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        電子科技大學(xué)深圳高等研究院專利技術(shù)

        電子科技大學(xué)深圳高等研究院共有450項(xiàng)專利

        • 本發(fā)明公開了一種基于OFDM信號(hào)的反向散射室內(nèi)定位方法及系統(tǒng),所述基于OFDM信號(hào)的反向散射室內(nèi)定位方法包括:射頻源發(fā)送OFDM信號(hào);所述反向散射設(shè)備將所述OFDM信號(hào)反射至接收端;接收端基于接收的所述OFDM信號(hào)進(jìn)行信道估計(jì)得到信道狀...
        • 該發(fā)明公開了一種霍爾傳感器中用于消除霍爾失調(diào)電壓的紋波消除環(huán)路,屬于電路結(jié)構(gòu)領(lǐng)域。本發(fā)明使用了一組高通濾波器和一個(gè)斬波器來對(duì)霍爾信號(hào)以及失調(diào)電壓進(jìn)行分離,大大降低了對(duì)后續(xù)低通濾波器的設(shè)計(jì)要求,在最大失調(diào)電壓處理范圍方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。本發(fā)...
        • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種行人重識(shí)別方法,該方法包括:獲取待識(shí)別圖像和目標(biāo)識(shí)別模型,目標(biāo)識(shí)別模型包括具有L層融合歸一化層的第一目標(biāo)主干網(wǎng)絡(luò)和具有L層模擬歸一化層的第二目標(biāo)主干網(wǎng)絡(luò);通過第一目標(biāo)主干網(wǎng)絡(luò)對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行融合歸...
        • 本發(fā)明公開了一種鍺酸鋅材料的制備方法及應(yīng)用,涉及鋰離子電池材料技術(shù)領(lǐng)域。該鍺酸鋅材料的制備方法,包括以下操作步驟:將醋酸鋅與氧化鍺溶解到去離子水和乙二胺中,將兩種溶液混合攪拌15分鐘,將所得到的乳白色溶液轉(zhuǎn)移到不銹鋼反應(yīng)釜中,將不銹鋼反...
        • 本發(fā)明涉及一種基于SISL的寬阻帶雙通帶濾波器,包括:頂層和底層分別覆有金屬層的五層介質(zhì)基板,五層介質(zhì)基板由上至下分別為sub1?sub5;五層介質(zhì)基板頂層和底層的金屬層由上至下分別為G1?G10;所述五層介質(zhì)基板的中間區(qū)域均設(shè)置有方形...
        • 本發(fā)明屬于行人重識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體地說是涉及一種基于注意力篩選掩碼策略的文本行人重識(shí)別方法。本發(fā)明設(shè)計(jì)了一個(gè)全局特征提取和局部特征提取的多粒度文本行人重識(shí)別方法,通過引入改進(jìn)的全局特征對(duì)齊函數(shù)對(duì)文本模態(tài)和圖像模態(tài)進(jìn)行粗略多模態(tài)特征對(duì)齊;...
        • 本發(fā)明公開了一種基于圖像量化的通用圖像檢索方法,首先構(gòu)建訓(xùn)練樣本集,再構(gòu)建包括視覺特征提取模塊,一階量化跨域模塊,組合特征提取模塊和二階量化跨類別模塊的圖像量化模型;在訓(xùn)練過程中,先隨機(jī)初始化一階代碼本,經(jīng)過視覺特征提取模塊和一階代碼本...
        • 本發(fā)明屬于數(shù)字人口型動(dòng)畫合成技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于隱音素檢索的數(shù)字人口型多樣性增強(qiáng)方法,用以增強(qiáng)數(shù)字人口型動(dòng)畫的真實(shí)性和多樣性。具體而言,在傳統(tǒng)的音素?視素匹配方案中,由于音素和視素的類別數(shù)量受限于人為定義,導(dǎo)致從語(yǔ)音中提取的音素?zé)o...
        • 本發(fā)明公開了一種基于全局與局部語(yǔ)義的視頻?文本檢索方法,構(gòu)建包括文本特征提取模塊,視頻特征提取模塊,全局交互模塊,局部交互模塊和相似度融合模塊的視頻?文本跨模態(tài)匹配模型,全局交互模塊用于對(duì)文本特征提取模塊和視頻特征提取模塊所提取得到的文...
        • 本發(fā)明公開了一種基于自我提示學(xué)習(xí)的域泛化行人重識(shí)別方法,首先構(gòu)建根據(jù)提示對(duì)輸入圖像進(jìn)行分割得到前景圖像的圖像分割模型,并采用大規(guī)模圖像分割任務(wù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,然后以預(yù)訓(xùn)練好的圖像分割模型作為基礎(chǔ),構(gòu)建基于自我提示的行人重識(shí)別模型,在...
