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        南京大學(xué)專利技術(shù)

        南京大學(xué)共有16946項(xiàng)專利

        • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N兼具高速通信和高共模瞬態(tài)抗擾度的數(shù)字隔離器,包括:發(fā)射器、耦合電感、接收器;發(fā)射器包括振蕩器、調(diào)制電容組件、共模瞬態(tài)抗擾度增強(qiáng)模塊;振蕩器被配置為:接收數(shù)據(jù)信號(hào),并基于數(shù)據(jù)信號(hào),產(chǎn)生第一差分信號(hào);調(diào)制電容組件被配置為:將碼...
        • 本發(fā)明提出一種基于輕量化CRNN架構(gòu)的面向醫(yī)學(xué)場景優(yōu)化的OCR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),旨在在降低計(jì)算開銷的同時(shí)顯著提升醫(yī)學(xué)文本識(shí)別精度。其核心創(chuàng)新在于:一方面引入輕量級(jí)卷積特征提取模塊,有效壓縮模型規(guī)模與推理能耗;另一方面融合醫(yī)學(xué)領(lǐng)域詞典約束機(jī)制,利...
        • 一種基于超圖模型的應(yīng)急巡檢機(jī)器人協(xié)同方法,對(duì)于由多種功能異構(gòu)的機(jī)器人組成的機(jī)器人集群,由各機(jī)器人的局部動(dòng)作價(jià)值和全局狀態(tài)信息,建立一種鼓勵(lì)機(jī)器人行為多樣性的超圖模型,訓(xùn)練得到協(xié)同策略,將協(xié)同策略部署到機(jī)器人本地,實(shí)現(xiàn)分布式的自主協(xié)同。本...
        • 本發(fā)明公開了一種基于成像平面空間幾何實(shí)體建模的雙目視覺三維重建方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺與三維測量技術(shù)領(lǐng)域。該方法摒棄傳統(tǒng)“先標(biāo)定,后重建”及“內(nèi)參?外參”分離模型,通過直接對(duì)相機(jī)成像平面在世界坐標(biāo)系中進(jìn)行顯式參數(shù)化建模,為每個(gè)相機(jī)建立僅含9...
        • 本發(fā)明公開了一種融合多模態(tài)數(shù)據(jù)和知識(shí)圖譜的城市區(qū)域變化檢測方法,涉及區(qū)域變化檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取遙感影像、街景圖像、興趣點(diǎn)等多源地理數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理得到的街景圖像文本等數(shù)據(jù)輸入至知識(shí)圖譜本體結(jié)構(gòu),構(gòu)建多模態(tài)雙時(shí)相城市知識(shí)...
        • 本發(fā)明公開了一種廢棄聚對(duì)苯二甲酸乙二醇酯的回收工藝,通過采用良溶劑對(duì)廢棄PET進(jìn)行溶解、并滴入冷甲醇中沉淀、過濾、分離、干燥后采用低濃度氫氧化鈉水溶液水解廢棄PET,在較低溫度(25℃?40℃)下可有效水解PET,反應(yīng)條件溫和,反應(yīng)時(shí)間...
        • 一種基于樹結(jié)構(gòu)的LaTeX格式數(shù)學(xué)公式解析與比較方法,包括:公式輸入模塊,用于接收用戶輸入的待比較的LaTeX格式數(shù)學(xué)公式,并對(duì)其進(jìn)行初步格式檢查,糾正錯(cuò)誤格式;樹構(gòu)建模塊,與公式輸入模塊連接,用于按照預(yù)先設(shè)定的運(yùn)算符號(hào)提取優(yōu)先級(jí)規(guī)則;...
        • 本發(fā)明提供了一種基于毛細(xì)管模型的膨脹巖土水力特性微觀測試與評(píng)價(jià)方法,包括壓實(shí)試樣制備、膨脹力和滲透系數(shù)測試、平均間距測定和毛細(xì)管模型參數(shù)推導(dǎo)等步驟。本發(fā)明的測試與評(píng)價(jià)方法先通過制備不同膨潤土摻量的壓實(shí)試樣,且對(duì)于每種膨潤土摻量均準(zhǔn)備多個(gè)...
        • 本發(fā)明公開一種機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的水體細(xì)菌紫外消毒劑量預(yù)測與優(yōu)化方法,包括以下步驟:獲取目標(biāo)細(xì)菌的遺傳信息、環(huán)境參數(shù)和紫外消毒條件,并將所述遺傳信息數(shù)值化為特征向量;對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和編碼處理,形成特征矩陣;基于特征矩陣,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法...
        • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于改進(jìn)引力模型的跨區(qū)域人口遷移建模方法,包括:獲取多個(gè)地區(qū)中各地區(qū)間的人口遷移量,以及各地區(qū)影響人口遷移量的原始特征;根據(jù)所述人口遷移量和各地區(qū)的地理位置,得到各地區(qū)間的空間權(quán)重矩陣,矩陣中的各元素代表了各地區(qū)人...
