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  • 本發(fā)明屬于線程異步處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于需求自適應(yīng)調(diào)整的線程異步處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)先獲取包括待執(zhí)行任務(wù)類型、線程池運(yùn)行參數(shù)、系統(tǒng)工作資源參數(shù)等在內(nèi)的需求指標(biāo)數(shù)據(jù)，接著將其輸入預(yù)先訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。模型依據(jù)待執(zhí)行任務(wù)類型占比等指標(biāo)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)...
  • 本發(fā)明提供面向多終端協(xié)同的數(shù)智屏臺(tái)交互場(chǎng)景調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及技術(shù)領(lǐng)域，包括通過(guò)接收多終端設(shè)備的接入請(qǐng)求，基于設(shè)備參數(shù)信息，結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和改進(jìn)的匈牙利算法確定最優(yōu)任務(wù)分配策略；采集實(shí)時(shí)負(fù)載數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)度；并通過(guò)增...
  • 本發(fā)明提供一種存儲(chǔ)芯片故障自檢方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取存在缺陷的行單元數(shù)以及列單元數(shù)，并統(tǒng)計(jì)缺陷位置；啟用備用行以及備用列對(duì)故障進(jìn)行快速修復(fù)；判斷是否修復(fù)完成；若是，結(jié)束自檢；否則，進(jìn)入下一步；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種PCIe功能的測(cè)試方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及硬件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于預(yù)設(shè)的測(cè)試控制組件，包括：獲取并解析標(biāo)準(zhǔn)PCIe設(shè)備發(fā)送的驅(qū)動(dòng)測(cè)試命令以確定驅(qū)動(dòng)測(cè)試類別；驅(qū)動(dòng)測(cè)試命令由待測(cè)PCIe設(shè)備發(fā)送至標(biāo)準(zhǔn)PCIe設(shè)備，標(biāo)準(zhǔn)PCI...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于實(shí)時(shí)流框架的自定義指標(biāo)生成方法，包括接收指標(biāo)數(shù)據(jù)形成指標(biāo)數(shù)據(jù)流；接收指標(biāo)規(guī)則形成指標(biāo)規(guī)則流；將指標(biāo)規(guī)則流轉(zhuǎn)換為指標(biāo)規(guī)則廣播流；將指標(biāo)數(shù)據(jù)流與指標(biāo)規(guī)則廣播流合并，匹配出滿足不同指標(biāo)規(guī)則的指標(biāo)數(shù)據(jù)，判斷匹配出的指標(biāo)數(shù)據(jù)是單指...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種接口驗(yàn)證方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域，包括在啟動(dòng)服務(wù)器的固件接口之后，將接口驗(yàn)證程序?qū)牍碳涌冢⒃O(shè)置固件接口的命令行界面具備接口驗(yàn)證程序的訪問(wèn)權(quán)限，在固件接口的命令行界面運(yùn)行接口驗(yàn)證程序，以對(duì)目...
  • 本發(fā)明提供了一種PCIe?P2P通信設(shè)備及方法，該通信設(shè)備包括：用戶層模塊、統(tǒng)一管理模塊和驅(qū)動(dòng)層模塊；通信設(shè)備通過(guò)PCIe網(wǎng)絡(luò)連接多個(gè)EP設(shè)備；用戶層模塊用于向統(tǒng)一管理模塊申請(qǐng)通信通路；統(tǒng)一管理模塊用于收集PCIe設(shè)備的信息，以及對(duì)P2P通...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)片內(nèi)資源調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)片內(nèi)資源調(diào)度方法，包括：基于當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算子執(zhí)行順序和算子張量?jī)?nèi)存用量，繪制變化趨勢(shì)圖，并對(duì)變化趨勢(shì)圖進(jìn)行分段，得到各網(wǎng)絡(luò)片段；計(jì)算各網(wǎng)絡(luò)片段的目標(biāo)緩存批次大小；將當(dāng)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種檔案資源多維整合分析方法，本發(fā)明涉及資源分類整合技術(shù)領(lǐng)域，解決了因不同檔案資源的特征差異，導(dǎo)致索引進(jìn)程差異較大的問(wèn)題，本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建校驗(yàn)多邊形并基于特征數(shù)據(jù)列確定特征節(jié)點(diǎn)，進(jìn)而形成待整合多邊形，這種創(chuàng)新性的幾何模型構(gòu)建方式，...