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  • 本發(fā)明涉及液晶面板缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種液晶面板亮度不均勻缺陷的檢測方法和系統(tǒng),使用光度計獲取液晶面板在顯示模式下的圖像,并通過高精度傳感器捕捉亮度信息,采用圖像分割算法,結(jié)合自適應(yīng)閾值分割、深度學(xué)習(xí)語義分割和區(qū)域生長算法,精確識...
  • 本發(fā)明公開了基于高斯濾波算法的變壓器套管故障紅外圖像識別方法,涉及電力設(shè)備故障識別技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取變壓器套管紅外圖像;通過高斯濾波方法對變壓器套管紅外圖像進(jìn)行平滑處理;采用平均值方法,將平滑處理后的變壓器套管紅外圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖;使用灰...
  • 本申請公開了一種基于記憶與決策融合的多領(lǐng)域圖像智能增強(qiáng)方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:響應(yīng)于第一圖像數(shù)據(jù)的輸入,在標(biāo)注推理模型的記憶單元中存儲的多個第二圖像數(shù)據(jù)中確定多個目標(biāo)第二圖像數(shù)據(jù);通過第一圖像數(shù)據(jù)的第一頻域向多個目標(biāo)第二圖像數(shù)據(jù)的...
  • 本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種肝臟CT圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。該發(fā)明獲得每個連通域的初始窗口;根據(jù)CT圖像上每個初始窗口內(nèi)像素點的密度分布,獲得每個初始窗口的密度變化程度;獲得CT圖像對應(yīng)的多尺度圖像,根據(jù)不同尺度圖像之間對應(yīng)每個相同...
  • 本發(fā)明公開了基于低光照圖像增強(qiáng)算法的視頻監(jiān)控圖像優(yōu)化處理方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1、利用視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行篩選處理獲取低光照視頻監(jiān)控圖像;S2、根據(jù)所述低光照視頻監(jiān)控圖像基于低光照圖像增強(qiáng)算法獲取低光照視頻監(jiān)控圖像的圖像增強(qiáng)結(jié)果;...
  • 本發(fā)明公開的是一種基于擴(kuò)散模型保持局部細(xì)節(jié)的虛擬試衣系統(tǒng)及方法,通過人物視覺特征模型獲取試裝模特的圖像特征,利用擴(kuò)散模型的生成能力,可控地實現(xiàn)從高斯噪聲逐步生成試衣效果,并且采用雙流結(jié)構(gòu)提升局部細(xì)節(jié),確保衣物的褶皺、紋理和細(xì)微設(shè)計元素的保真...
  • 本發(fā)明公開了一種相鄰工作面開采影響下的頂板突水風(fēng)險判識方法,屬于采礦工程技術(shù)領(lǐng)域,通過結(jié)合關(guān)鍵層理論和充分采動概念判斷相鄰工作面開采影響下是否存在頂板突水風(fēng)險,具體包括如下步驟:步驟1、收集工作面鉆孔柱狀資料;步驟2、根據(jù)關(guān)鍵層理論,進(jìn)行工...
  • 本發(fā)明提供一種基于人工智能的稅務(wù)優(yōu)化方法,涉及圖像處理技術(shù),通過獲取財務(wù)端對電子憑證集合的審核信息,根據(jù)所述審核信息生成所述電子憑證集合對應(yīng)的整合結(jié)構(gòu),生成所述整合結(jié)構(gòu)對應(yīng)的匯總碼,根據(jù)所述匯總碼生成編碼組合圖像發(fā)送至所述電子憑證集合對應(yīng)的...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種充電平臺清分結(jié)算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),能夠根據(jù)充電請求的觸發(fā)類型對充電請求進(jìn)行鑒權(quán),并在充電請求通過鑒權(quán)后對目標(biāo)車輛進(jìn)行充電,提高了充電平臺的安全性;運(yùn)營方采集充電信息并校驗后,基于傳輸優(yōu)化技術(shù)將充電信...
  • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計領(lǐng)域,提出的一種基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)貿(mào)零售行業(yè)統(tǒng)計方法及系統(tǒng),通過農(nóng)貿(mào)商品識別模型識別不同產(chǎn)品的產(chǎn)品類型和產(chǎn)品銷售量,避免了使用商品條碼的限制,從而可以應(yīng)用在多數(shù)農(nóng)貿(mào)市場或便民市場的零售場景中,提高了統(tǒng)計的全面性,同時通過生成...
