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  • 本申請涉及工藝指標技術領域，公開了一種用于工藝節(jié)點之間的質量指標對齊方法、系統(tǒng)及電子設備。本申請通過工藝時長函數(shù)對初始工藝節(jié)點和目標工藝節(jié)點之間的采樣數(shù)據(jù)進行計算，得到備選質量指標，并通過指標預測模型根據(jù)初始工藝節(jié)點對應的初始質量指標進行預...
  • 本申請涉及一種無人蜂群自適應縮放編隊協(xié)同方法，無人蜂群可以依據(jù)復雜環(huán)境實現(xiàn)自適應編隊縮放，保證了無人蜂群的飛行安全，可廣泛應用于公共安全監(jiān)控、環(huán)境保護監(jiān)測、農業(yè)管理、交通疏導等多個領域。通過協(xié)同避障，編隊能夠在復雜環(huán)境中高效、準確地完成任務...
  • 本發(fā)明涉及無人機巡檢領域，特別涉及一種地下電纜溝巡檢的無人機自動飛行控制方法與系統(tǒng)，包括環(huán)境感知子系統(tǒng)與地下隧道導航子系統(tǒng)，環(huán)境感知子系統(tǒng)解決復雜感知問題，有激光雷達模塊生成三維點云圖，視覺傳感器模塊獲取圖像數(shù)據(jù)，多傳感器聯(lián)合標定模塊處理激...
  • 本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)的無人洗車機洗車環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)，涉及無人洗車機監(jiān)控技術領域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、預警模塊、分析模塊和控制模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取車輛的輪廓數(shù)據(jù)和洗車機運行過程中部件產生的運行數(shù)據(jù)；所述分析模塊用于對洗車機的運行...
  • 本發(fā)明公開一種NAND FLASH壞塊的管理方法、系統(tǒng)、裝置和閃存，方法包括：根據(jù)各邏輯地址獲取對應的存儲塊；判斷存儲塊是否為壞塊，其中，壞塊為存儲功能不良的存儲塊；若存儲塊為非壞塊，則維持存儲塊的邏輯地址不變；若存儲塊為壞塊，則將壞塊的邏...
  • 本發(fā)明涉及一種實現(xiàn)桌面云平臺快速部署的系統(tǒng)，涉及云計算技術領域，包括：桌面云一體機模塊、軟件平臺部署模塊、模板部署模塊、模板更新模塊；桌面云一體機模塊用于搭建桌面云；軟件平臺部署模塊用于將軟件平臺安裝并配置到目標環(huán)境中，并確保軟件平臺的部署...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N電子設備的驅動方法、裝置、電子設備和存儲介質，電子設備包括顯示屏、通信模塊和數(shù)字信號處理器，通信模塊處于連接狀態(tài)，驅動方法包括：將電子設備設置為第二休眠狀態(tài)，在第二休眠狀態(tài)期間，將電子設備的中央處理器以及在中央處理器中運行的...
  • 本發(fā)明實施例提供了一種微服務架構下分布式事務的處理方法及裝置，方法包括：根據(jù)預先定義的事務的兩個階段，根據(jù)當前業(yè)務的業(yè)務特點，確定每一業(yè)務參與者所屬的階段；將所有業(yè)務參與者的階段編排添加進事務；檢查事務中編排的各業(yè)務參與者的階段的順序是否滿...
  • 本申請屬于云計算技術領域，具體公開了一種基于網絡感知的Pod彈性伸縮方法、裝置及云服務器。該方法包括：基于從云端K8S API服務器上獲取的各邊緣節(jié)點上Pod的運行資源信息和網絡流量信息，從各邊緣節(jié)點中確定所需擴展的第一邊緣節(jié)點及對應的Po...
  • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)中心電力安全的負載均衡方法及系統(tǒng)，包括：基于數(shù)據(jù)中心內的電力設備層級關系，構建電力空間樹；分別獲取所述電力空間樹中各節(jié)點對應的第一電力值和各服務器對應的第一負載狀態(tài)，并分別對所述第一電力值和所述第一負載狀態(tài)進行數(shù)據(jù)處理，...
