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          南京郵電大學(xué)專利技術(shù)

          南京郵電大學(xué)共有17283項專利

          • 本發(fā)明屬于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的短期電力負(fù)荷預(yù)測方法,包括:步驟1、獲取原始電力負(fù)荷時間序列;步驟2、原始電力負(fù)荷時間序列進(jìn)行自適應(yīng)分解,獲得本征模態(tài)函數(shù)IMF分量;步驟3、針對分解后得到的多個本征模態(tài)函...
          • 本發(fā)明屬于傷口修復(fù)材料技術(shù)領(lǐng)域,公開一種超聲響應(yīng)壓電水凝膠材料及其制備方法和應(yīng)用,首先,將聚乙烯醇、海藻酸鈉、無水氯化鈣、鈰摻雜碳點和多巴胺修飾的鈦酸鋇于水中加熱溶解,接著,使用凍融法促使其成膠;本發(fā)明提供的壓電水凝膠組合物經(jīng)超聲后,P...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的最優(yōu)結(jié)終端結(jié)構(gòu)篩選方法,包括:S1,訓(xùn)練基于機(jī)器學(xué)習(xí)的不同結(jié)終端技術(shù)結(jié)構(gòu)參數(shù)智能設(shè)計模型;S2,構(gòu)建模型篩選器;S3,一階段聯(lián)合優(yōu)化;S4,二階段專項優(yōu)化;S5,篩選最優(yōu)結(jié)終端結(jié)構(gòu)。本發(fā)明實現(xiàn)了多模型協(xié)同設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了基于三支路特征提取和交叉注意力特征增強(qiáng)的無參考視頻質(zhì)量評價方法,包括:將待評價視頻均分為8個視頻片段,取每個片段中間1幀作為關(guān)鍵幀;對關(guān)鍵幀空間大小縮放到統(tǒng)一尺寸;將縮放后的關(guān)鍵幀輸入到ViT模塊中提取空域整體視覺語義特征;...
          • 本發(fā)明涉及橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測與橋梁風(fēng)工程技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種氣象數(shù)據(jù)與橋址原位數(shù)據(jù)融合的橋梁臺風(fēng)監(jiān)測預(yù)警方法,包括以下步驟:讀取空間氣象數(shù)據(jù)庫中的大氣數(shù)據(jù);繪制大陸邊界、河流等地理信息;讀取橋梁所在位置的經(jīng)緯度,重構(gòu)位勢高度與風(fēng)場空間分布...
          • 本發(fā)明公開了一種融合功率區(qū)間預(yù)測的配電網(wǎng)多端最優(yōu)化協(xié)同電壓調(diào)節(jié)方法,屬于電力系統(tǒng)運行與控制技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以預(yù)測未來時段內(nèi)配電網(wǎng)的光伏出力和負(fù)荷功率;基于功率預(yù)測進(jìn)行潮流計算,根據(jù)估計的各母線電壓在區(qū)間內(nèi)的最...
          • 一種基于深度學(xué)習(xí)的高速模糊車牌字符識別方法,深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)BLPDCGAN生成與真實模糊車牌相似的高質(zhì)量模糊圖像,擴(kuò)充數(shù)據(jù)集,提高模型泛化能力。生成模塊引入噪聲圖像增強(qiáng)模糊效果,并以MSE損失和對抗損失優(yōu)化生成的模糊圖像質(zhì)量。模糊...
          • 本發(fā)明提供了一種基于全印刷電化學(xué)晶體管的高保真神經(jīng)元電路,包括放大單元、復(fù)位OECT、膜電容元件、反饋電容元件、電流輸入端、電壓源VDD以及公共接地端GND,放大單元中的第一級OECT的柵極與膜電容元件的一端連接,在連接節(jié)點處與電流輸入...
          • 本發(fā)明公開基于思維鏈推理的因果感知情感分析方法及系統(tǒng),屬于計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域;方法包括:獲取并讀取多模態(tài)情感分析數(shù)據(jù)集;從多模態(tài)情感分析數(shù)據(jù)集中的視頻數(shù)據(jù)中,提取視頻特征,包括:語音、文本和視覺模態(tài)特征;利用訓(xùn)練集和測試集對因果感知情緒...
          • 本發(fā)明公開了一種基于光照不變特征的暗光細(xì)粒度圖像分類方法,包括如下步驟:S1.輸入原始特征數(shù)據(jù);S2.根據(jù)光照不變特征的提取方法,對原始特征數(shù)據(jù)提取光照不變特征;S3.對原始特征數(shù)據(jù)提取細(xì)粒度特征;S4.將光照不變特征與細(xì)粒度特征融合,...
