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)明提供一種時序數(shù)據(jù)的缺陷識別定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括獲取待識別時序數(shù)據(jù)和缺陷特征時序數(shù)據(jù),根據(jù)預(yù)設(shè)跨度區(qū)間對待識別時序數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動截取得到多個子序列數(shù)據(jù),根據(jù)缺陷特征時序數(shù)據(jù)與各子序列數(shù)據(jù)之間的距離得到各子序列數(shù)據(jù)的距離矩...
  • 本申請公開一種軌道式連續(xù)運輸機(jī)械在線智能監(jiān)控方法及系統(tǒng),涉及運輸機(jī)械監(jiān)控領(lǐng)域,方法包括:基于機(jī)械的物料運輸操作,啟動監(jiān)控任務(wù);采集機(jī)械在物料運輸過程中的實際聲音數(shù)據(jù),并基于所述實際聲音數(shù)據(jù),識別機(jī)械在物料運輸過程中的異響事件和造成異響事件的...
  • 本發(fā)明提出了一種變壓器異常狀態(tài)識別方法及系統(tǒng),該方法包括:構(gòu)建變壓器實體對應(yīng)的數(shù)字孿生體模型,將變壓器設(shè)備運行信息以及電氣參數(shù)信息保存到孿生數(shù)據(jù)庫中;利用孿生數(shù)據(jù)庫中初始故障特征樣本數(shù)據(jù),對基于正交全局和局部保持嵌入的特征提取算法模型進(jìn)行訓(xùn)...
  • 本發(fā)明公開了一種多機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合加權(quán)投票機(jī)制的漏電流波形匹配方法,涉及漏電流檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括步驟:S1、電流數(shù)據(jù)的預(yù)處理;S2、電流數(shù)據(jù)的特征提取;S3、多機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立與訓(xùn)練;S4、多機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合加權(quán)投票機(jī)制的漏電流波形匹配。該多...
  • 本發(fā)明提供一種基于預(yù)訓(xùn)練大語言模型的航跡預(yù)測方法與裝置,涉及人工智能領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標(biāo)飛機(jī)的歷史航跡數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到航跡序列;構(gòu)建提示詞,并將提示詞輸入到預(yù)訓(xùn)練大語言模型中,得到詞嵌入表示;提示詞包含航跡預(yù)測任務(wù)描述與航跡...
  • 本申請公開了一種多模態(tài)大模型訓(xùn)練方法,應(yīng)用于多模態(tài)大模型的訓(xùn)練,所述多模態(tài)大模型的模型架構(gòu)中,掛載有多個單模態(tài),通過獲取訓(xùn)練樣本,并確定所述訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)類型;自所述多模態(tài)大模型的模型架構(gòu)中確定與所述數(shù)據(jù)類型對應(yīng)的單模態(tài),并以所述單模態(tài)對所...
  • 本發(fā)明公開一種融合物理約束的多尺度極端大風(fēng)事件AI識別方法、裝置及介質(zhì),涉及大氣科學(xué)與人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過整合多尺度氣象數(shù)據(jù),構(gòu)建了一種新穎的多尺度極端大風(fēng)事件識別模型。該模型通過多尺度特征提取、特征融合共享以及多任務(wù)輸出三個模塊,...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的降水估算方法,包括以下步驟:S1.獲取多源遙感數(shù)據(jù),并對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;S2.基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,并構(gòu)建降維特征向量;S3.將降維特征向量的矩陣作為數(shù)據(jù)輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)計損失函...
  • 本發(fā)明提供一種結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線損分析方法、系統(tǒng)及裝置,方法包括:收集并處理電網(wǎng)節(jié)點特征和邊特征數(shù)據(jù),構(gòu)建線損標(biāo)簽以作為WGAN生成目標(biāo)和GNN的監(jiān)督學(xué)習(xí)基礎(chǔ);設(shè)計生成對抗網(wǎng)絡(luò)WGAN,其中生成器網(wǎng)絡(luò)通過隨機(jī)噪聲輸入生成節(jié)點特...
  • 本發(fā)明提供一種軋機(jī)壽命的預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),其中,方法包括:接收至少一個傳感器發(fā)送的第一軋機(jī)的第一運行數(shù)據(jù);對所述第一運行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到目標(biāo)運行數(shù)據(jù),所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括如下至少一項:數(shù)據(jù)清洗處理、數(shù)據(jù)歸一化處理和特征提取處...
