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  • 本發(fā)明實(shí)施例涉及密碼學(xué)算法的晶圓級(jí)芯片異構(gòu)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于晶圓級(jí)芯片異構(gòu)平臺(tái)的數(shù)據(jù)加密方法及系統(tǒng)，包括：獲取待加密的多組原數(shù)據(jù)以及原始密鑰；基于多組原數(shù)據(jù)生成多個(gè)數(shù)據(jù)加密子任務(wù)，以及將原始密鑰進(jìn)行密鑰拓展，生成拓展密鑰；基于多級(jí)中...
  • 本發(fā)明公開了一種系統(tǒng)分區(qū)數(shù)據(jù)的快速加密方法、裝置、設(shè)備以及產(chǎn)品，包括在系統(tǒng)initrd啟動(dòng)階段，對(duì)文件系統(tǒng)進(jìn)行縮容，且對(duì)物理分區(qū)進(jìn)行縮容，使物理分區(qū)的設(shè)定容量等于第一已使用容量；對(duì)縮容后的物理分區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密；在系統(tǒng)完全啟動(dòng)階段，對(duì)解密后...
  • 本公開實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，裝置包括：數(shù)據(jù)填充模塊，用于對(duì)接收的第一數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)填充，得到第二數(shù)據(jù)；對(duì)第二數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，得到至少一個(gè)塊消息；消息字?jǐn)U展模塊，用于對(duì)每個(gè)塊消息進(jìn)行消息字?jǐn)U展...
  • 本發(fā)明屬于建造決策優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于BIM模型的裝配式隔離病房建造決策優(yōu)化方法及系統(tǒng)，方法包括采集建筑主體施工立體點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并收集施工過程數(shù)據(jù)；基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建實(shí)際三維模型，結(jié)合電子圖紙生成標(biāo)準(zhǔn)三維模型，通過特征提取與質(zhì)量比對(duì)生成施工...
  • 本發(fā)明涉及智能閥體控制技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種節(jié)能型智能切換閥體操作方法及系統(tǒng)。該方法獲取智能切換閥體歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，按流體壓力波動(dòng)曲線等預(yù)設(shè)維度生成結(jié)構(gòu)化特征集；構(gòu)建含時(shí)間軸等的多維動(dòng)態(tài)特征矩陣；依閥體壽命分布模型和切換模式庫確定初始操作約束條...
  • 本發(fā)明提供基于微動(dòng)量的電路方程實(shí)時(shí)求解方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，基于“微變不動(dòng)”思想，根據(jù)實(shí)際電力電子系統(tǒng)開關(guān)眾多、各開關(guān)影響權(quán)重不一、單一開關(guān)影響力隨系統(tǒng)開關(guān)數(shù)目增加而快速下降的特點(diǎn)，分析開關(guān)切換對(duì)電路方程及其解的影響，最大仿真步數(shù)和最大容...
  • 本發(fā)明公開了一種用于BAS系統(tǒng)的暖通空調(diào)運(yùn)行模型構(gòu)造方法、設(shè)備與介質(zhì)，該方法包括以下步驟：步驟1）用Modelica語言建立BAS系統(tǒng)的建筑空調(diào)系統(tǒng)模型FMU；步驟2）根據(jù)建筑空調(diào)系統(tǒng)構(gòu)造，適應(yīng)性的調(diào)整設(shè)備模型的接口輸入和輸出類型；步驟3）...
  • 本發(fā)明公開了一種用于建筑PLM平臺(tái)的暖通空調(diào)設(shè)備選型方法與裝置，該方法包括以下步驟：1）在初步設(shè)計(jì)階段，根據(jù)建筑的工況和設(shè)計(jì)需求，計(jì)算冷/熱負(fù)荷，根據(jù)冷/熱負(fù)荷計(jì)算結(jié)果，確定暖通空調(diào)系統(tǒng)設(shè)備選型范圍，獲得滿足負(fù)荷需求的暖通設(shè)備組合；2）基于...
  • 本發(fā)明提供了一種節(jié)段裝配式鐵路高墩節(jié)點(diǎn)抗震韌性分析方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)節(jié)段裝配式鐵路高墩節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)參數(shù)，基礎(chǔ)參數(shù)包括材料參數(shù)、墩體幾何參數(shù)、地震動(dòng)參數(shù)和節(jié)點(diǎn)響應(yīng)參數(shù)；根據(jù)基礎(chǔ)參數(shù)進(jìn)行多物理場(chǎng)耦合張量分解，得到多場(chǎng)耦...