          • 一種基于大語言模型的智能云WAF漏洞防護(hù)策略自適應(yīng)更新方法,利用大語言模型獲取漏洞的公開信息;使用大語言模型轉(zhuǎn)化HTTP請求代碼片段為對應(yīng)的HTTP請求包內(nèi)容,輸入到大語言模型,模型首先輸出一個寬松的正則策略覆蓋到觀察模式下的云WAF中...
          • 本申請屬于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)壓縮以及移動互聯(lián)網(wǎng)與無線通信領(lǐng)域,公開了一種TCP數(shù)據(jù)包壓縮聚合自適應(yīng)方法,包括:步驟1、接收TCP數(shù)據(jù)包并將頭部以及有效載荷進(jìn)行分離;步驟2、將有效載荷部分進(jìn)行存儲;步驟3、根據(jù)頭部序列號、確認(rèn)號、標(biāo)記以及窗...
          • 本發(fā)明公開了一種線激光在位測量系統(tǒng)誤差建模和路徑規(guī)劃方法,具體步驟如下:首先對在機(jī)測量系統(tǒng)進(jìn)行手眼標(biāo)定,隨后通過綜合分析線激光在位測量誤差來源,建立機(jī)器人末端定位誤差和光學(xué)平面三角法誤差模型,最后根據(jù)測量參數(shù)要求求解傳感器姿態(tài)約束,進(jìn)而...
          • 本發(fā)明提出了一種基于特征選擇與最大后驗的支持向量機(jī)干擾檢測方法,通過引入CUSUM統(tǒng)計量對多維干擾特征進(jìn)行加權(quán)優(yōu)化,實現(xiàn)了對關(guān)鍵特征的高效篩選與增強(qiáng),創(chuàng)新性地引入最大后驗概率準(zhǔn)則用于自適應(yīng)優(yōu)化支持向量機(jī)的分類閾值,實現(xiàn)閾值動態(tài)調(diào)整以適應(yīng)...
          • 本申請屬于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多種隱蔽信道的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備群控方法,在每臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備內(nèi)置了DNS隱蔽通信模塊、P2P通信模塊和媒體網(wǎng)絡(luò)通信模塊,所述DNS隱蔽通信模塊、P2P通信模塊和媒體網(wǎng)絡(luò)通信模塊通過訪問物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備...
          • 本發(fā)明屬于生物醫(yī)藥技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及抗病毒藥物阿昔洛韋在制備腫瘤免疫治療藥物中的應(yīng)用。本發(fā)明利用阿昔洛韋誘導(dǎo)巨噬細(xì)胞成為M1表型,并增強(qiáng)其吞噬功能及抗原呈遞能力,促進(jìn)樹突細(xì)胞成熟,從而實現(xiàn)抗腫瘤效果。在對巨噬細(xì)胞系RAW264.7無毒的...
          • 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)連鎖故障事故鏈生成技術(shù)領(lǐng)域,公開了考慮電力系統(tǒng)第二級安全穩(wěn)定標(biāo)準(zhǔn)的連鎖故障事故鏈生成方法,其構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型,計算網(wǎng)絡(luò)指標(biāo),通過指標(biāo)主客觀綜合賦權(quán)對電路脆弱性指標(biāo)排列構(gòu)建初始故障集;斷開初始故障集中一條線路并進(jìn)行暫態(tài)穩(wěn)定及...
          • 本發(fā)明公開了一種水廠原水水質(zhì)數(shù)據(jù)故障診斷方法及系統(tǒng),包括:獲取水源地原水與進(jìn)廠原水水質(zhì)原始數(shù)據(jù);計算水源地原水與進(jìn)廠原水的時間差;對于每個進(jìn)廠水質(zhì)數(shù)據(jù)和水源地水質(zhì)數(shù)據(jù),利用時間回溯方法,對齊每個進(jìn)廠原水水質(zhì)數(shù)據(jù)和水源地原水水質(zhì)數(shù)據(jù)的時間...
          • 本發(fā)明提供一種基于哈希原型網(wǎng)絡(luò)的在線自適應(yīng)多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)加密流量分類方法,通過獲取多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)加密流量,標(biāo)注對應(yīng)的流量類別,得到加密流量數(shù)據(jù)集;構(gòu)建哈希原型網(wǎng)絡(luò);得到預(yù)訓(xùn)練的哈希原型網(wǎng)絡(luò);對待分類的多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)加密流量進(jìn)行特征提取得到全局特征表...
          • 一種基于多源傳感器融合的具身智能機(jī)器人人機(jī)交互方法,屬于機(jī)器人智能控制領(lǐng)域,通過標(biāo)定參數(shù)和自適應(yīng)權(quán)重算法實現(xiàn)點云與圖像的高精度、高效率融合,集成YOLO模型與語義分割網(wǎng)絡(luò),結(jié)合軌跡預(yù)測模型實現(xiàn)多類別目標(biāo)的精細(xì)化識別與運動趨勢預(yù)判;同時創(chuàng)...