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最新專利技術(shù)
  • 本申請公開了一種樣本數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及計算機技術(shù)領域，本申請的方法中，標注文件包括與標注結(jié)果一一對應的結(jié)果統(tǒng)計區(qū)域，將各個樣本標識記錄在需關(guān)聯(lián)的標注結(jié)果的結(jié)果統(tǒng)計區(qū)域中，且每個結(jié)果統(tǒng)計區(qū)域中的樣本標識保存在存...
  • 本說明書公開了一種模型部署方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備。所述方法包括：獲取針對業(yè)務模型的初始部署策略組，初始部署策略組包括兩種部署策略；將初始部署策略組中各部署策略的特征編碼輸入預先訓練的代理模型，確定各部署策略在處理設備上的性能分布信息...
  • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的任務調(diào)度優(yōu)化分析方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：通過在服務器、存儲設備以及客戶端之間對應的分布式大數(shù)據(jù)處理場景中實時采集任務相關(guān)數(shù)據(jù)、任務系統(tǒng)資源使用數(shù)據(jù)以及任務執(zhí)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；利用Hado...
  • 本發(fā)明公開了一種基于kubernetes的一種GPU虛擬化系統(tǒng)，包括：Kubernets集群模塊，與GPU虛擬化集群通信連接，用于調(diào)度GPU虛擬化集群的資源；GPUManager模塊，與Kubernets集群模塊通信連接，還與GPU虛擬化集...
  • 本發(fā)明提供一種云計算環(huán)境下的動態(tài)資源分配與負載均衡方法，涉及云計算技術(shù)領域。該方法包括通過實時監(jiān)控資源使用和服務器狀態(tài)，收集實時數(shù)據(jù)、負載數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)及異構(gòu)資源信息。利用蜘蛛蜂算法優(yōu)化的灰色預測模型對歷史數(shù)據(jù)進行訓練，預測未來負載變化。同...
  • 本申請公開了一種線程任務的處理方法、存儲介質(zhì)、電子設備及程序產(chǎn)品，涉及計算機技術(shù)領域，其中方法包括：響應于用戶觸發(fā)待處理線程任務，獲取客戶端當前的硬件資源數(shù)據(jù)，硬件資源數(shù)據(jù)包括客戶端的硬件配置數(shù)據(jù)和資源使用數(shù)據(jù)；識別待處理線程任務對應的目標...
  • 本申請公開了一種服務器的性能預測方法及裝置、電子設備和存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領域，包括由于通過獲取服務器的性能運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對性能運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到歸一化數(shù)據(jù)，隨后將歸一化數(shù)據(jù)輸入預設性能預測模型，得到性能預測結(jié)果，其中...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于X86架構(gòu)工控主板的功耗控制方法及系統(tǒng)，通過歷史功耗記錄確定目標工控主板中各個工控模塊的抖動因子，根據(jù)各個抖動因子確定目標工控主板中對應工控模塊的功耗調(diào)節(jié)裕量；基于動態(tài)功耗和各個功耗調(diào)節(jié)裕量確定目標工控主板在歷史采樣周期內(nèi)...
  • 本發(fā)明公開了基于大語言模型的軟件配置項測試用例數(shù)據(jù)處理分析方法，屬于軟件測試技術(shù)領域，包括：收集與軟件配置項相關(guān)的需求文檔和設計文檔，整合成軟件項目文檔；對軟件項目文檔中的需求文檔和設計文檔進行預處理，得到軟件處理文檔；對軟件處理文檔進行特...
  • 本申請公開了一種設備位置的確定方法及裝置、電子設備和存儲介質(zhì)，通過在設計的硬件拓撲結(jié)構(gòu)中將GPU設備（即目標設備）以及其他組件設備，按照硬件拓撲結(jié)構(gòu)的設計規(guī)則進行連接，之后根據(jù)基于硬件拓撲結(jié)構(gòu)中集成總線的第一拓撲信息來輪詢讀取組件設備的設備...
