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          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種非侵入式線程池動(dòng)態(tài)管理方法及系統(tǒng),該方法包括:S1.在虛擬機(jī)加載應(yīng)用程序階段,通過Java Agent攔截線程池類的加載請(qǐng)求;S2.對(duì)線程池類進(jìn)行字節(jié)碼增強(qiáng)處理;S3.運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)管理,包括:S31.當(dāng)上述...
          • 本申請(qǐng)涉及芯片驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種多模式的開關(guān)系統(tǒng),該系統(tǒng)將目標(biāo)模塊的開啟和關(guān)閉分別進(jìn)行獨(dú)立控制,在獨(dú)立控制時(shí)可以靈活選擇手動(dòng)模式或者多種自動(dòng)模式,有效提高了模塊開關(guān)控制的靈活性,且僅需要對(duì)寄存器進(jìn)行配置即可實(shí)現(xiàn)手動(dòng)模式和自動(dòng)模式的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI與動(dòng)態(tài)特征庫的智能元素定位方法及系統(tǒng),包括:異常檢測(cè)及異常數(shù)據(jù)捕獲,通過自動(dòng)化腳本執(zhí)行元素定位操作,判定定位失敗時(shí)記錄頁面DOM樹結(jié)構(gòu)化快照;多模態(tài)特征提取,解析DOM樹,提取目標(biāo)元素的XPath/CSS路徑及語義屬...
          • 本發(fā)明適用于處理器技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種地址映射關(guān)系隨機(jī)生成方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備。所述方法包括建立虛擬地址空間、客戶機(jī)物理地址空間以及真實(shí)物理地址空間;根據(jù)外部傳參的地址起始位置以及地址段長(zhǎng)度向虛擬地址空間、客戶機(jī)物理地址空間以及真實(shí)物理地...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)查詢方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及技術(shù)領(lǐng)域?yàn)椋簲?shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:基于預(yù)設(shè)模型處理數(shù)值化后的待查詢二級(jí)列,確定待查詢二級(jí)列在對(duì)應(yīng)的二級(jí)列組中的相對(duì)位置信息;其中,預(yù)設(shè)模型用于模擬數(shù)值化后的二級(jí)...
          • 本發(fā)明公開了基于GIS和Python的多目標(biāo)復(fù)合型需求三維近鄰搜索方法,涉及地理信息系統(tǒng)與空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:提取多目標(biāo)中心點(diǎn)地理三維坐標(biāo),數(shù)字化處理多目標(biāo)復(fù)合型需求;圈定分析區(qū)域,劃定分析單元;基于GIS構(gòu)建區(qū)域分析指標(biāo)體...
          • 本發(fā)明公開了一種面向醫(yī)療大語言模型的有害回復(fù)防御方法及裝置,涉及自然語言處理領(lǐng)域,包括:獲取用戶的輸入語句并輸入到經(jīng)訓(xùn)練的改寫模型中,輸出改寫語句;若需要進(jìn)行檢索增強(qiáng)生成,則將改寫語句在醫(yī)學(xué)知識(shí)庫中進(jìn)行檢索,將改寫語句與每個(gè)醫(yī)學(xué)知識(shí)片段拼接...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N制動(dòng)片簧裂紋數(shù)據(jù)分析方法和系統(tǒng),涉及車輛故障診斷和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,接收第三方維修站維保報(bào)告、車載振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)及用戶反饋數(shù)據(jù);識(shí)別三者間矛盾且車輛發(fā)動(dòng)機(jī)熄火時(shí),下發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化制動(dòng)指令驅(qū)動(dòng)制動(dòng)卡鉗夾緊,使含制動(dòng)片簧的制動(dòng)片總成受激勵(lì)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于因果正則化的工業(yè)時(shí)序事件分析方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:對(duì)多元時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度時(shí)序特征編碼,得到時(shí)序特征數(shù)據(jù);對(duì)時(shí)序特征數(shù)據(jù)進(jìn)行概率分布的潛在向量重構(gòu),以確定重構(gòu)損失和距離度量損失;基于先驗(yàn)因...
          • 本發(fā)明提供了一種高頻焊管軋輥磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及裝置,涉及人工智能與數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,通過多源傳感器同步監(jiān)測(cè)構(gòu)建工況參數(shù)與物理信號(hào)的全息感知體系,并基于數(shù)據(jù)在不同模態(tài)的時(shí)頻表達(dá)實(shí)時(shí)追蹤噪聲頻譜偏移,構(gòu)建抗誤濾除保護(hù)通道,能夠?qū)p傷固有特征有效...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于遷移學(xué)習(xí)和增量學(xué)習(xí)的腔道多模態(tài)檢測(cè)方法及相關(guān)裝置。該方法包括:術(shù)中同步獲取視覺、力學(xué)、電磁信號(hào);將視覺信號(hào)輸入凍結(jié)參數(shù)的卷積主干,其多級(jí)中間特征分別送入視覺、力學(xué)、電磁檢測(cè)頭,后兩者經(jīng)適配層輸出病灶掩膜、力學(xué)熱點(diǎn)向量、位...