  • 本申請?zhí)峁┝孙@示模式的切換方法、裝置、電子設備和存儲介質，該方法包括：在接收到對當前顯示模式的切換指令的情況下，確定與該切換指令對應的目標顯示模式；獲取應用進程列表，并將該應用進程列表劃分為前臺應用進程列表和后臺應用進程列表；按照預設優(yōu)先級...
  • 本申請實施例提供了一種任務的執(zhí)行方法、裝置、設備和存儲介質，執(zhí)行目標任務，得到目標任務對應的執(zhí)行結果；監(jiān)控目標任務，得到目標任務對應的監(jiān)控結果；根據(jù)目標任務對應的執(zhí)行結果、目標任務對應的監(jiān)控結果和目標任務對應的配置信息，確定目標任務對應的重...
  • 本發(fā)明公開了一種基于推薦系統(tǒng)的公平感知邊緣數(shù)據(jù)緩存方法，包括以下步驟：S1、基于推薦系統(tǒng)用戶獲取用戶的歷史請求數(shù)據(jù)，從歷史請求數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)特征，計算數(shù)據(jù)特征之間的相似性；S2、采用霍克斯過程對用戶請求進行建模；采用霍克斯過程模型預測未來用...
  • 本發(fā)明實施例提供了一種用戶零感知的數(shù)據(jù)庫主從切換方法及裝置，方法包括：數(shù)據(jù)庫驅動程序檢測到主數(shù)據(jù)庫和從數(shù)據(jù)庫發(fā)生切換時，判斷主數(shù)據(jù)庫和從數(shù)據(jù)庫是否已經完成主從切換且實現(xiàn)會話同步；若是，數(shù)據(jù)庫驅動程序將主從切換期間緩存的會話請求發(fā)送作為當前主...
  • 本申請實施例提供了一種應用于微服務灰度發(fā)布場景中的數(shù)據(jù)庫操作方法和裝置，包括：在灰度服務發(fā)布后需要進行數(shù)據(jù)庫操作時，攔截攜帶有SQL語句的數(shù)據(jù)庫操作請求；其中，數(shù)據(jù)庫操作請求為灰度請求；對SQL語句進行解析以構建抽象語法樹，并基于預先從配置...
  • 本發(fā)明涉及一種井筒風險可視化分析方法，包括：數(shù)據(jù)獲取步驟：獲取井筒的預設類型的多源數(shù)據(jù)源的屬性數(shù)據(jù)；預處理步驟：對各種預設類型的屬性數(shù)據(jù)進行預處理；風險預測步驟：基于預處理后的各種預設類型的屬性數(shù)據(jù)，輸入預先構建的人工智能模型，進行風險預測...
  • 本發(fā)明涉及一種基于學科知識圖譜和圖神經網絡的個性化學習資源推薦方法，屬于教育內容推薦領域。該方法包括：提取教材中的關鍵實體以及關鍵實體之間的關系，構建學科知識圖譜；根據(jù)學生在學習過程中的行為數(shù)據(jù)，建立初步的學習記錄表；通過知識追蹤模型整合、...
  • 本發(fā)明涉及一種井筒完整性實時監(jiān)測與風險預測方法，包括：數(shù)據(jù)獲取步驟：通過井筒設定位置處的多個傳感器采集多種類參數(shù)的時序參數(shù)數(shù)據(jù)；預處理步驟：對多種類的時序參數(shù)數(shù)據(jù)進行預處理，得到各種類參數(shù)的特征數(shù)據(jù)；風險預測步驟：將各種類參數(shù)的特征數(shù)據(jù)，輸...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)感知數(shù)據(jù)融合的實驗室試劑瓶視覺識別方法與系統(tǒng)。所述視覺識別方法包括在操作試劑瓶的機械臂上設計并構建多模態(tài)感知模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、采用基于卷積神經網絡和圖像分割技術的深度學習視覺識別模塊進行試劑瓶的種類識別和標簽信...
  • 本發(fā)明涉及一種結合時空滯后性的地表溫度精細化降尺度方法，屬于遙感圖像處理技術領域。該方法首先對Landsat8TIRS數(shù)據(jù)進行預處理和LST反演，并計算MODIS LST和DEM數(shù)據(jù)。隨后，構建時間序列數(shù)據(jù)集，并基于時空加權滯后隨機森林模型...
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