  • 本申請公開了一種視頻數(shù)據(jù)評估方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)與產(chǎn)品,涉及營銷分析技術(shù)領(lǐng)域,應(yīng)用于視頻數(shù)據(jù)評估系統(tǒng),視頻數(shù)據(jù)評估系統(tǒng)與各視頻平臺關(guān)聯(lián),視頻平臺中包括待評估企業(yè)的各企業(yè)賬號,包括:對于待評估企業(yè)的任意一個企業(yè)賬號,基于預(yù)設(shè)運(yùn)營診斷標(biāo)準(zhǔn)從...
  • 本發(fā)明公開了基于云計算的醫(yī)藥產(chǎn)品物流運(yùn)輸狀態(tài)智能監(jiān)管系統(tǒng)及方法,涉及運(yùn)輸狀態(tài)監(jiān)管領(lǐng)域,本發(fā)明通過從對當(dāng)前醫(yī)藥產(chǎn)品的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集頻率進(jìn)行調(diào)整以保證采集得到的溫度數(shù)據(jù)不會遺漏,又保證了采集頻率在合理的范圍內(nèi);再基于實際過程中的運(yùn)輸數(shù)據(jù)再對影...
  • 本申請公開了基于大數(shù)據(jù)物資履約監(jiān)控的物資保供方法及系統(tǒng),屬于物資供應(yīng)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括如下步驟:根據(jù)供應(yīng)商歷史運(yùn)輸數(shù)據(jù)構(gòu)建供應(yīng)拓?fù)鋱D;基于供應(yīng)拓?fù)鋱D獲取對應(yīng)的歷史環(huán)境數(shù)據(jù),基于歷史環(huán)境數(shù)據(jù)中環(huán)境變更頻繁度構(gòu)建供應(yīng)拓?fù)鋱D中各個拓?fù)溥吘€的環(huán)境脆...
  • 本發(fā)明屬于知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了一種基于語義關(guān)聯(lián)的知識圖譜的行業(yè)知識結(jié)構(gòu)化建模方法;采集行業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù);根據(jù)行業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建生產(chǎn)知識圖譜;獲取個性化需求內(nèi)容;對個性化需求內(nèi)容進(jìn)行特征提取,得到實際需求特征數(shù)據(jù);將實際需求特征數(shù)據(jù)輸入需...
  • 本發(fā)明涉及電子技術(shù)領(lǐng)域,公開了流域植被恢復(fù)優(yōu)化布局方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,方法通過目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各分區(qū)的年平均可供水量和植被生態(tài)需水量,將不同分區(qū)中的年平均可供水量大于植被生態(tài)需水量的分區(qū)確定為目標(biāo)分區(qū),基于目標(biāo)分區(qū)確定植被退化區(qū)域作為植...
  • 本發(fā)明涉及動物生態(tài)保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種野牦牛棲息地適宜性評價方法及裝置和存儲介質(zhì);該方法不僅根據(jù)野牦牛的生活習(xí)性以及野牦牛棲息地的地理因素等,對影響野牦牛棲息地的環(huán)境變量進(jìn)行了針對性的篩選,從而能夠使MAXENT模型對野牦牛棲息地的適...
  • 本發(fā)明提供一種架空輸電導(dǎo)線輻射系數(shù)評估方法和系統(tǒng),步驟A1,獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)輸電導(dǎo)線的運(yùn)行數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),運(yùn)行數(shù)據(jù)包括導(dǎo)線溫度采集值;步驟A2,根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)建立熱平衡方程;步驟A3,并基于建立的熱平衡方程求解暫態(tài)微分方程以得到導(dǎo)線...
  • 本發(fā)明公開一種基于漸進(jìn)式知識注入與檢索增強(qiáng)生成的航空航天知識大模型構(gòu)建方法,包括:收集多源知識數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,構(gòu)建航空航天領(lǐng)域知識庫;基于DeepSeek?R1?8B模型,采用三階段漸進(jìn)式混合課程學(xué)習(xí)框架進(jìn)行持續(xù)預(yù)訓(xùn)練;通過指令數(shù)據(jù)與知識...
  • 本發(fā)明涉及聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開一種具備數(shù)據(jù)感知能力的分層可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法,該方法通過分層可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)裝置獲取各客戶端設(shè)備學(xué)習(xí)性能數(shù)據(jù),并得到各客戶端設(shè)備學(xué)習(xí)性能指標(biāo),判斷是否對其進(jìn)行性能預(yù)警,然后分層可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)裝置將各客戶端設(shè)備公鑰...
  • 本發(fā)明公開了一種混合專家模型的存儲優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:將目標(biāo)混合專家模型加載至計算芯片中,并獲取目標(biāo)混合專家模型中的各項稀疏化的模型權(quán)重矩陣;稀疏化的模型權(quán)重矩陣包含多個設(shè)定尺寸的壓縮單元,每個壓縮單元包含至少一個...
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