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  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面向異構(gòu)多源傳感器的邊緣計(jì)算調(diào)度方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：利用智能安全帽內(nèi)置的異構(gòu)傳感器采集原始數(shù)據(jù)；對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)指紋生成，得到加密后的異構(gòu)數(shù)據(jù)集；對(duì)所述異構(gòu)數(shù)據(jù)集進(jìn)行任務(wù)類型劃分，生成...
  • 本申請(qǐng)公開了一種兼容渲染方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及渲染技術(shù)領(lǐng)域，包括：響應(yīng)于對(duì)sdk對(duì)象的調(diào)整操作，得到新的sdk對(duì)象，為新的sdk對(duì)象分配渲染引擎，其中，渲染引擎包括云渲染引擎、端渲染引擎和其他渲染引擎；通過調(diào)用所分配的渲...
  • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)更新的技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于高并發(fā)環(huán)境的全量更新查詢切片系統(tǒng)及方法，包括：預(yù)切片單元，用于按照預(yù)設(shè)切片策略將數(shù)據(jù)劃分為若干組邏輯分片；Worker節(jié)點(diǎn)分配單元，用于根據(jù)Worker節(jié)點(diǎn)的性能參數(shù)與邏輯分片的大小進(jìn)行匹配分析，...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種自動(dòng)配置菜單的方法、裝置及電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域，自動(dòng)配置菜單的方法包括如下步驟：響應(yīng)于菜單配置指令；根據(jù)菜單配置指令，選擇目標(biāo)路由地址；根據(jù)目標(biāo)路由地址及菜單配置指令，在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇目標(biāo)低代碼數(shù)據(jù)，其中，...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)表達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于GIS的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)表達(dá)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，獲取地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)點(diǎn)的檢測(cè)數(shù)據(jù)，調(diào)用監(jiān)測(cè)點(diǎn)的空間坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)監(jiān)測(cè)點(diǎn)間的空間距離計(jì)算空間相關(guān)性，依據(jù)空間相關(guān)性計(jì)算未采集點(diǎn)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环NSQL語(yǔ)句生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取數(shù)據(jù)庫(kù)的圖結(jié)構(gòu)表示；構(gòu)建文本數(shù)據(jù)的操作意圖圖；計(jì)算并根據(jù)對(duì)象節(jié)點(diǎn)與圖結(jié)構(gòu)表示中節(jié)點(diǎn)之間的相似度確定對(duì)象節(jié)點(diǎn)在圖結(jié)構(gòu)表示中對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)；在任一對(duì)象節(jié)點(diǎn)在...
  • 本發(fā)明涉及地理信息技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于GIS的地理信息查詢方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于道路交通信息，提取道路通行狀況、交通流量數(shù)據(jù)、施工封閉信息，調(diào)用道路通達(dá)性數(shù)據(jù)，篩選正常通行道路，剔除不可通行路段，生成可通行道路集合。本發(fā)明中，通過篩...
  • 本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于大模型的精細(xì)化用戶觀點(diǎn)提取與分析方法，包括：獲取用戶評(píng)論數(shù)據(jù)；利用大模型對(duì)所述用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別觀點(diǎn)片段；基于已識(shí)別出的觀點(diǎn)片段，利用大模型執(zhí)行如下處理，且所述處理步驟之間不存在固定的先后...
  • 本發(fā)明屬于交通問答領(lǐng)域，尤其涉及基于知識(shí)圖譜和大語(yǔ)言模型的交通運(yùn)輸智能問答平臺(tái)，其包含交互界面、深度搜索模塊和執(zhí)行模塊。交互界面負(fù)責(zé)獲取用戶輸入需求向量并展示問答結(jié)果，深度搜索模塊依據(jù)輸入需求向量，借助由多級(jí)分布式存儲(chǔ)子庫(kù)與可變式實(shí)時(shí)鏈構(gòu)建...
  • 本申請(qǐng)公開了基于放療流程的人工智能問答系統(tǒng)，屬于醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域。一種基于放療流程的人工智能問答系統(tǒng)，包括：服務(wù)器和若干個(gè)信息終端，信息終端與服務(wù)器信號(hào)連接，信息終端用于輸入問題和輸出對(duì)應(yīng)問題的回答；服務(wù)器包括：輸入模塊、大模型模塊、詞向量轉(zhuǎn)換...
