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  • 本發(fā)明提供一種控制電路、控制裝置及處理器，應(yīng)用于計算機技術(shù)領(lǐng)域，該控制電路包括：循環(huán)模塊，用于根據(jù)當(dāng)前執(zhí)行的嵌套循環(huán)指令獲得各層循環(huán)邏輯對應(yīng)的循環(huán)信息，并執(zhí)行當(dāng)前層循環(huán)邏輯以及存儲當(dāng)前層循環(huán)邏輯對應(yīng)的循環(huán)信息；緩存模塊，用于存儲各層循環(huán)邏輯...
  • 本發(fā)明提供一種異構(gòu)系統(tǒng)集成方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)，所述方法包括：確定待加入到集成系統(tǒng)的待加入系統(tǒng)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)屬性標(biāo)準(zhǔn)；分別對第一消息屬性信息和第二消息屬性信息進行語義分析；其中，第二消息屬性信息與第一消息屬性信息具有至少一個相同屬性；基于語義分...
  • 本發(fā)明提供了一種VOIP AOM設(shè)備位置檢測的方法及裝置，所述方法包括：將多個AOM設(shè)備串聯(lián)接入VOIP終端設(shè)備；VOIP終端設(shè)備接收到AOM設(shè)備接入電信號后，VOIP終端設(shè)備的USB驅(qū)動依據(jù)USB協(xié)議給各個AOM設(shè)備分配唯一的能體現(xiàn)USB...
  • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于大語言模型與思維鏈的產(chǎn)業(yè)知識圖譜構(gòu)建方法，通過多源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實現(xiàn)了從更廣泛數(shù)據(jù)源中全面而準(zhǔn)確地收集信息，極大地提高了數(shù)據(jù)采集的廣度和深度；再采用先進的自然語言處理技術(shù)對非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的水文分析服務(wù)鏈自動生成方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)從自然語言描述的需求直接得到水文分析結(jié)果。首先，提出水文地理信息服務(wù)表達(dá)模型，并將水文分析模型和數(shù)據(jù)發(fā)布為服務(wù)。然后，基于大模型和提示模板解析用戶自然語言描述的需求，通過計算...
  • 一種電池溫度計算方法及系統(tǒng)，屬于電池溫度管理領(lǐng)域，包括標(biāo)定電池在不同老化程度下的性能參數(shù)；結(jié)合電池的實時端電壓、實時電流、以及實時的開路電壓計算實時發(fā)熱功率；標(biāo)定換熱系數(shù)在不同老化程度下的第一演變系數(shù)、以及在不同環(huán)境溫度下的第二演變系數(shù)；結(jié)...
  • 本發(fā)明公開了一種瀝青路面性能和壽命預(yù)測方法，涉及道路工程技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，基于預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建影響因素綜合量化模型；利用預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)對預(yù)測模型進行訓(xùn)練；將待預(yù)測瀝青路面的實時多源數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練完成后的...
  • 在移動群智感知平臺，請求者發(fā)布任務(wù)分配給參與者執(zhí)行，任務(wù)包括真實任務(wù)和虛假任務(wù)。其中高容量虛假任務(wù)由深度學(xué)習(xí)手段模仿真實任務(wù)生成，因此很難被檢測。對此本發(fā)明提出了一種基于對抗性訓(xùn)練的群智感知高容量虛假任務(wù)檢測方法，旨在采用高容量虛假任務(wù)訓(xùn)練...
  • 一種基于相似度和層次分析的自主導(dǎo)航通用能力評估方法，本發(fā)明為了實現(xiàn)對自主導(dǎo)航系統(tǒng)通用能力的準(zhǔn)確全面評估，為自主導(dǎo)航技術(shù)的研究和改進提供依據(jù)和方向，本發(fā)明包括如下：1、獲取自主導(dǎo)航通用能力評估的目標(biāo)值；2、對目標(biāo)值與實際值進行比較，計算相似度...
  • 本發(fā)明提出了預(yù)測車輪顆粒地形牽引性能的自適應(yīng)多分辨方法及裝置。所述方法包括：生成初始土壤路面的離散單元集，設(shè)置車輪初始位置，識別低分辨率區(qū)域和高分辨率區(qū)域，并根據(jù)車輪行駛過程中的位置更新分辨率邊界。離散單元在不同分辨率區(qū)域內(nèi)根據(jù)給定的離散單...
