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  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種適配文件分類(lèi)配置方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及服務(wù)器的技術(shù)領(lǐng)域，首先通過(guò)對(duì)控制器中適配文件進(jìn)行分類(lèi)，并結(jié)合分類(lèi)后的適配文件的參數(shù)類(lèi)型特點(diǎn)采用配置模版與分類(lèi)后的待適配文件進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并采用配置模版對(duì)其進(jìn)行描述，以獲得適配文件的...
  • 本申請(qǐng)涉及機(jī)電設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，提供了用戶活躍度驅(qū)動(dòng)的機(jī)電設(shè)備自適應(yīng)休眠方法及節(jié)能系統(tǒng)，通過(guò)集成感知獲取模塊、邊緣處理模塊和休眠決策模塊構(gòu)建了一個(gè)有機(jī)協(xié)同的節(jié)能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了機(jī)電設(shè)備的節(jié)能管理，各模塊間信息實(shí)時(shí)交互和協(xié)同工作，能夠精準(zhǔn)感知機(jī)電設(shè)備...
  • 本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)感知融合與計(jì)算單元分區(qū)的并行計(jì)算系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括：多模態(tài)感知數(shù)據(jù)采集模塊，采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行初步處理；計(jì)算單元分區(qū)管理模塊，根據(jù)任務(wù)需求啟動(dòng)工作；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊，處理來(lái)自不同分區(qū)的數(shù)據(jù)；任務(wù)調(diào)度與...
  • 本發(fā)明涉及冗余備份計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多活多控的高可靠冗余備份計(jì)算方法及系統(tǒng)；本方案中的前插模塊包含兩個(gè)高性能處理器和第一數(shù)據(jù)交換單元，第一處理器和第二處理器互為備份，當(dāng)?shù)谝惶幚砥鞒霈F(xiàn)運(yùn)行故障時(shí)，第二處理器通過(guò)第一數(shù)據(jù)交換單元與第...
  • 本申請(qǐng)涉及主機(jī)擴(kuò)展技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于RS485總線的主機(jī)擴(kuò)展方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：對(duì)RS485總線主機(jī)接口進(jìn)行參數(shù)配置，得到獨(dú)立配置的RS485主機(jī)接口組；對(duì)RS485主機(jī)接口組構(gòu)建5級(jí)數(shù)據(jù)堆棧結(jié)構(gòu)，得到主機(jī)數(shù)據(jù)幀管...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)查詢與分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種變壓器橫剪片料檢測(cè)數(shù)據(jù)智能采集分析處理方法。首先構(gòu)建橫剪片料生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，隨后若橫剪片料的檢測(cè)結(jié)果為質(zhì)量不合格，則對(duì)不合格橫剪片料進(jìn)行特征提取，得到不合格樣本特征；根據(jù)主要關(guān)聯(lián)檢索相似度得到第一橫剪...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)冷熱切換的方法，包括基于備份周期確定待備份數(shù)據(jù)表的冷數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)在HDFS上的分區(qū)路徑；下載冷數(shù)據(jù)在HDFS上的分區(qū)路徑并壓縮為zip文件；將zip文件上傳到oss文件服務(wù)器中；在HDFS中刪除冷數(shù)據(jù)的分...
  • 本發(fā)明涉及地質(zhì)力學(xué)數(shù)據(jù)研究技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于混合數(shù)據(jù)模型的地質(zhì)力學(xué)數(shù)據(jù)可視化方法及系統(tǒng)。其技術(shù)方案包括數(shù)據(jù)收集與整理、混合數(shù)據(jù)模型構(gòu)建、可視化算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用和可視化結(jié)果展示與交互，數(shù)據(jù)收集與整理：收集包括地質(zhì)構(gòu)造數(shù)據(jù)、巖石力學(xué)參數(shù)數(shù)...
  • 本發(fā)明涉及地理信息系統(tǒng)與計(jì)算機(jī)圖形處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于動(dòng)態(tài)地圖自定義勾勒的區(qū)域匯總系統(tǒng)，包括地圖模塊、網(wǎng)格構(gòu)建模塊、框選模塊、信息采集模塊、信息儲(chǔ)存模塊和信息匯總模塊，網(wǎng)格構(gòu)建模塊用于在地圖模塊將地圖劃分成若干個(gè)基礎(chǔ)網(wǎng)格；信息儲(chǔ)存...