  • 本發(fā)明涉及焊接工藝技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種超聲沖擊處理工藝參數(shù)優(yōu)化方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：獲取焊接件的焊接模擬數(shù)據(jù)和超聲沖擊處理工藝的多組工藝參數(shù)，其中，工藝參數(shù)包括冷卻溫度、沖擊頻率、沖擊振幅、沖擊針直徑和沖擊時(shí)間；基于焊接模擬數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了基于改進(jìn)蜣螂優(yōu)化算法的冷水機(jī)組負(fù)荷分配方法及系統(tǒng)，涉及制冷系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：建立并聯(lián)冷水機(jī)組系統(tǒng)功耗模型；基于模型的目標(biāo)函數(shù)建立改進(jìn)蜣螂優(yōu)化算法；采用Logistic混沌映射的方式生成初始的蜣螂種群，通過改進(jìn)蜣螂優(yōu)化算法不...
  • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于多模態(tài)同步的數(shù)字人智能交互與姿態(tài)表情合成方法，包括：該方法通過多模態(tài)采集設(shè)備獲取語音、表情、姿態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)噪聲過濾和標(biāo)準(zhǔn)化處理后生成多模態(tài)特征序列；采用自注意力機(jī)制與時(shí)序Transformer對(duì)特征...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種系統(tǒng)熱點(diǎn)問題的智能識(shí)別方法及裝置，方法包括：通過統(tǒng)一歷史系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)的時(shí)間戳格式，在同一時(shí)間軸上進(jìn)行對(duì)比，得到同時(shí)間軸歷史系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)初始模型，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)中與系統(tǒng)性能異常強(qiáng)相關(guān)的事...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多模型數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的洪水預(yù)報(bào)精度提升方法，涉及氣象數(shù)值預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，基于模擬大氣的數(shù)值模式的不確定性和模式自身的缺陷，數(shù)值模式的預(yù)報(bào)存在誤差的問題，通過分別采集不同數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型的輸出數(shù)據(jù)，并對(duì)輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一...
  • 本發(fā)明公開了一種干旱災(zāi)害下農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法，提出了干旱災(zāi)害脅迫下的農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，通過隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)出不同氣象條件下干旱事件的形成時(shí)間，將干旱形成時(shí)間轉(zhuǎn)變?yōu)楦珊敌纬伤俾屎螅贅?gòu)建干旱形成速率與產(chǎn)量損失率之間的關(guān)系，能夠較為準(zhǔn)確地得到農(nóng)業(yè)...
  • 本申請(qǐng)涉及軌道交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖論的城市軌道交通客流誘導(dǎo)方法及安全管理系統(tǒng)，該方法包括：基于軌道交通站內(nèi)的空間拓?fù)潢P(guān)系，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，并實(shí)時(shí)通過軌道交通站內(nèi)每條路段的監(jiān)控視頻圖像，得到不同時(shí)刻每條路段的客流量；計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻每條路...
  • 本發(fā)明提供一種考慮多維需水和分期銜接的河道旱警流量確定方法，包括需水滿足度分析、分期劃分和閾值確定三個(gè)環(huán)節(jié)。采用月最小連續(xù)5日流量均值的90%頻率值計(jì)算生態(tài)需水，確定各月農(nóng)業(yè)、生活及工業(yè)需水，引入需水滿足度，確定不同干旱等級(jí)的需水滿足度臨界...
  • 本發(fā)明涉及群智感知技術(shù)與人工智能技術(shù)交叉領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多空間建模與公平性強(qiáng)化學(xué)習(xí)的群智感知任務(wù)調(diào)度方法及系統(tǒng)，所述方法包括根據(jù)獲取的任務(wù)構(gòu)建地面與空中協(xié)同的多層空間任務(wù)結(jié)構(gòu)；根據(jù)空間區(qū)域劃分結(jié)果建立任務(wù)間的拓?fù)潢P(guān)聯(lián)模型，并通過關(guān)鍵路...
  • 本發(fā)明提供了一種駕駛場(chǎng)景風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括：通過圖像特征提取模塊對(duì)輸入的原始圖像進(jìn)行特征提取，并通過3D點(diǎn)云特征提取模塊對(duì)輸入的3D點(diǎn)云進(jìn)行特征提取，以分別生成對(duì)應(yīng)的圖像特征以及3D點(diǎn)云特征；基于交叉注意力算法通過特征融合模塊對(duì)圖...
  • 本發(fā)明公開了一種計(jì)算機(jī)視覺輔助的物流中轉(zhuǎn)場(chǎng)數(shù)字孿生輔助建模方法，包括以下步驟：S1.對(duì)物流中轉(zhuǎn)場(chǎng)關(guān)鍵區(qū)域的視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并對(duì)采集到的視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲抑制與質(zhì)量增強(qiáng)；S2.通過訓(xùn)練YOLO網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲抑制與質(zhì)量增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行特征抽取，得到...
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