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  • 本發(fā)明涉及電能表數(shù)據(jù)測試技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于模擬智能設(shè)備采集環(huán)境的自動化虛擬表平臺及方法。該平臺包括虛擬表服務(wù)器模塊、采集終端測試系統(tǒng)模塊、虛擬表數(shù)據(jù)處理模塊、自動化腳本執(zhí)行模塊、靈活配置模塊和可變值抄讀存儲數(shù)據(jù)庫模塊。該平臺能夠模擬...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N測試用例推薦方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品；方法包括：基于待測試任務(wù)的任務(wù)信息以及多個測試用例的測試用例數(shù)據(jù)，構(gòu)建信息網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)信息網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的連接關(guān)系，從信息網(wǎng)絡(luò)中提取多個節(jié)點序列；對多個節(jié)點序列分別進行特征提取...
  • 本發(fā)明公開了一種基于內(nèi)存安全語言的實時庫數(shù)據(jù)服務(wù)與接口管理系統(tǒng)，包括系統(tǒng)接入層，還包括采集控制層和業(yè)務(wù)服務(wù)層，提供基于內(nèi)存安全的同步或者異步對外接口、以及原生客戶端界面，進行強體驗的人機交互和上游系統(tǒng)的密集型調(diào)用；提供基于腳本的熱加載模式，...
  • 本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于多粒度信息和層級化的知識檢索增強方法和系統(tǒng)。對于現(xiàn)有技術(shù)的召回粒度單一的問題，本發(fā)明采用長短上下文節(jié)點的分層存儲和召回策略；對于現(xiàn)有技術(shù)的問題理解不深入的問題，本發(fā)明引入基于大模型的自動問題分類，能夠根據(jù)...
  • 本發(fā)明涉及一種基于大模型的動態(tài)本體構(gòu)建方法，屬于人工智能、大模型、知識圖譜領(lǐng)域。本發(fā)明綜合利用專家知識、歷史經(jīng)驗、數(shù)據(jù)庫及行業(yè)標準數(shù)據(jù)，定義實體類型、屬性及關(guān)系，構(gòu)建初始本體O1；借助大模型蘊含的豐富知識，實現(xiàn)大類到子...
  • 本申請公開了一種云視頻推薦方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，涉及云視頻推薦技術(shù)領(lǐng)域，本申請首先對用戶進行調(diào)查，然后追蹤用戶的行為，為后續(xù)用戶的學習風格類型的確認奠定了基礎(chǔ)，其次基于用戶填寫的調(diào)查表和各觀看視頻及其對應的行為數(shù)據(jù)，確定用戶的適配學習風格類...
  • 本申請?zhí)峁┮环N報送機構(gòu)樹更新方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：從日報報表上報方的數(shù)據(jù)庫獲取屬于所述日報報表上報方的機構(gòu)的機構(gòu)信息以及機構(gòu)關(guān)系數(shù)據(jù)；根據(jù)機構(gòu)信息以及機構(gòu)關(guān)系數(shù)據(jù)中的相同字段，以及相同字段對應的相同...
  • 本發(fā)明提供一種復雜災害性天氣特征參數(shù)提取系統(tǒng)，涉及氣象信息處理技術(shù)領(lǐng)域，通過數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、災害類型識別模塊、特征參數(shù)提取模塊和預警報告模塊，可以獲取氣象數(shù)據(jù)源，實時收集氣象數(shù)據(jù)源的原始氣象數(shù)據(jù)并進行預處理操作，生成對應的目標...
  • 本發(fā)明公開了一種容器資產(chǎn)安全構(gòu)建方法、安全管理方法及系統(tǒng)，包括S01、對提交的源代碼進行靜態(tài)代碼掃描；S02、當靜態(tài)掃描沒有發(fā)現(xiàn)安全問題時，對源代碼的第三方依賴庫進行掃描并生成軟件物料清單；S03、根據(jù)生成的軟件物料清單，將第三方依賴庫與C...
  • 本公開涉及數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訪問控制方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理數(shù)據(jù)；對待處理數(shù)據(jù)進行標簽匹配處理，得到待處理數(shù)據(jù)對應的至少一個標簽；通過預設(shè)的標簽組合模板對待處理數(shù)據(jù)對應的各個標簽進行處理，得到待...
