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最新專利技術(shù)
  • 本公開涉及飛行器及導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種返航控制方法、裝置、芯片和無人機(jī)。所述方法包括:在自主飛行器起飛后,通過衛(wèi)星定位設(shè)備和/或一個或多個傳感器獲取自主飛行器的運動狀態(tài)信息;在自主飛行器飛行至衛(wèi)星定位設(shè)備能夠提供指定精度的定位信號時,...
  • 本申請涉及一種基于GNSS鐘差數(shù)據(jù)的RTC時鐘芯片頻漂精準(zhǔn)建模方法和裝置。所述方法包括:接收GNSS鐘差數(shù)據(jù)和按預(yù)設(shè)間隔讀取RTC時鐘芯片數(shù)據(jù),利用所述GNSS鐘差數(shù)據(jù)對所述RTC時鐘芯片數(shù)據(jù)進(jìn)行時間同步;在預(yù)設(shè)時間窗口內(nèi),根據(jù)所述GNSS...
  • 本發(fā)明涉及一種平板電腦,尤其涉及一種高性能散熱的防磕碰平板電腦,包括有平板側(cè)板和平板底板,平板側(cè)板內(nèi)側(cè)對稱設(shè)置有安裝板,安裝板底部與平板底板貼合設(shè)置,安裝板為U型板,安裝板兩端對稱轉(zhuǎn)動式設(shè)置有轉(zhuǎn)動軸,同一側(cè)的轉(zhuǎn)動軸之間設(shè)置有抓板,平板底板上...
  • 本公開提供了一種冷復(fù)位方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。一種冷復(fù)位方法包括:第一控制板上的任一處理器觸發(fā)冷復(fù)位,第一控制板上的目標(biāo)處理器獲取冷復(fù)位的復(fù)位信息;第一控制板為控制系統(tǒng)所有任務(wù)的板卡,目標(biāo)處理器與觸發(fā)冷復(fù)位的處理...
  • 本發(fā)明提供一種可控數(shù)據(jù)傳輸裝置及方法,屬于數(shù)據(jù)通信技術(shù)領(lǐng)域,包括:內(nèi)存模塊緩存待傳輸數(shù)據(jù),增設(shè)的內(nèi)存管理模塊在確定輸出模塊輸出所有待傳輸數(shù)據(jù)后,控制內(nèi)存模塊清空待傳輸數(shù)據(jù),且至少可采用以下兩種途徑實現(xiàn):控制內(nèi)存模塊執(zhí)行寫零操作和對內(nèi)存模塊執(zhí)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于AI的面向金融領(lǐng)域的工藝平臺,包括架構(gòu)治理模塊、業(yè)務(wù)建模模塊以及技術(shù)建模模塊;架構(gòu)治理模塊用于為所述業(yè)務(wù)建模模塊和技術(shù)建模模塊提供指導(dǎo),業(yè)務(wù)建模模塊用于實現(xiàn)不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域下各類型的業(yè)務(wù)建模,技術(shù)建模模塊用于確立IT系統(tǒng)之間...
  • 本發(fā)明公開了一種降低編譯選項序列搜索空間的方法、系統(tǒng)及介質(zhì),本發(fā)明包括逐項開啟單個編譯選項采樣模板程序集中的程序,獲取在各編譯選項下相對預(yù)設(shè)編譯選項序列的加速比數(shù)據(jù);計算調(diào)和平均值,篩選出有效編譯選項集合;構(gòu)建二維選項矩陣,對比二元選項序列...
  • 本發(fā)明提出一種單機(jī)數(shù)據(jù)庫集群自動升級分布式集群的方法和裝置,包括持續(xù)進(jìn)行集群升級判決,判決成功則觸發(fā)集群升級;分析原單機(jī)數(shù)據(jù)庫集群的數(shù)據(jù)節(jié)點信息,配置集群升級策略;根據(jù)升級策略計算升級后的分布式數(shù)據(jù)庫各節(jié)點的規(guī)劃,執(zhí)行升級過程;升級后進(jìn)行數(shù)...
  • 本申請實施例提供一種內(nèi)存管理方法、宿主機(jī)、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品,涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:響應(yīng)于虛擬機(jī)的內(nèi)存容量調(diào)整請求,從宿主機(jī)的物理地址空間中確定目標(biāo)物理內(nèi)存塊,其中,內(nèi)存容量調(diào)整請求是在虛擬機(jī)的運行過程中被觸發(fā)的,且用于請...
  • 本發(fā)明公開一種飛行器目標(biāo)跟蹤資源分配方法及系統(tǒng),涉及飛行器控制與導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有飛行器目標(biāo)跟蹤資源分配方式存在跟蹤精度低,以及造成系統(tǒng)資源浪費的技術(shù)問題;本發(fā)明的飛行器目標(biāo)跟蹤資源分配方法,包括:確定對飛行器的目標(biāo)跟蹤效果的綜合量...
