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最新專利技術(shù)
  • 一種數(shù)據(jù)讀取方法、閃存顆粒、閃存芯片、存儲設備、電子裝置及計算機程序產(chǎn)品，能夠有效地提升高速總線上的數(shù)據(jù)傳輸效率，方法包括：讀取請求步驟，從對象設備向存儲設備發(fā)送讀請求命令；生成發(fā)送步驟，主控單元基于讀請求命令生成外側(cè)時鐘信號，并且將外側(cè)時...
  • 本申請涉及人工智能技術(shù)領域，特別是涉及基于國產(chǎn)神威處理器的pytorch移植方法，包括：在pytorch框架和神威處理器之間配置一架構(gòu)適配層swMath，實現(xiàn)所述多個適配接口與pytorch框架的pytorch算子一一映射；識別pytorc...
  • 本發(fā)明公開了一種雙稀疏矩陣的乘法加速方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：根據(jù)稀疏矩陣乘法需求，在計算芯片的全局內(nèi)存中定位與第一稀疏矩陣匹配的壓縮矩陣集合和第二稀疏矩陣；將壓縮矩陣集合和第二稀疏矩陣，以數(shù)據(jù)分塊的形式從全局內(nèi)存中逐級搬運...
  • 本申請涉及芯片架構(gòu)技術(shù)領域，特別是涉及一種GPU寄存器的鏈結(jié)構(gòu)訪問系統(tǒng)，該系統(tǒng)由同一模塊集合中的各個模塊形成寄存器訪問鏈，在面對不同類型的第一訪問請求時，通過鏈式結(jié)構(gòu)確定所要接收第一訪問請求的模塊，以及第一訪問請求沿鏈式結(jié)構(gòu)的傳輸情況，從而...
  • 本發(fā)明公開了機密虛擬機操作系統(tǒng)、系統(tǒng)調(diào)用代理方法、終端及介質(zhì)，所述系統(tǒng)包括：RipOS操作系統(tǒng)，所述RipOS操作系統(tǒng)用于處理由RipOS操作系統(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)的第一類調(diào)用項，所述第一類調(diào)用項反映的是RipOS操作系統(tǒng)運行時所調(diào)用的功能項；Ser...
  • 本申請?zhí)峁┗谶吘売嬎愕奶胤N作業(yè)時空變化動態(tài)調(diào)度方法及裝置，通過采集時空信息自動匹配附近的候選攝像機群，判斷所述特種作業(yè)任務等級及評估當前邊緣端剩余算力是否能夠滿足當前請求的候選攝像機群數(shù)量的計算任務，動態(tài)分配攝像機資源，確保覆蓋關(guān)鍵區(qū)域；...
  • 本公開的實施例公開了城市一網(wǎng)統(tǒng)管系統(tǒng)和異常事件信息發(fā)送方法。該系統(tǒng)的一具體實施方式包括：數(shù)據(jù)整合共享層、事件中樞層、可視化決策指揮層、系統(tǒng)集成兼容層，其中：數(shù)據(jù)整合共享層被配置成執(zhí)行以下數(shù)據(jù)整合共享步驟：接收各個異構(gòu)數(shù)據(jù)；存儲各個異構(gòu)數(shù)據(jù)；...
  • 本申請公開了一種日志異常檢測方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領域，該方法包括：從日志數(shù)據(jù)中提取特征數(shù)據(jù)，所述特征數(shù)據(jù)包括：日志序列特征和日志語義特征；將所述日志序列特征輸入至預訓練的策略網(wǎng)絡，得到日志序列層面的預測結(jié)果；將所述日...
  • 本發(fā)明屬于計算機技術(shù)領域，提供了一種基于深度學習的設備監(jiān)控方法及其系統(tǒng)。方法包括：監(jiān)控端的Agent模塊獲取被監(jiān)控的各電子設備的第一實時運行數(shù)據(jù)，將超出了對應的風險閾值的電子設備確定為目標電子設備；評估目標電子設備的重要等級，若重要等級高于...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)庫的智能巡檢方法及裝置，屬于數(shù)據(jù)庫技術(shù)領域。該方法通過預設多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集方式，獲取與巡檢數(shù)據(jù)庫運行狀態(tài)對應的多模態(tài)數(shù)據(jù)集；基于跨模態(tài)注意力機制與自學習模型，建立多模態(tài)數(shù)據(jù)集對應的多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，并結(jié)合歷史時序數(shù)據(jù)與無...