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了面向工業(yè)領(lǐng)域的增量式知識(shí)圖譜更新與一致性驗(yàn)證系統(tǒng)，包括：對(duì)原始工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，得到新數(shù)據(jù)、舊數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)變更集合；根據(jù)預(yù)設(shè)知識(shí)抽取規(guī)則集將新數(shù)據(jù)和舊數(shù)據(jù)分別轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并根據(jù)預(yù)設(shè)映射規(guī)則分別將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為三元組，得到...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種海量天文數(shù)據(jù)查詢處理方法，旨在解決天文數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、管理和查詢過(guò)程中的效率瓶頸；通過(guò)構(gòu)建分布式空間數(shù)據(jù)庫(kù)，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對(duì)大規(guī)模天文數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與管理；利用LB?ANN索引，對(duì)天文數(shù)據(jù)的索引結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種應(yīng)用于城市規(guī)劃的數(shù)據(jù)優(yōu)化采集方法及系統(tǒng)，包括：獲取城市規(guī)劃用相關(guān)數(shù)據(jù)，并記錄各相關(guān)數(shù)據(jù)的類型以及平臺(tái)中各節(jié)點(diǎn)的地理位置分布、存儲(chǔ)空間及優(yōu)先級(jí)；分析訪問(wèn)關(guān)系，結(jié)合各相關(guān)數(shù)據(jù)的類型，確定各節(jié)點(diǎn)對(duì)各類型相關(guān)數(shù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了冶煉工業(yè)知識(shí)圖譜管理方法及系統(tǒng)，涉及冶煉工業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，分析歷史冶煉記錄，提取若干冶煉狀況分析數(shù)據(jù)組，含冶煉過(guò)程表現(xiàn)因子和狀況解讀數(shù)據(jù)，采用語(yǔ)義分析技術(shù)，從數(shù)據(jù)組中提取狀況關(guān)鍵詞和解讀關(guān)鍵詞，確定狀況參量及解讀關(guān)鍵詞的語(yǔ)義關(guān)系；基...
  • 本發(fā)明提供一種輔助視障/聽(tīng)障人士無(wú)障礙瀏覽多媒體的方法，包括：獲取待處理多媒體文件；將預(yù)獲取的視障輔助文本文件處理為視障輔助聲音文件，并將所述視障輔助聲音文件，編碼為與所述待處理多媒體文件的格式相同的輔助數(shù)字音頻；和/或，將預(yù)獲取的聽(tīng)障輔助...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于度量學(xué)習(xí)的深度圖像檢索方法、系統(tǒng)及儲(chǔ)存介質(zhì)，涉及圖像檢索技術(shù)領(lǐng)域，將查詢圖像輸入到圖像哈希編碼模型進(jìn)行圖像檢索，得到相似圖像列表；所述圖像哈希編碼模型的訓(xùn)練過(guò)程如下：構(gòu)建圖像訓(xùn)練集和哈希中心，對(duì)批量圖像進(jìn)行特征提取并投影到嵌...
  • 本發(fā)明提供一種用于醫(yī)療圖像的管理方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)療圖像管理領(lǐng)域；解決了醫(yī)療圖像管理復(fù)雜的問(wèn)題；具體如下：步驟S1：獲取病人身份信息、醫(yī)療圖像信息、各年齡段人體各部位圖像信息；步驟S2：獲取病人的醫(yī)療圖像，根據(jù)醫(yī)療圖像的灰度值，構(gòu)建分離模型...
  • 本申請(qǐng)涉及課程智能推薦的技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化課程智能推薦管理平臺(tái)，包括：用戶數(shù)據(jù)采集端，用于獲取用戶的輸入信息、歷史教學(xué)信息及教學(xué)測(cè)試信息；用戶需求分析端，用于根據(jù)用戶的輸入信息、歷史教學(xué)信息及教學(xué)測(cè)試信息進(jìn)行用戶需求分析，...
  • 本發(fā)明提供一種新能源汽車智能充電路徑規(guī)劃方法、裝置、終端及介質(zhì)，屬于充電調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在獲取到用戶的充電指令后，獲取多個(gè)候選充電樁的狀態(tài)信息；其中，狀態(tài)信息包括位置、充電功率、充電價(jià)格以及預(yù)估可用時(shí)段；基于每個(gè)候選充電樁的狀態(tài)信...
  • 本發(fā)明涉及一種基于大模型的C端用戶數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)傳遞模塊，對(duì)C端用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊，以計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)塊的動(dòng)態(tài)參數(shù)；根據(jù)每個(gè)數(shù)據(jù)塊的動(dòng)態(tài)參數(shù)，以確定緊急程度，并根據(jù)緊急程度排序并傳輸數(shù)據(jù)塊；生成模塊，用于接收數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明涉及供應(yīng)商資質(zhì)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的供應(yīng)商資質(zhì)綜合評(píng)估系統(tǒng)及方法，該評(píng)估方法，包括以下步驟：S1：獲取供應(yīng)商的基本信息數(shù)據(jù)；S2：獲取供應(yīng)商的試用信息數(shù)據(jù)；S3：獲取天氣信息數(shù)據(jù)；S4：通過(guò)分析模塊對(duì)基本信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析...
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