        • 本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種風(fēng)電場(chǎng)級(jí)風(fēng)力渦輪機(jī)葉片故障檢測(cè)方法,該方法包括:獲取風(fēng)電場(chǎng)級(jí)風(fēng)力渦輪機(jī)的目標(biāo)檢測(cè)模型和多個(gè)風(fēng)力渦輪機(jī)中每個(gè)風(fēng)力渦輪機(jī)的待測(cè)數(shù)據(jù)集,目標(biāo)檢測(cè)模型包括:N個(gè)BiLSTM層、N?1個(gè)dropout層和全...
        • 本發(fā)明提供一種基于氟磷酸釩鈉石墨烯復(fù)合結(jié)構(gòu)的高安全儲(chǔ)鈉材料的制備方法,屬于鈉離子電池正極材料制備的技術(shù)領(lǐng)域。目的在于通過鈉離子電池正極材料結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì),提高材料的電子電導(dǎo)與離子輸運(yùn)性能,從而提升導(dǎo)電性,同時(shí)解決現(xiàn)有電池材料在充放電循環(huán)中體...
        • 本發(fā)明提供一種高熵單原子催化劑的穩(wěn)定化制備方法,包括以下步驟:使用濕法球磨將金屬鹽和負(fù)載基底混勻,制備混合漿液;將混合漿液進(jìn)行冷凍干燥,得到干燥粉末;對(duì)干燥粉末采用快速焦耳熱法處理,制備高熵單原子催化劑。其中,金屬鹽包括以下三種的任一種...
        • 本發(fā)明公開了一種可解釋的原發(fā)性干燥綜合征并發(fā)癥預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法及裝置,該構(gòu)建方法包括獲取數(shù)據(jù)集;對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理;利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,建立預(yù)測(cè)PSS并發(fā)癥模型;利用多種性能指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行性能評(píng)估,確定最優(yōu)的預(yù)測(cè)PSS并發(fā)癥模型;利用S...
        • 本發(fā)明公開了一種針對(duì)大語(yǔ)言模型轉(zhuǎn)述攻擊的基于句子語(yǔ)義的水印方法,在生成式大語(yǔ)言模型生成新的詞語(yǔ)標(biāo)記時(shí),先根據(jù)輸入標(biāo)記序列生成詞匯表中每個(gè)詞語(yǔ)標(biāo)記的對(duì)數(shù)概率,采用語(yǔ)義嵌入模型得到當(dāng)前輸入標(biāo)記序列的語(yǔ)義嵌入向量,并將其投影至預(yù)先設(shè)置的向量空...
        • 本申請(qǐng)公開一種面向管道場(chǎng)景的單目視覺方法及處理設(shè)備,包括如下步驟:獲取多個(gè)圖像幀,根據(jù)多個(gè)圖像幀生成多個(gè)第一地圖點(diǎn);在圖像幀中確定多個(gè)關(guān)鍵幀,通過對(duì)多個(gè)關(guān)鍵幀進(jìn)行特征匹配獲得多個(gè)第二地圖點(diǎn);提取首個(gè)關(guān)鍵幀的初始圓柱特征,并根據(jù)初始圓柱特...
        • 本發(fā)明公開了一種基于穩(wěn)定擴(kuò)散模型的行人圖像數(shù)據(jù)集處理方法,首先對(duì)于待匿名處理的行人圖像數(shù)據(jù)集中每張行人圖像生成對(duì)應(yīng)的提示文本,根據(jù)實(shí)際需要構(gòu)建穩(wěn)定擴(kuò)散模型并進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,然后采用行人圖像數(shù)據(jù)集對(duì)其進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練,然后生成與行人圖像數(shù)據(jù)集的提...
        • 本發(fā)明實(shí)施例公開了通信感知一體化的多參數(shù)聯(lián)合估計(jì)方法和裝置,涉及無(wú)線通信和雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域,其中,所述方法包括:對(duì)時(shí)域OFDM信號(hào)進(jìn)行下變頻、去循環(huán)前綴、離散時(shí)間采樣和DFT得到頻域離散三維的信號(hào)觀測(cè)量,然后對(duì)其進(jìn)行平滑處理得到多個(gè)子信號(hào)觀...
        • 本發(fā)明公開一種基于知識(shí)蒸餾和偏好優(yōu)化的電力事故事件抽取方法,涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有抽取方法處理電力行業(yè)的專業(yè)文本時(shí),領(lǐng)域適應(yīng)性差、抽取效果不理想的技術(shù)問題。該方法包括:收集電力事故事件的原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,得到電力事故事...
        • 本發(fā)明公開了一種基于啁啾擴(kuò)頻信號(hào)的反向散射通信感知一體化系統(tǒng)及方法,涉及無(wú)線通信技術(shù)領(lǐng)域;該系統(tǒng)包括啁啾擴(kuò)頻信號(hào)源、反向散射設(shè)備以及接收端;所述啁啾擴(kuò)頻信號(hào)源,用于發(fā)送啁啾擴(kuò)頻調(diào)制信號(hào),所述啁啾擴(kuò)頻調(diào)制信號(hào)經(jīng)反射鏈路到達(dá)反向散射設(shè)備,啁...