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  • 本發(fā)明涉及供應商資質(zhì)評估技術領域，公開了一種基于大數(shù)據(jù)的供應商資質(zhì)綜合評估系統(tǒng)及方法，該評估方法，包括以下步驟：S1：獲取供應商的基本信息數(shù)據(jù)；S2：獲取供應商的試用信息數(shù)據(jù)；S3：獲取天氣信息數(shù)據(jù)；S4：通過分析模塊對基本信息數(shù)據(jù)進行分析...
  • 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)技術領域，包括：數(shù)據(jù)傳遞模塊，對C端用戶數(shù)據(jù)進行分塊，以計算每個數(shù)據(jù)塊的動態(tài)參數(shù)；根據(jù)每個數(shù)據(jù)塊的動態(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)度技術領域。該方法包括：在獲取到用戶的充電指令后，獲取多個候選充電樁的狀態(tài)信息；其中，狀態(tài)信息包括位置、充電功率、充電價格以及預估可用時段；基于每個候選充電樁的狀態(tài)信...
  • 本申請涉及課程智能推薦的技術領域，公開一種基于大數(shù)據(jù)的個性化課程智能推薦管理平臺，包括：用戶數(shù)據(jù)采集端，用于獲取用戶的輸入信息、歷史教學信息及教學測試信息；用戶需求分析端，用于根據(jù)用戶的輸入信息、歷史教學信息及教學測試信息進行用戶需求分析，...
  • 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)療圖像管理領域；解決了醫(yī)療圖像管理復雜的問題；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，構建分離模型...
  • 本發(fā)明公開了基于度量學習的深度圖像檢索方法、系統(tǒng)及儲存介質(zhì)，涉及圖像檢索技術領域，將查詢圖像輸入到圖像哈希編碼模型進行圖像檢索，得到相似圖像列表；所述圖像哈希編碼模型的訓練過程如下：構建圖像訓練集和哈希中心，對批量圖像進行特征提取并投影到嵌...
  • 本發(fā)明提供一種輔助視障/聽障人士無障礙瀏覽多媒體的方法，包括：獲取待處理多媒體文件；將預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，將預獲取的聽障輔助...
  • 本發(fā)明公開了冶煉工業(yè)知識圖譜管理方法及系統(tǒng)，涉及冶煉工業(yè)技術領域，分析歷史冶煉記錄，提取若干冶煉狀況分析數(shù)據(jù)組，含冶煉過程表現(xiàn)因子和狀況解讀數(shù)據(jù)，采用語義分析技術，從數(shù)據(jù)組中提取狀況關鍵詞和解讀關鍵詞，確定狀況參量及解讀關鍵詞的語義關系；基...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，提出了一種應用于城市規(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)劃用相關數(shù)據(jù)，并記錄各相關數(shù)據(jù)的類型以及平臺中各節(jié)點的地理位置分布、存儲空間及優(yōu)先級；分析訪問關系，結合各相關數(shù)據(jù)的類型，確定各節(jié)點對各類型相關數(shù)...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫優(yōu)化技術領域，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、管理和查詢過程中的效率瓶頸；通過構建分布式空間數(shù)據(jù)庫，本發(fā)明實現(xiàn)了對大規(guī)模天文數(shù)據(jù)的高效存儲與管理；利用LB?ANN索引，對天文數(shù)據(jù)的索引結構進行優(yōu)化...
  • 本發(fā)明公開了面向工業(yè)領域的增量式知識圖譜更新與一致性驗證系統(tǒng)，包括：對原始工業(yè)數(shù)據(jù)進行監(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)預設知識抽取規(guī)則集將新數(shù)據(jù)和舊數(shù)據(jù)分別轉(zhuǎn)化為結構化數(shù)據(jù)，并根據(jù)預設映射規(guī)則分別將結構化數(shù)據(jù)映射為三元組，得到...
  • 本發(fā)明公開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領域，解決了因不同檔案資源的特征差異，導致索引進程差異較大的問題，本發(fā)明通過構建校驗多邊形并基于特征數(shù)據(jù)列確定特征節(jié)點，進而形成待整合多邊形，這種創(chuàng)新性的幾何模型構建方式，...
  • 本發(fā)明公開了一種神經(jīng)網(wǎng)絡片內(nèi)資源調(diào)度方法、裝置、電子設備及介質(zhì)。神經(jīng)網(wǎng)絡片內(nèi)資源調(diào)度方法，包括：基于當前神經(jīng)網(wǎng)絡的算子執(zhí)行順序和算子張量內(nèi)存用量，繪制變化趨勢圖，并對變化趨勢圖進行分段，得到各網(wǎng)絡片段；計算各網(wǎng)絡片段的目標緩存批次大小；將當...
  • 本發(fā)明提供了一種PCIe?P2P通信設備及方法，該通信設備包括：用戶層模塊、統(tǒng)一管理模塊和驅(qū)動層模塊；通信設備通過PCIe網(wǎng)絡連接多個EP設備；用戶層模塊用于向統(tǒng)一管理模塊申請通信通路；統(tǒng)一管理模塊用于收集PCIe設備的信息，以及對P2P通...
  • 本申請公開了一種接口驗證方法、電子設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及服務器技術領域，包括在啟動服務器的固件接口之后，將接口驗證程序?qū)牍碳涌冢⒃O置固件接口的命令行界面具備接口驗證程序的訪問權限，在固件接口的命令行界面運行接口驗證程序，以對目...
  • 本發(fā)明公開了一種基于實時流框架的自定義指標生成方法，包括接收指標數(shù)據(jù)形成指標數(shù)據(jù)流；接收指標規(guī)則形成指標規(guī)則流；將指標規(guī)則流轉(zhuǎn)換為指標規(guī)則廣播流；將指標數(shù)據(jù)流與指標規(guī)則廣播流合并，匹配出滿足不同指標規(guī)則的指標數(shù)據(jù)，判斷匹配出的指標數(shù)據(jù)是單指...
  • 本申請公開了一種PCIe功能的測試方法、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及硬件測試技術領域，應用于預設的測試控制組件，包括：獲取并解析標準PCIe設備發(fā)送的驅(qū)動測試命令以確定驅(qū)動測試類別；驅(qū)動測試命令由待測PCIe設備發(fā)送至標準PCIe設備，標準PCI...
  • 本發(fā)明提供一種存儲芯片故障自檢方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，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)計缺陷位置；啟用備用行以及備用列對故障進行快速修復；判斷是否修復完成；若是，結束自檢；否則，進入下一步；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行自...
  • 本發(fā)明提供面向多終端協(xié)同的數(shù)智屏臺交互場景調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及技術領域，包括通過接收多終端設備的接入請求，基于設備參數(shù)信息，結合深度學習模型和改進的匈牙利算法確定最優(yōu)任務分配策略；采集實時負載數(shù)據(jù)，采用動態(tài)負載均衡算法進行實時調(diào)度；并通過增...
  • 本發(fā)明屬于線程異步處理技術領域，公開了基于需求自適應調(diào)整的線程異步處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)先獲取包括待執(zhí)行任務類型、線程池運行參數(shù)、系統(tǒng)工作資源參數(shù)等在內(nèi)的需求指標數(shù)據(jù)，接著將其輸入預先訓練的深度學習模型。模型依據(jù)待執(zhí)行任務類型占比等指標數(shù)據(jù)，預測...
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