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        湘江實(shí)驗(yàn)室專利技術(shù)

        湘江實(shí)驗(yàn)室共有332項(xiàng)專利

        • 本發(fā)明提供了一種新污染物分類預(yù)測方法及相關(guān)裝置,涉及新污染物分類技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:采集目標(biāo)污染物的化學(xué)信息(分子結(jié)構(gòu)、分子指紋、理化性質(zhì))并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理;基于Tanimoto相似性計算初步分類;利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污染物在環(huán)境中的...
        • 本申請公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的風(fēng)機(jī)健康狀態(tài)檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及智能風(fēng)機(jī)監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過采集風(fēng)機(jī)圖像、聲音及傳感器的數(shù)據(jù),利用多模態(tài)處理技術(shù)提取空間特征、同步振動特征和時間序列特征,并經(jīng)由多模態(tài)自適應(yīng)時空耦合決策網(wǎng)絡(luò)...
        • 本發(fā)明公開了一種車聯(lián)網(wǎng)多源任務(wù)的計算卸載方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:在接到到任務(wù)時,獲取任務(wù)信息和任務(wù)信息對應(yīng)的任務(wù)發(fā)布節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)信息,并將任務(wù)信息放入任務(wù)集合中;獲取資源點(diǎn)的軌跡信息,并基于任務(wù)發(fā)布節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)信息和資源點(diǎn)的軌跡信息,...
        • 本發(fā)明提供一種內(nèi)容生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),所述方法包括:按照預(yù)設(shè)時間周期獲取熱點(diǎn)事件;對所述熱點(diǎn)事件進(jìn)行多層級風(fēng)險要素識別,確定包含風(fēng)險要素的熱點(diǎn)事件;針對每一預(yù)測結(jié)果為有風(fēng)險要素的熱點(diǎn)事件,基于所述熱點(diǎn)事件的情緒向量和主題...
        • 本發(fā)明提出一種光憶阻器及基于光憶阻器的智能監(jiān)控方法,該方法通過在不同監(jiān)控區(qū)域搭建若干邊緣節(jié)點(diǎn),并在每個邊緣節(jié)點(diǎn)部署多模態(tài)傳感器陣列、光憶阻器陣列、GCN模型以及分類器;通過多模態(tài)傳感器陣列采集多模態(tài)數(shù)據(jù),并建立圖結(jié)構(gòu);將圖結(jié)構(gòu)輸入至GC...
        • 本發(fā)明屬于唇語口型分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于節(jié)點(diǎn)多關(guān)聯(lián)圖信息融合的GNN?LSTM中文唇語分類方法,通過鄰接圖、對稱圖與上下唇關(guān)系圖三種結(jié)構(gòu)表示唇部關(guān)鍵點(diǎn),在圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同作用下提取高維時空特征,有效捕捉唇部關(guān)鍵點(diǎn)之...
        • 本申請涉及醫(yī)藥技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于大語言模型的藥物組合優(yōu)化系統(tǒng),包括:獲取模塊,用于獲取目標(biāo)患者的疾病信息和腎功能信息,并利用大語言模型,基于疾病信息和腎功能信息生成多個藥物組合;降維模塊,用于對每個藥物組合進(jìn)行特征提取和降維,得到...
        • 本發(fā)明公開一種基于充電需求分級的電動汽車協(xié)調(diào)充電控制方法及系統(tǒng),該方法步驟包括:步驟S01:實(shí)時檢測是否有電動汽車接入充電樁,采集電動汽車的接入狀態(tài)參數(shù);步驟S02:判斷充電樁類型,如果是家用充電樁,計算對應(yīng)的充電功率需求指標(biāo)值,如果是...
        • 本發(fā)明提供了一種模態(tài)分層強(qiáng)化多智能體協(xié)作控制方法及相關(guān)裝置,涉及多智能體動態(tài)對抗與協(xié)作技術(shù)領(lǐng)域。通過多模態(tài)傳感器實(shí)時采集數(shù)據(jù),生成高階環(huán)境狀態(tài)表示;基于高階環(huán)境狀態(tài)表示,通過動態(tài)角色遷移網(wǎng)絡(luò)為各智能體分配動態(tài)角色;構(gòu)建多層級策略體系,將...
        • 本發(fā)明提供了一種天際線分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),利用在山區(qū)定點(diǎn)采集的山區(qū)圖像數(shù)據(jù)對構(gòu)建的LineFormer模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到天際線分割模型;將目標(biāo)山區(qū)的圖像數(shù)據(jù)輸入天際線分割模型進(jìn)行分割,得到天際線二值化分割結(jié)果;LineForme...
