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  • 本發(fā)明公開一種寬壓差范圍的低壓差線性穩(wěn)壓器，其中，誤差放大器由低壓差線性穩(wěn)壓器輸出電壓供電，共柵級(jí)緩沖器由低壓差線性穩(wěn)壓器的輸入電壓供電，使得輸入電壓對(duì)輸出的直接干擾通路僅存在于共柵緩沖級(jí)和輸出級(jí)，提高了電源抑制比。共柵級(jí)緩沖器不僅解決了傳...
  • 一種數(shù)據(jù)讀取方法、閃存顆粒、閃存芯片、存儲(chǔ)設(shè)備、電子裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，能夠有效地提升高速總線上的數(shù)據(jù)傳輸效率，方法包括：讀取請(qǐng)求步驟，從對(duì)象設(shè)備向存儲(chǔ)設(shè)備發(fā)送讀請(qǐng)求命令；生成發(fā)送步驟，主控單元基于讀請(qǐng)求命令生成外側(cè)時(shí)鐘信號(hào)，并且將外側(cè)時(shí)...
  • 本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及基于國(guó)產(chǎn)神威處理器的pytorch移植方法，包括：在pytorch框架和神威處理器之間配置一架構(gòu)適配層swMath，實(shí)現(xiàn)所述多個(gè)適配接口與pytorch框架的pytorch算子一一映射；識(shí)別pytorc...
  • 本發(fā)明公開了一種雙稀疏矩陣的乘法加速方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：根據(jù)稀疏矩陣乘法需求，在計(jì)算芯片的全局內(nèi)存中定位與第一稀疏矩陣匹配的壓縮矩陣集合和第二稀疏矩陣；將壓縮矩陣集合和第二稀疏矩陣，以數(shù)據(jù)分塊的形式從全局內(nèi)存中逐級(jí)搬運(yùn)...
  • 本申請(qǐng)涉及芯片架構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種GPU寄存器的鏈結(jié)構(gòu)訪問系統(tǒng)，該系統(tǒng)由同一模塊集合中的各個(gè)模塊形成寄存器訪問鏈，在面對(duì)不同類型的第一訪問請(qǐng)求時(shí)，通過鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)確定所要接收第一訪問請(qǐng)求的模塊，以及第一訪問請(qǐng)求沿鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)的傳輸情況，從而...
  • 本發(fā)明公開了機(jī)密虛擬機(jī)操作系統(tǒng)、系統(tǒng)調(diào)用代理方法、終端及介質(zhì)，所述系統(tǒng)包括：RipOS操作系統(tǒng)，所述RipOS操作系統(tǒng)用于處理由RipOS操作系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)的第一類調(diào)用項(xiàng)，所述第一類調(diào)用項(xiàng)反映的是RipOS操作系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)所調(diào)用的功能項(xiàng)；Ser...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┗谶吘売?jì)算的特種作業(yè)時(shí)空變化動(dòng)態(tài)調(diào)度方法及裝置，通過采集時(shí)空信息自動(dòng)匹配附近的候選攝像機(jī)群，判斷所述特種作業(yè)任務(wù)等級(jí)及評(píng)估當(dāng)前邊緣端剩余算力是否能夠滿足當(dāng)前請(qǐng)求的候選攝像機(jī)群數(shù)量的計(jì)算任務(wù)，動(dòng)態(tài)分配攝像機(jī)資源，確保覆蓋關(guān)鍵區(qū)域；...
  • 本公開的實(shí)施例公開了城市一網(wǎng)統(tǒng)管系統(tǒng)和異常事件信息發(fā)送方法。該系統(tǒng)的一具體實(shí)施方式包括：數(shù)據(jù)整合共享層、事件中樞層、可視化決策指揮層、系統(tǒng)集成兼容層，其中：數(shù)據(jù)整合共享層被配置成執(zhí)行以下數(shù)據(jù)整合共享步驟：接收各個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)；存儲(chǔ)各個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)；...
  • 本申請(qǐng)公開了一種日志異常檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：從日志數(shù)據(jù)中提取特征數(shù)據(jù)，所述特征數(shù)據(jù)包括：日志序列特征和日志語(yǔ)義特征；將所述日志序列特征輸入至預(yù)訓(xùn)練的策略網(wǎng)絡(luò)，得到日志序列層面的預(yù)測(cè)結(jié)果；將所述日...
  • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備監(jiān)控方法及其系統(tǒng)。方法包括：監(jiān)控端的Agent模塊獲取被監(jiān)控的各電子設(shè)備的第一實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，將超出了對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)閾值的電子設(shè)備確定為目標(biāo)電子設(shè)備；評(píng)估目標(biāo)電子設(shè)備的重要等級(jí)，若重要等級(jí)高于...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)庫(kù)的智能巡檢方法及裝置，屬于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過預(yù)設(shè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集方式，獲取與巡檢數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行狀態(tài)對(duì)應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)集；基于跨模態(tài)注意力機(jī)制與自學(xué)習(xí)模型，建立多模態(tài)數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，并結(jié)合歷史時(shí)序數(shù)據(jù)與無...
  • 本發(fā)明公開了基于DO385測(cè)試用例集的ACAS X軟件標(biāo)準(zhǔn)符合性驗(yàn)證方法，步驟包括：通過軟件編程按DO385規(guī)定的7組422個(gè)測(cè)試用例生成測(cè)試序列表，支持多種編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)；運(yùn)行ACAS X軟件，以測(cè)試序列表用例作為輸入生成TRM、STM和C...
  • 本說明書實(shí)施例提供異常數(shù)據(jù)生成方法及異常代碼生成方法，其中，異常數(shù)據(jù)生成方法包括：獲取異常數(shù)據(jù)生成任務(wù)的任務(wù)信息，任務(wù)信息包括目標(biāo)數(shù)據(jù)片段和異常描述信息，目標(biāo)數(shù)據(jù)片段為目標(biāo)數(shù)據(jù)單元中待插入異常內(nèi)容的原始數(shù)據(jù)片段，目標(biāo)數(shù)據(jù)片段基于對(duì)應(yīng)的目標(biāo)數(shù)...
  • 本申請(qǐng)涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)公開了一種基于去重采樣的文檔級(jí)關(guān)系抽取方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，其能夠降低關(guān)系類別分布不平衡對(duì)關(guān)系抽取結(jié)果的準(zhǔn)確性的影響，從而提高關(guān)系抽取結(jié)果的精度。所述基于去重采樣的文檔級(jí)關(guān)系抽取方法包括獲取文本文檔；...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的水利知識(shí)庫(kù)構(gòu)建方法及系統(tǒng)，其涉及智慧水利技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明對(duì)水利相關(guān)知識(shí)進(jìn)行整合與管理，通過大模型將分散在不同地區(qū)、不同部門的水利知識(shí)進(jìn)行有機(jī)整合，打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的共享與協(xié)同。通過數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理等技術(shù)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于圖嵌入和知識(shí)表示學(xué)習(xí)融合的知識(shí)圖譜節(jié)點(diǎn)推薦方法，屬于知識(shí)圖譜及其應(yīng)用領(lǐng)域。該方法通過結(jié)合圖嵌入和知識(shí)表示學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，能夠有效地融合節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)信息和語(yǔ)義信息，提升推薦系統(tǒng)的精度和效果。本發(fā)明不依賴用戶的交互數(shù)據(jù)，而是基于知...
  • 一種下個(gè)興趣點(diǎn)推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括從去相關(guān)自適應(yīng)簡(jiǎn)單圖學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)生成的興趣點(diǎn)嵌入矩陣中獲取與歷史簽到序列中歷史興趣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)興趣點(diǎn)嵌入矩陣；基于目標(biāo)興趣點(diǎn)嵌入矩陣確定出目標(biāo)興趣點(diǎn)向量并對(duì)目標(biāo)興趣點(diǎn)向量進(jìn)行位置編碼得到用戶訪問...
  • 本發(fā)明公開了基于土地利用類型的流域空間種植業(yè)污染排放強(qiáng)度計(jì)算方法，涉及污染排放強(qiáng)度計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，首先用ArcSWAT對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行流域劃分，并利用ENVI對(duì)近年遙感影像數(shù)據(jù)解譯得到該地區(qū)的土地利用類型；其次通過ArcGIS中按掩膜提取，提取...
  • 本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與模擬仿真軟件的功能映射管理方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：從目標(biāo)設(shè)備中采集原始數(shù)據(jù)集；對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行噪聲過濾和異常值檢測(cè)；提取與模擬仿真軟件模型對(duì)應(yīng)的多個(gè)特征數(shù)據(jù)；根據(jù)特征數(shù)據(jù)與模擬仿真軟件模型輸入?yún)?..
  • 本發(fā)明涉及地面沉降預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種地面沉降危險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括：將待檢測(cè)地面劃分若干個(gè)待檢測(cè)區(qū)域，采用Eclat算法得出目標(biāo)地下結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和降水強(qiáng)度數(shù)據(jù)的相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù)，基于相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù)采用SARIMA模型獲得降水預(yù)測(cè)沉降...
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