国产精品天干天干在线播放,大尺度揉捏胸床戏视频,樱花草www日本在线观看,狠狠躁夜夜躁人人爽天天天天97

Document
拖動(dòng)滑塊完成拼圖
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
 /  免費(fèi)注冊(cè)
到頂部 到底部
清空 搜索
  • 我要求購(gòu)
  • 我要出售
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)了一種基于譜圖論的輸電斷面安全約束風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及電力系統(tǒng)停電檢修計(jì)劃技術(shù)領(lǐng)域，包括通過(guò)解析第一對(duì)象獲取第一數(shù)據(jù)，將檢修計(jì)劃數(shù)據(jù)疊加到所述第一數(shù)據(jù)中，生成檢修態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D；根據(jù)所述檢修態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D確定輸電斷面；對(duì)所述輸電斷...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多維度數(shù)據(jù)體系的充電站運(yùn)行維護(hù)方法，涉及智能優(yōu)化領(lǐng)域，包括，采集充電樁運(yùn)行、環(huán)境、用戶及電網(wǎng)數(shù)據(jù)，預(yù)處理為JSON后，通過(guò)Kafka?Flume實(shí)時(shí)解析分類，存儲(chǔ)至分布式數(shù)據(jù)庫(kù)并建立復(fù)合索引，通過(guò)Presto檢索；經(jīng)清洗...
  • 本發(fā)明屬于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種考慮時(shí)空特性的多臺(tái)區(qū)負(fù)荷概率預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，采集臺(tái)區(qū)的地理位置數(shù)據(jù)、歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)以及與負(fù)荷相關(guān)的外部數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；將臺(tái)區(qū)作為節(jié)點(diǎn)，將臺(tái)區(qū)之間的電氣連接作為邊構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)；對(duì)圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取，獲得...
  • 一種電氣互補(bǔ)冷熱聯(lián)供的棄風(fēng)利用系統(tǒng)，包括風(fēng)電場(chǎng)，為電網(wǎng)供電，棄風(fēng)經(jīng)過(guò)蓄熱式電鍋爐存儲(chǔ)為熱能，蓄熱式電鍋爐將部分能量供給吸收式制冷機(jī)補(bǔ)充電網(wǎng)供電的制冷應(yīng)用，其余熱能對(duì)城市熱負(fù)荷進(jìn)行供熱，剩余城市熱負(fù)荷所需熱能利用燃?xì)忮仩t補(bǔ)充。根據(jù)棄風(fēng)和冷熱負(fù)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于時(shí)序生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的新能源配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于時(shí)序生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)所建立的模型生成了與配電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)一致的高質(zhì)量時(shí)序數(shù)據(jù)，通過(guò)設(shè)計(jì)重構(gòu)損失、監(jiān)督損失和無(wú)監(jiān)督損失，對(duì)時(shí)序生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化，解決了因...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種利用平臺(tái)價(jià)券進(jìn)行交易獎(jiǎng)勵(lì)和投資的網(wǎng)絡(luò)交易系統(tǒng)及方法，涉及網(wǎng)絡(luò)交易系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括網(wǎng)絡(luò)采購(gòu)平臺(tái)和網(wǎng)絡(luò)投融資平臺(tái)，網(wǎng)絡(luò)采購(gòu)平臺(tái)包括相互連接的信息注冊(cè)接口、交易收支投資接口、交易獎(jiǎng)勵(lì)投資接口、第一兌換接口和第一存儲(chǔ)接口，網(wǎng)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力工單可視化管理預(yù)警檢測(cè)系統(tǒng)及方法，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對(duì)歷史工單數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；第一模型訓(xùn)練模塊，用于基于預(yù)處理后的歷史工單數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一模型，以提取特征；特征融合模塊，用于融合第一模型提取的特征構(gòu)建預(yù)測(cè)模型；實(shí)時(shí)數(shù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種關(guān)鍵詞相似性排名方法及系統(tǒng)，屬于信息檢索領(lǐng)域，方法包括以下步驟：步驟一：異構(gòu)數(shù)據(jù)源同步；步驟二：數(shù)據(jù)預(yù)處理與轉(zhuǎn)換，采用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)不同格式的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)預(yù)處理與轉(zhuǎn)化；步驟三：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步，利用流式計(jì)算和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架...
  • 本發(fā)明提供一種電力監(jiān)控系統(tǒng)威脅分析的知識(shí)圖譜生成方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，能夠在電力系統(tǒng)安全等監(jiān)控系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行分析，方法包括以下步驟：S1：獲取威脅分析實(shí)際數(shù)據(jù)；S2：對(duì)所述威脅分析實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成單一維度...
  • 本發(fā)明涉及一種基于AI的學(xué)前兒童行為分析管理方法，包括數(shù)據(jù)采集處理模塊、光流場(chǎng)計(jì)算模塊、身份嵌入提取模塊、軌跡分離修復(fù)模塊和行為映射預(yù)警模塊，通過(guò)多模態(tài)傳感器同步采集視覺(jué)與慣性數(shù)據(jù)，經(jīng)時(shí)空對(duì)齊與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償生成融合數(shù)據(jù)；基于改進(jìn)的層次化RAFT...
  • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的路況監(jiān)控識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括：對(duì)道路環(huán)境進(jìn)行多源數(shù)據(jù)采集，得到原始數(shù)據(jù)集；對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整和多模態(tài)特征融合處理，得到時(shí)空特征張量；對(duì)時(shí)空特征張量進(jìn)行多尺度金...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N氣凝膠毛氈表面缺陷識(shí)別方法和裝置，屬于氣凝膠制備領(lǐng)域。所述方法包括：獲取氣凝膠毛氈表面預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)，提取圖像數(shù)據(jù)的HOG特征向量；對(duì)所述預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，搭建氣凝膠毛氈缺陷識(shí)別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并以標(biāo)注后的...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種快遞破損件的智能識(shí)別與上報(bào)系統(tǒng)，涉及物流信息技術(shù)領(lǐng)域，包括：自動(dòng)識(shí)別與拍照模塊、深度識(shí)別與提示模塊、上報(bào)與打印模塊和數(shù)據(jù)交互模塊；自動(dòng)識(shí)別與拍照模塊用于通過(guò)對(duì)快遞面單進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦拍攝，獲取面單圖像，并采用圖像識(shí)別算法提取運(yùn)單...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種資源受限設(shè)備的皮帶落煤檢測(cè)方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法基于事件相機(jī)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流進(jìn)行采集，利用事件相機(jī)高時(shí)間分辨率的優(yōu)勢(shì)，動(dòng)態(tài)捕捉皮帶上的變化信息；通過(guò)特定的時(shí)間窗口，將捕獲的事件數(shù)據(jù)組織為事件幀，隨后提取空間...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的視頻步態(tài)識(shí)別的身份識(shí)別認(rèn)證方法，本發(fā)明涉及生物特征識(shí)別、視頻分析、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)分布式框架下的增量學(xué)習(xí)機(jī)制動(dòng)態(tài)更新分類器，并采用改進(jìn)的交叉熵?三元組混合損失函數(shù)進(jìn)行身份認(rèn)證。其核心優(yōu)勢(shì)在于：針對(duì)復(fù)雜...
  • 本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的海上風(fēng)電爬坡事件預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：將預(yù)處理后的風(fēng)電數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的基于自適應(yīng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)模型，獲得風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)結(jié)果，其中，所述基于自適應(yīng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)模型包括依次相連的自...
  • 本發(fā)明涉及一種多尺度特征提取和區(qū)域?qū)R的鳥(niǎo)類細(xì)粒度圖像識(shí)別方法及裝置，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：采集鳥(niǎo)類圖像，構(gòu)建訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集；S2：構(gòu)建多尺度特征提取和區(qū)域?qū)R的鳥(niǎo)類細(xì)粒度圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)；S3：將所述鳥(niǎo)類圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視覺(jué)?語(yǔ)言模型的極地海冰語(yǔ)義分割方法，通過(guò)語(yǔ)言指定海冰分割區(qū)域，包括：獲取可見(jiàn)光極地海冰數(shù)據(jù)集；利用視覺(jué)?語(yǔ)言模型對(duì)所述可見(jiàn)光極地海冰數(shù)據(jù)集進(jìn)行編碼，獲取文本嵌入向量和圖像嵌入向量；融合所述文本嵌入向量和圖像嵌入向量，獲...
  • 本發(fā)明涉及一種圖驅(qū)動(dòng)鋼箱梁裂紋發(fā)展預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：數(shù)據(jù)體系化采集：采集的數(shù)據(jù)包括：裂紋圖像數(shù)據(jù)、荷載歷程數(shù)據(jù)、風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)、應(yīng)力數(shù)據(jù)；S2：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練：采用多模態(tài)模塊和分支設(shè)計(jì)；S3：裂紋擴(kuò)展預(yù)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種適應(yīng)老年人特征的多模態(tài)起身意圖識(shí)別方法，包括：獲取用戶的毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)并生成點(diǎn)云；獲取用戶的視覺(jué)數(shù)據(jù)，從用戶視覺(jué)數(shù)據(jù)中識(shí)別人體關(guān)鍵點(diǎn)與物體邊界框，并根據(jù)人體關(guān)鍵點(diǎn)與物體邊界框的重疊關(guān)系判斷用戶的起身意圖；將毫米波雷達(dá)特征向量...
首頁(yè) 上一頁(yè) 4 下一頁(yè)
技術(shù)分類
主站蜘蛛池模板： 仙居县| 星子县| 潢川县| 连江县| 赣榆县| 平舆县| 鄂尔多斯市| 霍林郭勒市| 安远县| 灵宝市| 镇巴县| 漾濞| 寻乌县| 革吉县| 陈巴尔虎旗| 绩溪县| 桂平市| 温泉县| 鄂托克前旗| 南溪县| 元谋县| 大洼县| 霞浦县| 平安县| 彭泽县| 上虞市| 乐平市| 吉林市| 长兴县| 武陟县| 商城县| 乌拉特中旗| 常熟市| 乐安县| 克什克腾旗| 阿图什市| 锦州市| 通化县| 霸州市| 文化| 旬阳县|