  • 本發(fā)明提出了抗強(qiáng)噪聲影響的配電網(wǎng)寬頻干擾溯源方法及系統(tǒng),包括:獲取電壓關(guān)聯(lián)矩陣、待估計量向量及三相諧波電流向量;利用電壓關(guān)聯(lián)矩陣、待估計量向量及三相諧波電流向量建立參數(shù)估計方程,對參數(shù)估計方程進(jìn)行處理建立變權(quán)重最小二乘表達(dá)式;針對變權(quán)重最小...
  • 本發(fā)明公開了一種變電設(shè)備電力數(shù)據(jù)故障缺陷采集分析系統(tǒng),涉及電力故障缺陷分析技術(shù)領(lǐng)域。然而目前分析復(fù)合故障的特征和規(guī)律模塊層面的故障定位往往不夠迅速和準(zhǔn)確。不同模塊的故障預(yù)警機(jī)制可能存在差異,且模塊之間的協(xié)同診斷能力較弱,本發(fā)明通過計算嫌疑單...
  • 本發(fā)明公開了一種奶牛血液代謝組缺失值的填充方法及系統(tǒng),屬于代謝指標(biāo)檢測和數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域。所述的奶牛血液代謝組缺失值的填充方法,包括以下步驟:采集奶牛的全血血樣,獲取血漿代謝組和血清代謝組數(shù)據(jù);對血漿代謝組、血清代謝組數(shù)據(jù)以及兩組代謝組數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種大數(shù)據(jù)框架下基于重要樣本篩選的動力電池異常檢測方法:步驟1,對車輛運行歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;步驟2,根據(jù)預(yù)處理后的車輛運行數(shù)據(jù)得到訓(xùn)練集和測試集;確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)并將訓(xùn)練集輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練;步驟3,計算訓(xùn)練集中...
  • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于改進(jìn)信息熵的綜合評價方法及系統(tǒng),包括以下步驟:收集每個評價對象的指標(biāo)的原始數(shù)據(jù),并對這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,得到指標(biāo)的歸一化矩陣;根據(jù)得到的歸一化矩陣,計算各指標(biāo)的信息熵,并引入指標(biāo)間的相關(guān)...
  • 本公開的實施例公開了體檢檢查項目推薦方法、裝置及電子設(shè)備。該方法的一具體實施方式包括:獲取目標(biāo)體檢對象對應(yīng)的第一待檢查項目隊列、導(dǎo)檢規(guī)則信息和第一待檢查項目隊列對應(yīng)的當(dāng)前項目排隊信息集;確定第一待檢查項目隊列中的每個第一待檢查項目在導(dǎo)檢規(guī)則...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N推薦信息的處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品;方法包括:獲取多個候選推薦序列和對象特征、內(nèi)容信息特征以及推薦信息特征;針對每個候選推薦序列執(zhí)行以下處理:對候選推薦序列進(jìn)行特征提取,得到候選推薦序列的第一序列特征,并將對...
  • 本申請實施例公開了一種服務(wù)推薦方法、裝置、終端、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。包括:確定推薦需求信息的第一服務(wù)列表,第一服務(wù)列表包括滿足推薦需求的多個候選服務(wù),推薦需求信息用于表示終端當(dāng)前推薦服務(wù)的需求;基于推薦需求信息,確定多個目...
  • 本公開的實施例公開了目標(biāo)場景下的物品推薦方法和裝置。該方法的一具體實施方式包括:對目標(biāo)場景下的物品圖像和物品文本進(jìn)行編碼,生成目標(biāo)場景下的待推薦物品特征;對目標(biāo)場景下的用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,生成目標(biāo)場景下的用戶個人屬性特征;將目標(biāo)場景下的待...
  • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于反饋平臺的數(shù)據(jù)處理方法,包括:對用戶反饋的問題信息進(jìn)行關(guān)鍵內(nèi)容提取,并對提取的信息進(jìn)行加權(quán)算法處理,歸類出共性問題;對觀察團(tuán)的成員定義標(biāo)簽;將具有共性的問題與觀察團(tuán)的成員的標(biāo)簽進(jìn)行智能匹配,并由匹配的觀察團(tuán)成員進(jìn)行問題...
技術(shù)分類
主站蜘蛛池模板: 苏尼特左旗| 腾冲县| 天津市| 靖远县| 乐亭县| 冀州市| 徐州市| 阳春市| 无为县| 盐边县| 探索| 溆浦县| 青河县| 桦南县| 湖南省| 阿拉尔市| 延庆县| 承德市| 安图县| 酒泉市| 庆安县| 江西省| 石泉县| 江源县| 大英县| 科技| 闸北区| 灵丘县| 乌审旗| 东乌珠穆沁旗| 饶阳县| 镇安县| 龙州县| 安乡县| 临邑县| SHOW| 泾阳县| 射阳县| 噶尔县| 建湖县| 凭祥市|