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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明公開了一種指令調(diào)度方法、計算機程序產(chǎn)品、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，采集待調(diào)度指令的指令信息；確定當前與指令信息對應的指令權(quán)重；根據(jù)指令信息和指令權(quán)重，生成待調(diào)度指令的優(yōu)先級信息；根據(jù)優(yōu)先級信息，在待調(diào)度指令中選取目標指令進行...
  • 本發(fā)明公開了一種用于實現(xiàn)大規(guī)模特征輸入加速的系統(tǒng)及人工智能芯片。該系統(tǒng)包括調(diào)度單元、嵌入單元以及拆分單元：調(diào)度單元用于獲取特征嵌入任務，創(chuàng)建與特征嵌入任務相對應的任務隊列，并將特征嵌入任務發(fā)送至嵌入單元；嵌入單元用于根據(jù)特征嵌入任務，配置拆...
  • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其是一種面向加速器的多任務處理方法以及相關(guān)裝置。該方法包括：獲取待執(zhí)行的數(shù)據(jù)處理任務；將數(shù)據(jù)處理任務中的各個待加速任務分配到各自對應的任務加速流中；各個任務加速流用于獨立管理對應的待加速任務；創(chuàng)建數(shù)據(jù)處理任務對應的...
  • 本發(fā)明提供一種基于代碼克隆分析的自動駕駛軟件缺陷預測方法及系統(tǒng)，所述的方法包括：將缺陷預測對象克隆到本地；缺陷預測對象為自動駕駛軟件；設(shè)計和提取缺陷預測對象中各個文件的代碼克隆特征；提取缺陷預測對象中的軟件度量特征；根據(jù)歷史提交記錄，對缺陷...
  • 本公開提供了一種USB?CAN模塊的識別方法和系統(tǒng)，該方法包括：獲取設(shè)備列表，設(shè)備列表中記錄有當前接入至主機的兩個以上的USB?CAN模塊（簡稱模塊），且兩個以上的模塊按照初始順序排列；對設(shè)備列表中所記錄的各模塊進行遍歷，針對遍歷到的當前模...
  • 本發(fā)明提供了一種深空衛(wèi)星綜合電子系統(tǒng)，包括：由四臺計算機組成的計算機組，在計算機組正常工作狀態(tài)下，一臺計算機作為當班機，當班機運行星務程序，兩臺計算機作為熱備計算機，一臺計算機作為冷備計算機；當班機和熱備計算機交換各自的心跳數(shù)據(jù)和運行數(shù)據(jù)，...
  • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，收集濃縮生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)，包括溫度、速度和壓力信息，生成實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中，通過實時收集生產(chǎn)過程中的溫度、速度和壓力等多維數(shù)據(jù)，精確提取...
  • 本發(fā)明屬于人工智能和自然語言處理領(lǐng)域，為解決傳統(tǒng)檢索增強生成方法的冗余檢索且無法多步推理動態(tài)規(guī)劃的問題，提供一種基于蒙特卡洛樹搜索的動態(tài)檢索決策方案確定方法及系統(tǒng)。基于蒙特卡洛樹搜索的動態(tài)檢索決策方案確定方法包括接收初始查詢問題并作為推理過...
  • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種全鏈路業(yè)務請求的聚合分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：獲取目標路徑對應的所有目標路徑分段；查詢每個目標路徑分段是否存在預設(shè)分段頻次表中；若目標路徑分段存在預設(shè)分段頻次表中，獲取目標路徑分段在預設(shè)分段頻...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于自適應學習的跨語言資訊數(shù)據(jù)采集與結(jié)構(gòu)化處理方法，涉及人工智能自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：通過跨語言的資訊數(shù)據(jù)源采集資訊數(shù)據(jù)并進行預處理；將預處理后的跨語言文本數(shù)據(jù)輸入至結(jié)合動態(tài)特征提取與元學習策略的神經(jīng)網(wǎng)絡框架的自...
