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
拖動滑塊完成拼圖
首頁 專利交易 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國際服務(wù) 商標(biāo)交易 會員權(quán)益 IP管家助手 需求市場 關(guān)于龍圖騰
 /  免費注冊
到頂部 到底部
清空 搜索
最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明公開了一種多要素耦合的潰壩突發(fā)事件應(yīng)急決策效果評估方法。該方法通過組織?人員?技術(shù)多要素耦合,表征潰壩突發(fā)事件應(yīng)急決策要素與致災(zāi)后果映射及演化機制。提出基于數(shù)學(xué)模型的災(zāi)后應(yīng)急決策效果評估方法,在數(shù)據(jù)?機理驅(qū)動下刻畫潰壩突發(fā)事件應(yīng)急決策...
  • 本發(fā)明涉及一種基于二分搜索和KM算法的目標(biāo)分配方法,屬于資源分配領(lǐng)域。本發(fā)明將目標(biāo)分配問題轉(zhuǎn)化為規(guī)劃模型,并確定最小化最大值問題的優(yōu)化函數(shù);構(gòu)建二分圖,在二分圖中,優(yōu)化函數(shù)轉(zhuǎn)化成:在所有的分配方案中,求解一個最大匹配,使得該分配方案中最大的...
  • 本發(fā)明屬于信息傳播技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于時間感知超圖學(xué)習(xí)的多模態(tài)社交媒體流行度預(yù)測方法,首先,采用以時間為核心的方法來檢索與目標(biāo)UGC相關(guān)的前K個實例;隨后,通過利用UGC屬性,將所有相關(guān)實例連接在一起,形成目標(biāo)UGC的超圖;其次,研發(fā)了...
  • 本發(fā)明涉及礦產(chǎn)資源開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種適于露天開采礦產(chǎn)資源質(zhì)量精準(zhǔn)預(yù)測的方法及應(yīng)用,所述方法包括:建立包括礦山勘查研究數(shù)據(jù)和礦區(qū)穿孔生產(chǎn)數(shù)據(jù)的真三維數(shù)據(jù)庫,并結(jié)合野外地質(zhì)條件判定,編制大間距一次遠(yuǎn)景區(qū)和小間距二次礦靶區(qū),最后基于此進...
  • 本發(fā)明屬于自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種車輛自動駕駛的軌跡預(yù)測模型調(diào)度方法,包括步驟一:數(shù)據(jù)預(yù)處理,將車輛原始的歷史軌跡數(shù)據(jù)先按照一定規(guī)則填充到網(wǎng)格中,再將每一張網(wǎng)格分別處理成一張圖;每一張圖代表在當(dāng)前時間的車輛的當(dāng)前狀態(tài),圖中一個節(jié)點代表一...
  • 本發(fā)明涉及一種智能感知算法訓(xùn)練框架統(tǒng)一支撐方法,屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。本發(fā)明包括主流國產(chǎn)框架轉(zhuǎn)換兼容技術(shù);統(tǒng)一訓(xùn)練系統(tǒng);訓(xùn)練框架多硬件兼容技術(shù);多類型計算資源虛擬化技術(shù)。本發(fā)明集成國產(chǎn)主流訓(xùn)練框架PaddlePaddle,通過X2Paddle工...
  • 本發(fā)明提供了一種基于碰撞恢復(fù)的RFID標(biāo)簽識別方法及系統(tǒng)。基于信號的不同衰減程度,通過對射頻信號解調(diào)、IQ映射以及聚類,能夠分析得出射頻信號的數(shù)量,以及信號的不同組合狀態(tài),再通過分解得到每個射頻信號的幅度分量,從而能夠進行信號恢復(fù)。這一來避...
  • 本發(fā)明提出一種基于工況識別的衛(wèi)星太陽電池陣數(shù)據(jù)驅(qū)動建模方法,屬于航空航天技術(shù)領(lǐng)域,解決太陽電池陣的管理和維護困難,以及機理建模方法和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動建模方法中存在的不足。建模步驟包括:采集在軌衛(wèi)星的遙測數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理;為預(yù)處理后的遙測數(shù)據(jù)添加...
  • 本發(fā)明提供了一種基于減法平均優(yōu)化算法的鈦合金表面應(yīng)力預(yù)測方法,利用減法平均優(yōu)化算法的高效性,適應(yīng)能力強,噪聲影響小,適應(yīng)能力強等特點,從而提高預(yù)測模型的準(zhǔn)確性和適用性。同時將實驗數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)都輸送到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練,可以減少試驗次數(shù)...
  • 本發(fā)明屬于任務(wù)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于禁忌搜索的艦船直升機動態(tài)調(diào)度方法、系統(tǒng)和設(shè)備。該方法包括:調(diào)用構(gòu)建的艦船直升機作業(yè)任務(wù)規(guī)劃模型;采用事件需求模擬設(shè)計動態(tài)調(diào)度策略并生成任務(wù)編碼初值;采用基于禁忌搜索的動態(tài)調(diào)度算法對直升機任務(wù)編碼序...