        • 本發(fā)明公開了一種具有自恢復(fù)疏水性的Janus光熱蒸發(fā)泡沫材料的制備方法,具體包括以三聚氰胺泡沫為基底,通過單面定向噴涂至少含有氧化石墨烯、聚二甲基硅氧烷和環(huán)氧樹脂的復(fù)合溶液,經(jīng)固化后形成上疏下親的非對(duì)稱結(jié)構(gòu)。本發(fā)明制備方法制得的Janu...
        • 本申請(qǐng)公開了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和歸一化的環(huán)境微塑料生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法,屬于微塑料環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,包括采集并整合微塑料暴露實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),進(jìn)行響應(yīng)比歸一化處理和Meta分析,進(jìn)行p值檢驗(yàn)和效應(yīng)量閾值檢驗(yàn),識(shí)別顯著響應(yīng)物種,篩選敏感物種和敏感效應(yīng)指...
        • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于全局排序和迭代切分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)調(diào)度方法,通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解析為有向無環(huán)計(jì)算圖;基于硬件親和性規(guī)則為計(jì)算圖中的每一個(gè)算子節(jié)點(diǎn)標(biāo)注硬件親和性標(biāo)簽,采用連通性優(yōu)先的搜索策略對(duì)計(jì)算圖進(jìn)行初始劃分,并將硬件親和性相同且通過數(shù)...
        • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于結(jié)果驅(qū)動(dòng)的FPGA原型分區(qū)方法,涉及FPGA芯片原型技術(shù)領(lǐng)域,包括基于初劃分算法,在待處理模塊中標(biāo)記VR模塊;計(jì)算圖模型的分區(qū)成本,獲取分區(qū)成本最低時(shí)的分區(qū)結(jié)果;基于分區(qū)結(jié)果執(zhí)行布局布線,對(duì)分區(qū)后的FPGA執(zhí)行自適應(yīng)優(yōu)...
        • 本發(fā)明公開了一種輕質(zhì)超寬帶的可見光?紅外?雷達(dá)多頻譜兼容超材料,從上到下依次包括紅外可見層、十字型吸波層和底部反射金屬層;紅外可見層包括若干結(jié)構(gòu)相同的第一單元組成的第一陣列,每個(gè)第一單元由一層導(dǎo)電層和一層介質(zhì)層構(gòu)成,第一單元呈正六邊形,...
        • 本發(fā)明公開了一種面向非易失存算芯片的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法及系統(tǒng),屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。所述方法包括:步驟1、將通過片外訓(xùn)練得到的基礎(chǔ)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)部署到非易失存算芯片的交叉陣列;步驟2、采用所述第一網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練系統(tǒng)多閾值劃分優(yōu)化權(quán)重更新過程,對(duì)所述非...
        • 本發(fā)明涉及靶向衰老B細(xì)胞治療系統(tǒng)性紅斑狼瘡,具體是衰老B細(xì)胞作為靶點(diǎn)或靶向作用衰老B細(xì)胞在制備治療系統(tǒng)性紅斑狼瘡或系統(tǒng)性紅斑狼瘡腎炎的藥物中的應(yīng)用,通過以衰老B細(xì)胞作為靶點(diǎn)并使其死亡或失活以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性紅斑狼瘡或系統(tǒng)性紅斑狼瘡腎炎的治療,...
        • 本發(fā)明公開了一種壓電生物雜合體,屬于廢水處理與資源化技術(shù)領(lǐng)域。該壓電生物雜合體由鈦酸鋇顆粒和厭氧污泥雜合而成,鈦酸鋇顆粒具有壓電性。本發(fā)明創(chuàng)新性地利用厭氧發(fā)酵體系中流體流動(dòng)、機(jī)械攪拌及微生物產(chǎn)氣等過程產(chǎn)生的豐富機(jī)械應(yīng)力,通過本發(fā)明提供的...
        • 本申請(qǐng)涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于聯(lián)邦蒸餾神經(jīng)過程的數(shù)據(jù)流小樣本學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng),包括:用本地私有數(shù)據(jù)訓(xùn)練本地注意力神經(jīng)過程模型;傳模型參數(shù)至服務(wù)器,服務(wù)器以聯(lián)邦平均聚合得初始化全局模型;基于該初始化模型做本地訓(xùn)練,對(duì)共享公共任務(wù)集...
        • 本發(fā)明公開了一種乘累加計(jì)算讀出電路及存算裝置、存算方法,屬于集成電路領(lǐng)域。所述電路包括:差分電流輸出模塊,其與存算陣列電路連接,用于輸出兩路差分電流;差分跨組放大模塊,其與所述差分電流輸出模塊的輸出端連接,用于將電流信號(hào)轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào);...