  • 本發(fā)明公開了一種基于AI的新媒體智能傳播與分發(fā)的方法及系統(tǒng)，涉及新聞推薦的技術(shù)領(lǐng)域。通過獲取目標用戶的歷史瀏覽記錄，確定其顯性興趣；根據(jù)歷史瀏覽記錄確定鄰居用戶，并根據(jù)鄰居用戶的瀏覽記錄確定目標用戶的可能的隱性興趣；結(jié)合用戶的顯性興趣和隱性...
  • 本申請涉及一種能耗確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及汽車領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)車輛在目標時間段內(nèi)的行駛數(shù)據(jù)，確定目標時間段包括的多個子時間段中每個子時間段對應的電池凈能耗；電池凈能耗為基于車輛的電池在放電過程中消耗的能量以及通過能量回...
  • 本發(fā)明提供一種基于斯皮爾曼秩相關(guān)矩陣反特征值的信號檢測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法，包括：獲取多路傳感器接收到的觀測信號；計算任意兩路信號的斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)，形成斯皮爾曼秩相關(guān)矩陣；獲取斯皮爾曼秩相關(guān)矩陣的特征值，并計算出相應的反特征值；基于反...
  • 本說明書實施例公開了一種用于特征預處理的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，首先獲取排序后的原始特征分布，根據(jù)所述原始特征分布及分位區(qū)間數(shù)量，確定有序的首尾相連的多個分位區(qū)間，之后對于所述多個原始特征數(shù)值中的每個原始特征數(shù)值，根據(jù)該原始特征數(shù)值...
  • 本申請?zhí)岢隽嘶陂T控輸入權(quán)重自適應的電池模擬器健康診斷方法。該方法包括采用相關(guān)加噪重構(gòu)法將電流信號分解為多個子信號，采用相關(guān)系數(shù)法對子信號進行重構(gòu)得到去噪電流信號;將去噪電流信號輸入時序KAN模塊提取信號的時序特征;將時序特征輸入到多維特征...
  • 本發(fā)明涉及鐵路智能化運維技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于鐵路運維的設(shè)備智能運維方法及系統(tǒng)，該方法包括采集多維運維感知數(shù)據(jù)；對所述多維運維感知數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗、自適應多級加密，并采用動態(tài)傳輸協(xié)議切換算法傳輸至主站，對主站接收到的安全數(shù)據(jù)包進行還原和數(shù)...
  • 本發(fā)明提供一種高沖突信息下DS證據(jù)體信任度重分配辨識方法，涉及辨識問題中的數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括以下步驟：1、根據(jù)多傳感器系統(tǒng)中獲取的辨識信息構(gòu)建多條證據(jù)體，計算出各個證據(jù)體的BJS散度矩陣，獲得各個證據(jù)體的支持度；2、根據(jù)獲得的支持度...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多時間尺度特征的氣泡缺陷預測方法，涉及產(chǎn)品缺陷預測技術(shù)，包括以下步驟：步驟S1，采集浮法玻璃熔窯生產(chǎn)過程輸出的工業(yè)溫度數(shù)據(jù)；步驟S2，對工業(yè)溫度數(shù)據(jù)進行動態(tài)堆疊預處理，得到反映熔窯溫度場隨時間變化的動態(tài)溫度場矩陣；步驟S...
  • 本發(fā)明公開了基于人工智能的金融數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，涉及金融數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括，通過數(shù)據(jù)API接口獲取金融數(shù)據(jù)，使用CEEMDAN信號分解結(jié)合GARCH模型對金融數(shù)據(jù)進行波動建模，并提取金融數(shù)據(jù)信號特征；通過卷積變換學習提取金融數(shù)據(jù)信號特...
  • 本發(fā)明提供一種基于超高清視頻的鳥群識別方法及系統(tǒng)，涉及鳥類識別技術(shù)領(lǐng)域，包括同步獲取目標區(qū)域的視頻流和音頻流，并基于音頻流中提取的頻譜特征動態(tài)調(diào)整視頻流的采集參數(shù)；對動態(tài)調(diào)整后的視頻流進行時空特征提取，輸出鳥類目標的空間坐標和視覺置信度；對...
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