  • 本申請(qǐng)公開了一種基于C/S與B/S混合模式的CIM數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的控制方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述的方法包括：若所述數(shù)據(jù)管道監(jiān)測(cè)到CIM數(shù)據(jù)載入，于所述數(shù)據(jù)目錄建立所述CIM數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)目錄結(jié)構(gòu)；基于所述處理推薦模塊確定所述...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的智能數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)及方法，包括：從數(shù)據(jù)源獲取待處理數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，生成用于數(shù)據(jù)挖掘的處理數(shù)據(jù)集；基于歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建元模型，預(yù)測(cè)最優(yōu)挖掘算法；通過計(jì)算元模型的信心度，對(duì)元模型輸...
  • 本發(fā)明提供了一種基于自動(dòng)組卷歸檔的檔案全生命周期管理方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括對(duì)檔案進(jìn)行多源采集與標(biāo)準(zhǔn)化導(dǎo)入、基于NLP及機(jī)器學(xué)習(xí)的智能分類與組卷、動(dòng)態(tài)元數(shù)據(jù)提取與管理、根據(jù)生命周期優(yōu)化存儲(chǔ)與遷移，以及多維檢索與分析。系統(tǒng)將...
  • 本發(fā)明提供了一種衛(wèi)星跨域信息確定方法，可以應(yīng)用于航天航空技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于待測(cè)區(qū)域的區(qū)域位置信息，從搜索引擎包括的多個(gè)星下點(diǎn)中確定與待測(cè)區(qū)域相關(guān)的多個(gè)目標(biāo)星下點(diǎn)；基于目標(biāo)星下點(diǎn)的時(shí)間戳，及與目標(biāo)星下點(diǎn)相關(guān)的衛(wèi)星，將多個(gè)目標(biāo)星下點(diǎn)劃分...
  • 本發(fā)明公開了用于不動(dòng)產(chǎn)測(cè)繪的多維數(shù)據(jù)綜合處理方法及系統(tǒng)，涉及不動(dòng)產(chǎn)測(cè)繪與評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過激光雷達(dá)設(shè)備全面掃描不動(dòng)產(chǎn)區(qū)域，采集包括地形數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)在內(nèi)的多維數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用數(shù)據(jù)分割算法識(shí)別并提取不動(dòng)產(chǎn)區(qū)域的要...
  • 本公開提供了基于生物信號(hào)不變表示學(xué)習(xí)的身份識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及人工智能及模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括將波形心拍數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)，再通過圖結(jié)構(gòu)特征提取單元提取圖結(jié)構(gòu)的拓?fù)涮卣鲌D，通過多粒度語(yǔ)義轉(zhuǎn)換器對(duì)波形心拍數(shù)據(jù)進(jìn)行多粒度語(yǔ)義相關(guān)性評(píng)估，采用注意力...
  • 本發(fā)明提供一種基于AI環(huán)境監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)處理方法及服務(wù)器，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集的包含空氣質(zhì)量、噪聲強(qiáng)度、氣象參數(shù)的環(huán)境數(shù)據(jù)集合，依據(jù)數(shù)據(jù)空間分布特征動(dòng)態(tài)劃分監(jiān)測(cè)子區(qū)域，并為各子區(qū)域分配數(shù)據(jù)特征提取規(guī)則...
  • 本發(fā)明涉及一種煤巖截割狀態(tài)檢測(cè)方法，屬于智能煤礦技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取采煤機(jī)當(dāng)前截割煤巖時(shí)多個(gè)傳感器采集的煤巖截割狀態(tài)信號(hào)；將每個(gè)傳感器采集的煤巖截割狀態(tài)信號(hào)通過改進(jìn)循環(huán)譜進(jìn)行分析，得到每個(gè)傳感器采集信號(hào)的模態(tài)分量；計(jì)算每個(gè)傳感器采集信號(hào)的模...
  • 本發(fā)明提供一種基于LSTM?RF的深海采礦提升系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：步驟1、獲取時(shí)間序列數(shù)據(jù)的時(shí)域特征的差值；步驟2、訓(xùn)練RF模型；步驟3、實(shí)時(shí)訓(xùn)練LSTM模型及實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)位移；步驟4、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)故障；步驟5、重新實(shí)時(shí)訓(xùn)練LSTM...
  • 本發(fā)明公開了多場(chǎng)景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)，具體涉及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中因多源傳感器數(shù)據(jù)物理特性差異及非線性耦合導(dǎo)致的噪聲干擾與偽特征誤判問題；是通過基于設(shè)備運(yùn)行參數(shù)與傳感器物理響應(yīng)特性動(dòng)態(tài)劃分初始頻段范圍...
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