  • 本公開涉及數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種訪問控制方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取待處理數(shù)據(jù);對待處理數(shù)據(jù)進行標(biāo)簽匹配處理,得到待處理數(shù)據(jù)對應(yīng)的至少一個標(biāo)簽;通過預(yù)設(shè)的標(biāo)簽組合模板對待處理數(shù)據(jù)對應(yīng)的各個標(biāo)簽進行處理,得到待...
  • 本發(fā)明公開了一種容器資產(chǎn)安全構(gòu)建方法、安全管理方法及系統(tǒng),包括S01、對提交的源代碼進行靜態(tài)代碼掃描;S02、當(dāng)靜態(tài)掃描沒有發(fā)現(xiàn)安全問題時,對源代碼的第三方依賴庫進行掃描并生成軟件物料清單;S03、根據(jù)生成的軟件物料清單,將第三方依賴庫與C...
  • 本發(fā)明提供一種復(fù)雜災(zāi)害性天氣特征參數(shù)提取系統(tǒng),涉及氣象信息處理技術(shù)領(lǐng)域,通過數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、災(zāi)害類型識別模塊、特征參數(shù)提取模塊和預(yù)警報告模塊,可以獲取氣象數(shù)據(jù)源,實時收集氣象數(shù)據(jù)源的原始?xì)庀髷?shù)據(jù)并進行預(yù)處理操作,生成對應(yīng)的目標(biāo)...
  • 本申請?zhí)峁┮环N報送機構(gòu)樹更新方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:從日報報表上報方的數(shù)據(jù)庫獲取屬于所述日報報表上報方的機構(gòu)的機構(gòu)信息以及機構(gòu)關(guān)系數(shù)據(jù);根據(jù)機構(gòu)信息以及機構(gòu)關(guān)系數(shù)據(jù)中的相同字段,以及相同字段對應(yīng)的相同...
  • 本申請公開了一種云視頻推薦方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),涉及云視頻推薦技術(shù)領(lǐng)域,本申請首先對用戶進行調(diào)查,然后追蹤用戶的行為,為后續(xù)用戶的學(xué)習(xí)風(fēng)格類型的確認(rèn)奠定了基礎(chǔ),其次基于用戶填寫的調(diào)查表和各觀看視頻及其對應(yīng)的行為數(shù)據(jù),確定用戶的適配學(xué)習(xí)風(fēng)格類...
  • 本發(fā)明涉及一種基于大模型的動態(tài)本體構(gòu)建方法,屬于人工智能、大模型、知識圖譜領(lǐng)域。本發(fā)明綜合利用專家知識、歷史經(jīng)驗、數(shù)據(jù)庫及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),定義實體類型、屬性及關(guān)系,構(gòu)建初始本體O1;借助大模型蘊含的豐富知識,實現(xiàn)大類到子...
  • 本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于多粒度信息和層級化的知識檢索增強方法和系統(tǒng)。對于現(xiàn)有技術(shù)的召回粒度單一的問題,本發(fā)明采用長短上下文節(jié)點的分層存儲和召回策略;對于現(xiàn)有技術(shù)的問題理解不深入的問題,本發(fā)明引入基于大模型的自動問題分類,能夠根據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于內(nèi)存安全語言的實時庫數(shù)據(jù)服務(wù)與接口管理系統(tǒng),包括系統(tǒng)接入層,還包括采集控制層和業(yè)務(wù)服務(wù)層,提供基于內(nèi)存安全的同步或者異步對外接口、以及原生客戶端界面,進行強體驗的人機交互和上游系統(tǒng)的密集型調(diào)用;提供基于腳本的熱加載模式,...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N測試用例推薦方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品;方法包括:基于待測試任務(wù)的任務(wù)信息以及多個測試用例的測試用例數(shù)據(jù),構(gòu)建信息網(wǎng)絡(luò);根據(jù)信息網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的連接關(guān)系,從信息網(wǎng)絡(luò)中提取多個節(jié)點序列;對多個節(jié)點序列分別進行特征提取...
  • 本發(fā)明涉及電能表數(shù)據(jù)測試技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于模擬智能設(shè)備采集環(huán)境的自動化虛擬表平臺及方法。該平臺包括虛擬表服務(wù)器模塊、采集終端測試系統(tǒng)模塊、虛擬表數(shù)據(jù)處理模塊、自動化腳本執(zhí)行模塊、靈活配置模塊和可變值抄讀存儲數(shù)據(jù)庫模塊。該平臺能夠模擬...
技術(shù)分類
主站蜘蛛池模板: 屯门区| 云安县| 黎城县| 响水县| 根河市| 阜城县| 宾阳县| 阿坝县| 思茅市| 丰台区| 黔江区| 彝良县| 额敏县| 阳城县| 涞水县| 介休市| 温州市| 昆山市| 文成县| 和平区| 土默特左旗| 永福县| 巴南区| 蕲春县| 滁州市| 青田县| 吕梁市| 长阳| 嘉黎县| 都匀市| 屯昌县| 吴川市| 无为县| 乌鲁木齐县| 区。| 高州市| 抚宁县| 利川市| 唐海县| 太仓市| 三台县|