  • 本發(fā)明屬于任務(wù)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于禁忌搜索的艦船直升機動態(tài)調(diào)度方法、系統(tǒng)和設(shè)備。該方法包括：調(diào)用構(gòu)建的艦船直升機作業(yè)任務(wù)規(guī)劃模型；采用事件需求模擬設(shè)計動態(tài)調(diào)度策略并生成任務(wù)編碼初值；采用基于禁忌搜索的動態(tài)調(diào)度算法對直升機任務(wù)編碼序...
  • 本發(fā)明提供了一種基于減法平均優(yōu)化算法的鈦合金表面應力預測方法，利用減法平均優(yōu)化算法的高效性，適應能力強，噪聲影響小，適應能力強等特點，從而提高預測模型的準確性和適用性。同時將實驗數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)都輸送到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行訓練，可以減少試驗次數(shù)...
  • 本發(fā)明提出一種基于工況識別的衛(wèi)星太陽電池陣數(shù)據(jù)驅(qū)動建模方法，屬于航空航天技術(shù)領(lǐng)域，解決太陽電池陣的管理和維護困難，以及機理建模方法和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動建模方法中存在的不足。建模步驟包括：采集在軌衛(wèi)星的遙測數(shù)據(jù)并進行預處理；為預處理后的遙測數(shù)據(jù)添加...
  • 本發(fā)明提供了一種基于碰撞恢復的RFID標簽識別方法及系統(tǒng)。基于信號的不同衰減程度，通過對射頻信號解調(diào)、IQ映射以及聚類，能夠分析得出射頻信號的數(shù)量，以及信號的不同組合狀態(tài)，再通過分解得到每個射頻信號的幅度分量，從而能夠進行信號恢復。這一來避...
  • 本發(fā)明涉及一種智能感知算法訓練框架統(tǒng)一支撐方法，屬于深度學習領(lǐng)域。本發(fā)明包括主流國產(chǎn)框架轉(zhuǎn)換兼容技術(shù)；統(tǒng)一訓練系統(tǒng)；訓練框架多硬件兼容技術(shù)；多類型計算資源虛擬化技術(shù)。本發(fā)明集成國產(chǎn)主流訓練框架PaddlePaddle，通過X2Paddle工...
  • 本發(fā)明屬于自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種車輛自動駕駛的軌跡預測模型調(diào)度方法，包括步驟一：數(shù)據(jù)預處理，將車輛原始的歷史軌跡數(shù)據(jù)先按照一定規(guī)則填充到網(wǎng)格中,再將每一張網(wǎng)格分別處理成一張圖；每一張圖代表在當前時間的車輛的當前狀態(tài)，圖中一個節(jié)點代表一...
  • 本發(fā)明涉及礦產(chǎn)資源開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種適于露天開采礦產(chǎn)資源質(zhì)量精準預測的方法及應用，所述方法包括：建立包括礦山勘查研究數(shù)據(jù)和礦區(qū)穿孔生產(chǎn)數(shù)據(jù)的真三維數(shù)據(jù)庫，并結(jié)合野外地質(zhì)條件判定，編制大間距一次遠景區(qū)和小間距二次礦靶區(qū)，最后基于此進...
  • 本發(fā)明屬于信息傳播技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于時間感知超圖學習的多模態(tài)社交媒體流行度預測方法，首先，采用以時間為核心的方法來檢索與目標UGC相關(guān)的前K個實例；隨后，通過利用UGC屬性，將所有相關(guān)實例連接在一起，形成目標UGC的超圖；其次，研發(fā)了...
  • 本發(fā)明涉及一種基于二分搜索和KM算法的目標分配方法，屬于資源分配領(lǐng)域。本發(fā)明將目標分配問題轉(zhuǎn)化為規(guī)劃模型，并確定最小化最大值問題的優(yōu)化函數(shù)；構(gòu)建二分圖，在二分圖中，優(yōu)化函數(shù)轉(zhuǎn)化成：在所有的分配方案中，求解一個最大匹配，使得該分配方案中最大的...
  • 本發(fā)明公開了一種多要素耦合的潰壩突發(fā)事件應急決策效果評估方法。該方法通過組織?人員?技術(shù)多要素耦合，表征潰壩突發(fā)事件應急決策要素與致災后果映射及演化機制。提出基于數(shù)學模型的災后應急決策效果評估方法，在數(shù)據(jù)?機理驅(qū)動下刻畫潰壩突發(fā)事件應急決策...
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