎn)換方法忽略深度信息導致的失真問題。它包括輸入無配對的源域圖像和目標域圖像;利用深度圖模塊為源域圖像和目標域圖像分別生成對應的深度圖;構(gòu)建雙...
      • 本發(fā)明公開了一種基于市場數(shù)據(jù)的碳交易市場分析方法及系統(tǒng),涉及人工智能技術(shù)領域,包括通過四階Runge?Kutta方法初始化求解器,使用符號回歸和π?net前向傳播,生成預測碳價格曲線,計算TBPPT截斷長度并使用EMA進行平滑,使用時空門控...
      • 本申請公開了一種高速服務區(qū)的充電樁布設方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及充電樁規(guī)劃技術(shù)領域,所述高速服務區(qū)的充電樁布設方法,包括:獲取高速服務區(qū)的車流時序數(shù)據(jù)以及充電樁數(shù)據(jù);基于車輛充電的預設充電參數(shù)、車流時序數(shù)據(jù)以及充電樁數(shù)據(jù)確定...
      • 本發(fā)明公開了一種基于智能算法的司機貨物智能配對方法,涉及貨物智能配對技術(shù)領域,包括以下步驟:獲取司機、貨物及歷史訂單數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)清洗、特征提取及二部圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建,基于司機與貨物的歷史交互數(shù)據(jù),構(gòu)建關(guān)于司機和貨物的二部圖,通過傳遞機制聚合二部...
      • 本發(fā)明提供了一種用于智能電子秤的多任務細粒度分類方法,涉及計算機視覺與模式識別技術(shù)領域,該方法結(jié)合了Transformer架構(gòu)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢,分別提取圖片的全局特征和局部特征,并通過局部特征增強模塊進行特征融合,從而顯著提升了特征的表...
      • 本申請涉及一種基于人工智能的終端軟件綜合分析方法及系統(tǒng),該方法通過獲取終端設備的硬件配置信息和終端軟件的性能指標數(shù)據(jù),進行特征提取后結(jié)合歷史樣本進行聚類分析,并利用強化學習調(diào)優(yōu)模型生成軟件參數(shù)配置建議,進一步通過白盒約束規(guī)則和黑盒性能預測模...
      • 本發(fā)明涉及設備故障診斷技術(shù)領域,尤其是涉及一種基于知識圖譜和深度學習的設備故障智能診斷系統(tǒng),其包括數(shù)據(jù)采集模塊、知識圖譜構(gòu)建模塊、深度學習推理模塊、診斷輸出模塊及反饋優(yōu)化模塊。系統(tǒng)通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與知識圖譜動態(tài)建模實現(xiàn)設備運行狀態(tài)實時反...
      • 一種基于融合級聯(lián)注意力機制的遙感小目標檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),方法為:輸入圖像進入特征提取網(wǎng)絡,獲得多尺度融合特征圖,放入可旋轉(zhuǎn)區(qū)域候選網(wǎng)絡,定義新的旋轉(zhuǎn)目標檢測方法和自定義損失函數(shù),選出包含目標的候選區(qū)域圖,對其進行分類預測和邊界框回...
      • 一種基于Weibull分布的多失效模式下滾動軸承壽命預測方法及系統(tǒng),涉及滾動軸承壽命預測技術(shù)領域。針對滾動軸承在不同的工作條件下可能面臨早期失效、隨機失效以及疲勞型失效等多種失效模式導致的壽命離散性大的問題,該方法首先利用隨機卷積核二元回歸...
      • 本發(fā)明涉及信息安全的領域,尤其涉及一種基于雙域注意力協(xié)同可變形卷積的空頻聯(lián)合深度偽造檢測方法。該方法包括,獲取訓練樣本集和測試樣本集,并基于空頻特征提取結(jié)構(gòu),形成深度學習網(wǎng)絡模型,所述訓練樣本集和所述測試樣本集由真實人臉及偽造人臉構(gòu)成,所述...
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