  • 本申請涉及并行計算核心緩存技術(shù)領域，公開一種基于多壓縮方案的并行計算核心緩存方法、裝置及介質(zhì)。本發(fā)明接收并行計算核心高并發(fā)訪存信號，根據(jù)緩存內(nèi)部容量性能參數(shù)進行適配性仲裁，確定訪存請求序列；設置多種數(shù)據(jù)壓縮方案，通過分析訪存數(shù)據(jù)確定訪存請求...
  • 本發(fā)明提出了一種基于大數(shù)據(jù)的綜合評價數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領域，獲取第一類別信息、第二類別信息和第三類別信息，進行類別信息的更新與匹配，通過大數(shù)據(jù)方法對預設分析需求數(shù)據(jù)進行采集，通過數(shù)據(jù)評價維度對所述分析采集數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)劃分歸...
  • 本發(fā)明涉及旅游資源查詢技術(shù)領域，其公開了一種智能終端旅游資源查詢方法及系統(tǒng)，本系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集單元、特征提取單元、偏好分析單元、查詢推薦單元；本發(fā)明，全面收集用戶歷史查詢記錄、行為數(shù)據(jù)及查詢時間、內(nèi)容、次數(shù)、停留時間、評價分數(shù)等多維度數(shù)據(jù)，...
  • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)庫查詢?nèi)蝿請?zhí)行方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領域，包括：接收當前數(shù)據(jù)庫查詢?nèi)蝿諏臄?shù)據(jù)庫查詢語句；利用基于探索利用平衡強化學習得到的目標執(zhí)行計劃查詢模型查詢數(shù)據(jù)庫查詢語句對應的目標執(zhí)行計劃；其中，目標執(zhí)行計...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的臺風災害知識圖譜生成方法及系統(tǒng)，涉及知識圖譜構(gòu)建技術(shù)領域，包括：獲取臺風災害數(shù)據(jù)，基于臺風災害數(shù)據(jù)開展臺風災害知識的認知與表達，臺風災害知識的認知與表達包括臺風演化過程和臺風災情效應；基于臺風災害知識的認知與...
  • 本發(fā)明公開了一種應答信息生成方法、設備、介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領域，針對預訓練語言模型的并行推理計算的一個批次中，根據(jù)所在設備執(zhí)行預填充任務的算力利用率確定預填充任務的詞元預算數(shù)量和解碼任務的詞元預算數(shù)量，使解碼任務的詞元預...
  • 本申請公開了一種文本生成方法、存儲介質(zhì)、電子設備及程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，其中方法包括：首先獲取查詢請求的語義信息；然后依據(jù)語義信息，確定查詢請求對應的目標生成模式；再利用目標生成模式對查詢請求進行答復，獲取查詢請求對應的答復信息；...
  • 本申請涉及一種多模態(tài)混合的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備、介質(zhì)和產(chǎn)品。所述方法包括：接收包含多模態(tài)混合信息的目標問題；將所述目標問題輸入到經(jīng)過訓練的多模態(tài)混合領域?qū)＜掖竽Ｐ椭羞M行處理，得到所述目標問題對應的答案；所述經(jīng)過訓練的多模態(tài)混合領域?qū)＜掖?..
  • 本說明書公開了一種大模型的預訓練方法、裝置、存儲介質(zhì)以及電子設備，通過預先確定若干預設的幾何圖元以及各幾何圖元對應的各第一描述文本，并根據(jù)各幾何圖元之間的關(guān)系和對應的第一描述文本確定構(gòu)建出的幾何機構(gòu)的第二描述文本。然后確定該幾何結(jié)構(gòu)的性質(zhì)數(shù)...
  • 本發(fā)明提供一種全局?局部解碼的遙感影像路網(wǎng)提取方法，涉及遙感影像路網(wǎng)提取技術(shù)領域，首先通過Transformer模型實現(xiàn)遙感影像中道路節(jié)點的查詢，將道路節(jié)點的查詢分別映射為道路節(jié)點的2維坐標和36維方向描述子，執(zhí)行初級網(wǎng)絡的構(gòu)建。在此基礎上...
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