  • 本發(fā)明涉及大語(yǔ)言模型技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種針對(duì)結(jié)構(gòu)化長(zhǎng)文檔的問(wèn)答方法，包括以下步驟：S1、解析不同格式的文檔，根據(jù)解析結(jié)果構(gòu)建文檔的結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)；S2、將文檔劃分成多個(gè)文本片段，對(duì)每個(gè)文本片段進(jìn)行向量化處理，并存儲(chǔ)在專(zhuān)用的向量數(shù)據(jù)庫(kù)中；S3、...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于引用關(guān)聯(lián)的核心治理目標(biāo)?工具組合識(shí)別方法，包括以下步驟：（1）選取目標(biāo)領(lǐng)域，采集治理文件構(gòu)建數(shù)據(jù)池并進(jìn)行預(yù)處理；（2）文件數(shù)據(jù)標(biāo)注與轉(zhuǎn)換；（3）構(gòu)建W2NER模型；（4）訓(xùn)練W2NER模型；（5）抽取W2NER模型；（6...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種通知播報(bào)方法及智能終端，涉及智能終端技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)的通知播報(bào)方法通過(guò)監(jiān)聽(tīng)所有應(yīng)用程序產(chǎn)生的通知流，并提取通知流中的元數(shù)據(jù)，再基于預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，以標(biāo)記目標(biāo)應(yīng)用程序的通知，然后在當(dāng)前智能終端的使用場(chǎng)景符合預(yù)設(shè)播報(bào)條件...
  • 本發(fā)明涉及新聞推送管理相關(guān)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種新聞內(nèi)容提煉展示方法及系統(tǒng)，適用于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)推廣內(nèi)容的用戶端質(zhì)量篩選管理，通過(guò)對(duì)預(yù)加載的推送新聞進(jìn)行內(nèi)容及標(biāo)題的自然語(yǔ)言識(shí)別，判斷其所包含的多個(gè)對(duì)應(yīng)新聞要點(diǎn)內(nèi)容的評(píng)價(jià)要素，進(jìn)而基于多個(gè)評(píng)價(jià)要素對(duì)新聞進(jìn)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種頁(yè)面預(yù)加載方法及相關(guān)裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括：持續(xù)監(jiān)聽(tīng)用戶在當(dāng)前顯示頁(yè)面的動(dòng)作事件，在動(dòng)作事件的持續(xù)期間，若檢測(cè)到動(dòng)作事件對(duì)應(yīng)的動(dòng)作信息滿足預(yù)設(shè)的頁(yè)面切換條件，則確定動(dòng)作事件對(duì)應(yīng)的待切換頁(yè)面，獲取待切換頁(yè)面對(duì)應(yīng)的目標(biāo)視...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種淡水小球藻屬碳匯量計(jì)算方法及系統(tǒng)，屬于碳匯測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域。先采集淡水小球藻屬的OD680值與生物量以獲取相關(guān)性模型，再結(jié)合二氧化碳吸收量公式得出實(shí)際碳匯量，進(jìn)而構(gòu)建預(yù)測(cè)碳匯量計(jì)算公式，輸入實(shí)時(shí)OD680值就能輸出預(yù)測(cè)碳匯量。本...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于近似計(jì)算的Softmax函數(shù)硬件加速器，包括并行比較樹(shù)模塊、近似e指數(shù)模塊、累加求和模塊、近似除法模塊、位寬轉(zhuǎn)換乒乓緩存和16bit基?4 Booth近似乘法器，且各個(gè)子模塊之間具備完整握手協(xié)議，具有反壓功能。本發(fā)明通過(guò)對(duì)...
  • 本發(fā)明屬于分布式光纖傳感領(lǐng)域，提供了一種基于自注意力循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的布里淵溫度提取方法及系統(tǒng)，包括利用預(yù)先搭建好的布里淵光時(shí)域分析系統(tǒng)，采集真實(shí)布里淵增益譜數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；基于預(yù)處理后的布里淵增益譜數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練好的自注意力循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)融合利用CNN?LSTM模型進(jìn)行極端降水量模擬的方法，首先獲取研究區(qū)域多源數(shù)據(jù)，計(jì)算區(qū)域極端降水量，利用極端梯度提升模型，篩選對(duì)目標(biāo)區(qū)域極端降水量影響最重要關(guān)鍵大氣環(huán)流指數(shù)；對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一預(yù)處理；然后構(gòu)建融合...
  • 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)微調(diào)訓(xùn)練的多元?dú)庀笠財(cái)?shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法，包括多元?dú)庀髷?shù)據(jù)集預(yù)處理，獲得初步預(yù)測(cè)結(jié)果，將初步預(yù)測(cè)結(jié)果按氣象要素分割或按時(shí)間步長(zhǎng)分割；將各條時(shí)間序列分別匹配通用的輕量級(jí)微調(diào)模塊以進(jìn)行微調(diào)，通過(guò)多個(gè)線性層組成的多層感知機(jī)以充分提取特征...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種建筑設(shè)備故障智能診斷方法及系統(tǒng)，涉及設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。一種建筑設(shè)備故障智能診斷系統(tǒng)，包括有：故障部件確定模塊和故障綜合診斷模塊。本發(fā)明通過(guò)數(shù)字孿生方法構(gòu)建建筑設(shè)備故障診斷數(shù)字模型，并結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、特征匹配和模型更新...
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