  • 本申請公開了一種彈性擴(kuò)縮容方法及相關(guān)裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:周期性地獲取Doris集群的多個內(nèi)部監(jiān)控指標(biāo)值,針對每個周期,根據(jù)該周期獲取的多個內(nèi)部監(jiān)控指標(biāo)值,得到該周期對應(yīng)的復(fù)合指標(biāo)值。若目標(biāo)時長內(nèi)的各個周期分別對應(yīng)的復(fù)合指標(biāo)值均...
  • 本申請?zhí)峁┝碎W存數(shù)據(jù)存儲方法、閃存數(shù)據(jù)讀取方法及閃存;存儲方法包括將原始數(shù)據(jù)取反,將原始數(shù)據(jù)、取反數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)和校驗數(shù)據(jù)構(gòu)成碼字,將碼字取反,將碼字和取反碼字寫入閃存中;讀取方法包括從閃存讀取碼字和取反碼字,將取反碼字取反還原,將原始碼字...
  • 本發(fā)明公開了一種測試用例的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及軟件測試技術(shù),包括:根據(jù)測試需求對應(yīng)的功能確定目標(biāo)目錄,目標(biāo)目錄包括多個待選測試用例,每個待選測試用例覆蓋一個或多個測試因子;根據(jù)目標(biāo)目錄和待選測試用例覆蓋的測試因子數(shù)量確定...
  • 本發(fā)明公開了一種大模型越獄攻擊測試樣例生成方法及系統(tǒng),該方法首先選擇若干預(yù)訓(xùn)練LLM模型做為子模型的基座模型,并構(gòu)建去安全保護(hù)子模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、越獄評判子模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和任務(wù)分解子模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,分別訓(xùn)練去安全保護(hù)子模型、越獄評判子模型和任...
  • 本發(fā)明公開了一種SAM卡設(shè)備的驅(qū)動方法及SAM卡設(shè)備、存儲介質(zhì),方法包括:CPU通過模擬開關(guān)切換模塊選擇需要操作的SAM卡通道;根據(jù)SAM卡設(shè)定的波特率,確定每一位數(shù)據(jù)的讀取時間,并通過CPU在內(nèi)部的定時寄存器內(nèi)設(shè)置定時數(shù)值;CPU通過讀寫...
  • 本發(fā)明公開了數(shù)據(jù)歸檔方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。包括:獲取物品安檢過程中類別待定對象的待歸檔數(shù)據(jù)和至少一個類別樣本庫;確定待歸檔數(shù)據(jù)中的初始標(biāo)簽數(shù)據(jù)和類別樣本庫中的每一樣本標(biāo)簽數(shù)據(jù)之間的文本相似度,確定待歸檔數(shù)據(jù)中的圖像數(shù)據(jù)和類別樣本庫...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)數(shù)字化處理過程監(jiān)控方法,包括:采集待處理文件并識別文件類型,根據(jù)文件類型將待處理文件拆分為若干個待處理片段。提取每一待處理片段進(jìn)行聚類處理并確定表征數(shù)據(jù),獲取表征總數(shù)據(jù)量,確定并聯(lián)通道的分配比...
  • 本發(fā)明公開了一種基于并行程序特征的通信蹤跡數(shù)據(jù)壓縮和存儲方法及系統(tǒng),本發(fā)明方法包括針對目標(biāo)并行程序通過重載MPI函數(shù)攔截MPI調(diào)用并收集通信蹤跡數(shù)據(jù);針對每一條通信蹤跡數(shù)據(jù)判斷,如果是首次調(diào)用時的通信蹤跡數(shù)據(jù)則采用第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體記錄到數(shù)據(jù)頭...
  • 本發(fā)明提供一種基于BIM模型的建筑施工數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng),涉及建筑工程技術(shù)領(lǐng)域,包括利用BIM模型建立施工數(shù)據(jù)框架。本發(fā)明中基于BIM模型建立施工數(shù)據(jù)框架,能精準(zhǔn)確定數(shù)據(jù)類型與采集點,確保建筑施工數(shù)據(jù)全面、準(zhǔn)確采集,并實現(xiàn)與BIM模型關(guān)聯(lián)及...
  • 本申請涉及徑流推求技術(shù)領(lǐng)域,其具體地公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的缺資料小流域徑流推求系統(tǒng)及方法,其通過從先驗數(shù)據(jù)庫提取已知流域的徑流數(shù)據(jù)集來作為參考樣本,并采用深度學(xué)習(xí)算法對目標(biāo)缺資料小流域的地理數(shù)據(jù)和各個參考數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行語義嵌入編碼,以提取出...
技術(shù)分類
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