  • 本發(fā)明公開了基于DO385測試用例集的ACAS X軟件標準符合性驗證方法，步驟包括：通過軟件編程按DO385規(guī)定的7組422個測試用例生成測試序列表，支持多種編程語言實現(xiàn)；運行ACAS X軟件，以測試序列表用例作為輸入生成TRM、STM和C...
  • 本說明書實施例提供異常數(shù)據(jù)生成方法及異常代碼生成方法，其中，異常數(shù)據(jù)生成方法包括：獲取異常數(shù)據(jù)生成任務的任務信息，任務信息包括目標數(shù)據(jù)片段和異常描述信息，目標數(shù)據(jù)片段為目標數(shù)據(jù)單元中待插入異常內(nèi)容的原始數(shù)據(jù)片段，目標數(shù)據(jù)片段基于對應的目標數(shù)...
  • 本申請涉及自然語言處理技術(shù)領域。本申請公開了一種基于去重采樣的文檔級關(guān)系抽取方法、裝置、設備和介質(zhì)，其能夠降低關(guān)系類別分布不平衡對關(guān)系抽取結(jié)果的準確性的影響，從而提高關(guān)系抽取結(jié)果的精度。所述基于去重采樣的文檔級關(guān)系抽取方法包括獲取文本文檔；...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的水利知識庫構(gòu)建方法及系統(tǒng)，其涉及智慧水利技術(shù)領域。本發(fā)明對水利相關(guān)知識進行整合與管理，通過大模型將分散在不同地區(qū)、不同部門的水利知識進行有機整合，打破信息孤島，實現(xiàn)知識的共享與協(xié)同。通過數(shù)據(jù)清洗、標準化處理等技術(shù)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于圖嵌入和知識表示學習融合的知識圖譜節(jié)點推薦方法，屬于知識圖譜及其應用領域。該方法通過結(jié)合圖嵌入和知識表示學習的優(yōu)勢，能夠有效地融合節(jié)點的結(jié)構(gòu)信息和語義信息，提升推薦系統(tǒng)的精度和效果。本發(fā)明不依賴用戶的交互數(shù)據(jù)，而是基于知...
  • 一種下個興趣點推薦方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，包括從去相關(guān)自適應簡單圖學習網(wǎng)絡生成的興趣點嵌入矩陣中獲取與歷史簽到序列中歷史興趣點對應的目標興趣點嵌入矩陣；基于目標興趣點嵌入矩陣確定出目標興趣點向量并對目標興趣點向量進行位置編碼得到用戶訪問...
  • 本發(fā)明公開了基于土地利用類型的流域空間種植業(yè)污染排放強度計算方法，涉及污染排放強度計算技術(shù)領域，首先用ArcSWAT對研究區(qū)域進行流域劃分，并利用ENVI對近年遙感影像數(shù)據(jù)解譯得到該地區(qū)的土地利用類型；其次通過ArcGIS中按掩膜提取，提取...
  • 本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與模擬仿真軟件的功能映射管理方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，所述方法包括：從目標設備中采集原始數(shù)據(jù)集；對原始數(shù)據(jù)集進行噪聲過濾和異常值檢測；提取與模擬仿真軟件模型對應的多個特征數(shù)據(jù)；根據(jù)特征數(shù)據(jù)與模擬仿真軟件模型輸入?yún)?..
  • 本發(fā)明涉及地面沉降預測技術(shù)領域，公開了一種地面沉降危險預測方法及系統(tǒng)。該方法包括：將待檢測地面劃分若干個待檢測區(qū)域，采用Eclat算法得出目標地下結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和降水強度數(shù)據(jù)的相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù)，基于相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù)采用SARIMA模型獲得降水預測沉降...
  • 本申請涉及滑坡災害風險評估技術(shù)領域，特別涉及一種基于疊加集成策略的滑坡易發(fā)性評價方法及裝置，其中，方法包括：基于目標滑坡清單和目標滑坡災害點分布圖，提取在預設空間尺度內(nèi)的至少一個滑坡易發(fā)性評價因子，以構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集訓練和測試多個...
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