          • 本發(fā)明公開了基于聚類處理的數(shù)據(jù)安全評(píng)估方法及系統(tǒng),方法包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)相干性檢測(cè)、聚類處理和數(shù)據(jù)安全評(píng)估。本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,具體是指基于聚類處理的數(shù)據(jù)安全評(píng)估方法及系統(tǒng),本方案通過計(jì)算每對(duì)母線間的相關(guān)性,并引入圖模型表示電力網(wǎng)絡(luò),有...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的區(qū)塊鏈動(dòng)態(tài)信任評(píng)估系統(tǒng)及方法,對(duì)區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)的交易數(shù)據(jù)和節(jié)點(diǎn)參與共識(shí)的共識(shí)歷史記錄進(jìn)行時(shí)序建模,得到區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)的行為可信度,進(jìn)而計(jì)算各個(gè)交易節(jié)點(diǎn)的資源貢獻(xiàn)度,融合所述行為可信度和各個(gè)資源貢獻(xiàn)度,得到各個(gè)交易節(jié)點(diǎn)的...
          • 本發(fā)明公開了城市生態(tài)單元尺度的水源涵養(yǎng)功能演變模擬系統(tǒng),涉及生態(tài)水文模擬技術(shù)領(lǐng)域,其技術(shù)要點(diǎn)為:該系統(tǒng)結(jié)合InVEST模型、水量平衡法、地理探測(cè)器與莫蘭指數(shù),構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的水源涵養(yǎng)評(píng)估方法。本發(fā)明的該系統(tǒng)通過遙感數(shù)據(jù)與地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取關(guān)鍵...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于鋼桁梁的多桁段拼裝方法,其包括:獲取桁段各端部的螺栓孔群的特征信息以及各螺栓孔群中權(quán)重孔的三維坐標(biāo),并將特征信息和三維坐標(biāo)進(jìn)行融合,生成螺栓孔群的所有螺栓孔的初始坐標(biāo)信息;根據(jù)桁段的實(shí)際參數(shù),建立有限元分析模型,獲取桁段...
          • 本申請(qǐng)涉及用電負(fù)荷分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于分時(shí)電量的用電負(fù)荷模型建模方法及系統(tǒng)。該方法包括:基于智能電表分時(shí)電量采集和設(shè)備啟停頻率識(shí)別,采用分時(shí)電量經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法提取峰谷平時(shí)段基礎(chǔ)負(fù)荷特征,通過分時(shí)變分模態(tài)分解算法結(jié)合設(shè)備啟停狀態(tài)矩陣...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)信息的傳輸技術(shù)領(lǐng)域,提供分布式系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)及方法、高速時(shí)鐘對(duì)齊系統(tǒng)及方法,其中,所述高速時(shí)鐘對(duì)齊方法包括:獲得待對(duì)齊分布式系統(tǒng)的標(biāo)定低頻時(shí)鐘;將待對(duì)齊分布式系統(tǒng)時(shí)鐘源切換到標(biāo)定低頻時(shí)鐘;在時(shí)鐘源為標(biāo)定低頻時(shí)鐘的狀態(tài)下,對(duì)所有...
          • 本說明書的多個(gè)實(shí)施例涉及信息技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的科創(chuàng)材料智能查重方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:讀取歷史科研項(xiàng)目材料,生成所述科研項(xiàng)目材料的解構(gòu)信息,所述解構(gòu)信息包括若干個(gè)技術(shù)目標(biāo)描述、技術(shù)棧畫像及主體信息摘要;根據(jù)所述解構(gòu)信息建...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)同和檢索增強(qiáng)的中文糾錯(cuò)方法及系統(tǒng),屬于網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括步驟1,基于大語言模型和智能體提示工程,構(gòu)建多個(gè)中文糾錯(cuò)專家智能體和1個(gè)中文糾錯(cuò)裁判智能體;步驟2,搭建糾錯(cuò)文本知識(shí)庫,將知識(shí)庫中的語料轉(zhuǎn)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于NLP的法律文書與項(xiàng)目管理領(lǐng)域關(guān)聯(lián)分析方法,屬于項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域。方法通過大語言模型對(duì)法律文書進(jìn)行爭(zhēng)議焦點(diǎn)提取,得到爭(zhēng)議焦點(diǎn)表,并將爭(zhēng)議焦點(diǎn)表中的關(guān)鍵詞映射到項(xiàng)目管理知識(shí)領(lǐng)域,得到包含第一項(xiàng)目管理領(lǐng)域的案例糾紛原因映射表...
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