        • 本發(fā)明公開了一種多智能車物資協(xié)同配送方法及系統(tǒng),該方法包括:任務(wù)管理設(shè)備響應(yīng)于應(yīng)急任務(wù)配送請求,基于應(yīng)急任務(wù)配送請求獲取配送任務(wù)集合以及任務(wù)信息,將任務(wù)信息發(fā)送至物資管理設(shè)備和各智能車,基于物資配置信息、任務(wù)信息和任務(wù)匹配度構(gòu)建任務(wù)匹配...
        • 本發(fā)明屬于人工智能計算與調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種分布式智算資源調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng),包括:實(shí)時獲取和登記各用戶節(jié)點(diǎn)發(fā)送的計算任務(wù)信息,并將任務(wù)信息記錄至區(qū)塊鏈;實(shí)時采集和登記各智算中心節(jié)點(diǎn)計算資源的狀態(tài)信息,并將計算資源的狀態(tài)信息記錄至...
        • 本發(fā)明屬于視頻傳輸技術(shù)領(lǐng)域,公開一種自適應(yīng)比特率控制方法及系統(tǒng),該方法包括:基于決策時間點(diǎn),將播放器的歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為深度價值網(wǎng)絡(luò)的輸入特征,以構(gòu)建自適應(yīng)比特率智能體;利用蒙特卡洛樹搜索算法,在每個決策時間點(diǎn)對播放器的未來播放狀態(tài)進(jìn)行...
        • 本發(fā)明提供了一種融合聽覺過程的級聯(lián)掩碼網(wǎng)絡(luò)語音增強(qiáng)方法及相關(guān)裝置,涉及語音信號處理技術(shù)領(lǐng)域。通過獲取帶噪語音,通過時域粗粒度掩碼網(wǎng)絡(luò)在所述帶噪語音中提取粗粒度特征以生成初步增強(qiáng)的語音波形;對所述初步增強(qiáng)的語音波形進(jìn)行短時傅里葉變換,通過...
        • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于元學(xué)習(xí)與多層次分割的個性化聯(lián)邦模型訓(xùn)練方法,本發(fā)明具備多層次模型分割架構(gòu),進(jìn)一步將模型細(xì)分為輸入層、中間層、輸出層,實(shí)現(xiàn)了更精細(xì)的計算負(fù)載分配。相較于現(xiàn)有Split?Learning將模型分...
        • 本發(fā)明提供了一種情感可控的聯(lián)合編碼VITS語音合成方法及相關(guān)裝置,涉及語音合成技術(shù)領(lǐng)域。通過對輸入語音樣本進(jìn)行情感特征提取,并生成情感特征向量;構(gòu)建情感類別相對排名函數(shù)集合生成相對屬性向量;將情感特征向量與所述相對屬性向量拼接得到融合情...
        • 本發(fā)明提供了一種基于VITS的韻律可控語音合成方法及相關(guān)裝置,涉及語音合成技術(shù)領(lǐng)域。通過從輸入文本中提取韻律特征信息;對輸入文本進(jìn)行語義編碼,生成文本上下文特征表示;構(gòu)建韻律控制器,并對所述韻律特征進(jìn)行獨(dú)立建模生成預(yù)測結(jié)果;將所述文本上...
        • 本發(fā)明實(shí)施例中提供了一種基于純雙目視覺的透明細(xì)胞培養(yǎng)皿三維定位方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:通過雙目相機(jī)采集圖像;對樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)簽處理;使用訓(xùn)練集訓(xùn)練目標(biāo)模型,并將矯正后的圖像輸入訓(xùn)練好的目標(biāo)模型,提取透明細(xì)胞培養(yǎng)皿的局部圖...
        • 本申請涉及哮喘病分析技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種哮喘病患者信息管理系統(tǒng),該哮喘病患者信息管理系統(tǒng)包括獲取模塊,用于獲取不同類型的多個哮喘病患者的所有影響因素的值;構(gòu)建模塊,用于根據(jù)類型的所有哮喘病患者的所有影響因素的值,構(gòu)建在類型下所有影響因素...
        • 本申請涉及一種智能體與城市道路交互實(shí)時場景分析方法,采集得到道路環(huán)境的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),并進(jìn)行實(shí)時更新;通過ICP算法配準(zhǔn)不同傳感器采集的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),將實(shí)時更新的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為體素,并利用多層次體素網(wǎng)格存儲體素,構(gòu)建三維環(huán)境模型;在三...
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