  • 本發(fā)明提供基于混合模型預(yù)測科氏質(zhì)量流量計高壓氣標(biāo)k系數(shù)的方法，涉及流量計標(biāo)定領(lǐng)域，包括：獲取多個試驗樣本；基于多個試驗樣本，建立物理模型，自變量包括水標(biāo)k系數(shù)和修正系數(shù)，因變量包括氣標(biāo)k系數(shù)計算值，修正系數(shù)基于多個水標(biāo)參數(shù)和多個氣標(biāo)參數(shù)確定...
  • 本發(fā)明涉及一種文檔級關(guān)系抽取方法、裝置、電子設(shè)備及計算機存儲介質(zhì)，屬于文本處理技術(shù)領(lǐng)域，其中，該文檔級關(guān)系抽取方法包括：對待處理文檔進行編碼，得到所述待處理文檔中各個實體的上下文嵌入表示；基于所述各個實體的上下文嵌入表示計算各個實體對之間的...
  • 本發(fā)明提供了一種基于Winograd算法的CNN加速方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法：包括訓(xùn)練CNN網(wǎng)絡(luò)，獲取訓(xùn)練后的模型參數(shù)并進行定點化處理后保存在DDR3中；從DDR3中讀取卷積核，使用變換矩陣將卷積核轉(zhuǎn)換成Winograd域中的卷積核矩陣...
  • 本發(fā)明提供一種知識圖譜生成方法及裝置，涉及知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：根據(jù)文本分片中的實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系對實體進行篩選，根據(jù)篩選結(jié)果并利用實體的互信息對實體進行選擇，得到目標(biāo)實體集合；計算所述目標(biāo)實體集合在預(yù)設(shè)變量取值范圍中的總信息熵，...
  • 本發(fā)明提供一種園區(qū)多能系統(tǒng)經(jīng)濟效益與低碳性雙目標(biāo)規(guī)劃方法及裝置，屬于綜合能源系統(tǒng)領(lǐng)域。該方法包括：采集目標(biāo)園區(qū)的可再生能源出力及電熱負(fù)荷場景數(shù)據(jù)，并生成電網(wǎng)和熱網(wǎng)的柔性負(fù)荷約束；建立多階段雙目標(biāo)協(xié)同規(guī)劃架構(gòu)；基于隨機變量及典型場景，將第一階...
  • 本發(fā)明公開了基于重型柴油車OBD的空氣質(zhì)量影響快速評估方法，涉及空氣質(zhì)量快速評估技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括步驟一、基于OBD數(shù)據(jù)的重型柴油車排放清單編制、步驟二、網(wǎng)格化排放清單生成項目、步驟三、MEIC清單降尺度分配和步驟四、重型柴油車排放影響評...
  • 本發(fā)明提供一種跟蹤目標(biāo)軌跡優(yōu)化處理方法及裝置，該方法包括：獲取激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)幀中跟蹤對象的目標(biāo)點云；對所述目標(biāo)點云進行重建處理，獲得重建的點云模型；基于所述點云模型進行目標(biāo)框尺寸估計處理，獲得目標(biāo)尺寸的目標(biāo)框；基于所述目標(biāo)尺寸的目標(biāo)框進...
  • 本申請公開了一種圖像中對象之間的主從關(guān)系檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，本申請屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待檢測圖像的像素信息，并根據(jù)像素信息構(gòu)建等分辨率的畫布；識別待檢測圖像中至少一個主體對象的區(qū)域信息以及至少一個從屬對象的區(qū)域信...
  • 本發(fā)明提出一種基于MS?1DCNN?DRS網(wǎng)絡(luò)模型的高光譜巖性填圖方法，包括步驟：步驟一：高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理與輔助數(shù)據(jù)收集；步驟二：高光譜數(shù)據(jù)增強；步驟三：樣本數(shù)據(jù)集制作；步驟四：構(gòu)建MS?1DCNN?DRS網(wǎng)絡(luò)模型；步驟五：模型訓(xùn)練與測試；...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種結(jié)合輕量化注意力和可形變卷積的SAR飛機目標(biāo)識別方法。本發(fā)明的結(jié)合輕量化注意力和可形變卷積的SAR飛機目標(biāo)識別方法，輕量化注意力機制和可形變卷積的應(yīng)用可有效解決低質(zhì)、弱暗目標(biāo)的高精度辨識問題。本發(fā)明中...
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