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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種稀疏矩陣乘法加速硬件、推薦系統(tǒng)加速方法和AI芯片。該硬件中的數(shù)據(jù)加載單元，針對(duì)稀疏矩陣乘法任務(wù)中稠密數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)搬運(yùn)任務(wù)，將稠密數(shù)據(jù)搬運(yùn)至寄存器；歸一化加速單元組，根據(jù)從寄存器獲取的左右矩陣分塊執(zhí)行乘法前激活操作后，將各左...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種負(fù)載均衡的方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)服務(wù)器中的資源節(jié)點(diǎn)進(jìn)行負(fù)載監(jiān)控，獲取負(fù)載監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，資源節(jié)點(diǎn)部署有虛擬機(jī)，虛擬機(jī)的計(jì)算業(yè)務(wù)按照業(yè)務(wù)類型綁定至對(duì)應(yīng)分類的資源節(jié)點(diǎn)；對(duì)資源節(jié)點(diǎn)進(jìn)行負(fù)載預(yù)測(cè)，得到負(fù)載預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提出一種數(shù)據(jù)處理方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：根據(jù)待處理數(shù)據(jù)的維度，確定用于處理所述待處理數(shù)據(jù)的核函數(shù)，其中，不同維度的待處理數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的核函數(shù)調(diào)用的計(jì)算資源不同；將所述待處理數(shù)據(jù)加載到共享內(nèi)存中；從...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種固態(tài)硬盤數(shù)據(jù)恢復(fù)方法、設(shè)備、介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)恢復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：在固態(tài)硬盤出現(xiàn)故障時(shí)，先將寫緩存中的數(shù)據(jù)寫入預(yù)設(shè)存儲(chǔ)空間中，并在對(duì)固態(tài)硬盤進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)時(shí)，除了對(duì)非易失性存儲(chǔ)器中的數(shù)據(jù)重構(gòu)元數(shù)據(jù)之外，還將預(yù)設(shè)存儲(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種服務(wù)器項(xiàng)目的測(cè)試方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及服務(wù)器測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，包括通過獲取多個(gè)服務(wù)器項(xiàng)目的項(xiàng)目數(shù)據(jù)并進(jìn)行對(duì)比分析，建立需求差異矩陣，能夠識(shí)別出具有相似需求維度的項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的待定測(cè)試用例，通過復(fù)用相似需求的待定測(cè)試用例，減少...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種硬盤背板切換系統(tǒng)及方法、硬盤背板、電子設(shè)備和介質(zhì)，涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域，由于設(shè)置了檢測(cè)電路可自動(dòng)檢測(cè)接入硬盤的協(xié)議檢測(cè)引腳電平狀態(tài)以確定硬盤類型，并生成對(duì)應(yīng)控制信號(hào)，切換芯片組響應(yīng)該信號(hào)自動(dòng)切換接口模塊與主板總線間的數(shù)據(jù)通路，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種數(shù)據(jù)傳輸方法、裝置及虛擬通道路由器，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：響應(yīng)于確定出第一輸入單元在目標(biāo)OVC授權(quán)的情況下傳輸?shù)牡谝粩?shù)據(jù)單元為第一數(shù)據(jù)的最后一個(gè)數(shù)據(jù)單元，控制目標(biāo)OVC處于包尾有效占用狀態(tài)；在第二輸入單元基于目標(biāo)O...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種文件元數(shù)據(jù)恢復(fù)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及分布式存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取待恢復(fù)元數(shù)據(jù)對(duì)象，并確定待恢復(fù)元數(shù)據(jù)對(duì)象所屬的目標(biāo)目錄的索引節(jié)點(diǎn)信息，通過應(yīng)用目錄索引節(jié)點(diǎn)信息與目錄下文件的索引節(jié)點(diǎn)信息之間的映射關(guān)系，可以快速確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種招生策略推薦系統(tǒng)及方法，涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，所述招生策略推薦系統(tǒng)，包括：獲取單元，用于獲取招生咨詢數(shù)據(jù)；檢索單元，用于基于招生咨詢數(shù)據(jù)，生成咨詢檢索式，并通過咨詢檢索式進(jìn)行招生院校檢索，查詢得到相應(yīng)的院校招生信息；評(píng)估單元，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種潮流稀疏方程組矩陣并行層次消去樹計(jì)算方法和裝置，其中，方法包括：分別從雅克比矩陣最優(yōu)分塊劃分集合中的最頂層節(jié)點(diǎn)和最底層節(jié)點(diǎn)開始搜索子矩陣，并計(jì)算子矩陣的局部子樹；將得到的子矩陣的局部子樹進(jìn)行合并，得到分塊的局部消去樹；將得到的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊需求獲取目標(biāo)參數(shù)并預(yù)處理；超參優(yōu)化模塊確定最優(yōu)超參數(shù)組合；生成器根據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期正反向依賴關(guān)系和不同時(shí)間步的重要性，通過對(duì)抗訓(xùn)練最小化預(yù)測(cè)誤差并接收鑒別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源自適應(yīng)SDP的永磁同步電機(jī)退磁程度檢測(cè)方法，包括以下步驟：對(duì)永磁同步電機(jī)進(jìn)行建模，并獲取不同退磁程度的多源信號(hào)數(shù)據(jù)；采用滑窗技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充；基于參數(shù)自適應(yīng)的對(duì)稱點(diǎn)模式SDP技術(shù)，自適應(yīng)選取SDP中的時(shí)間滯后參數(shù)和角...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于李薩育軌跡可視化的串聯(lián)電弧故障檢測(cè)方法及系統(tǒng)，利用李薩育軌跡可視化低壓用戶電流，放大了串聯(lián)電弧故障時(shí)的微弱故障特征，引入圖像識(shí)別領(lǐng)域技術(shù)簡(jiǎn)化復(fù)雜診斷過程的計(jì)算需求，方法診斷速度快，有效解決當(dāng)今低壓電弧故障檢測(cè)準(zhǔn)確度與算力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于駕駛員安全駕駛技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于駕駛員體壓數(shù)據(jù)的疲勞狀態(tài)識(shí)別方法與系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取駕駛過程中的壓力數(shù)據(jù)；對(duì)壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，進(jìn)行窗口分隔與標(biāo)簽生成；基于處理后的壓力數(shù)據(jù)構(gòu)建LSTM模型并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練；對(duì)LSTM...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種PPG大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的生物特征識(shí)別方法，包括：獲取參訓(xùn)人員的PPG信號(hào)數(shù)據(jù)，對(duì)PPG信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行高通濾波和低通濾波預(yù)處理，得到預(yù)處理后的PPG信號(hào)；對(duì)預(yù)處理后的PPG信號(hào)進(jìn)行分幀，分別提取梅爾頻率倒譜系數(shù)特征和Gammatone...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力故障處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種行波故障分類模型的訓(xùn)練方法、使用方法及相關(guān)裝置，訓(xùn)練方法包括：獲取不同故障類型的樣本行波信號(hào)的第一時(shí)頻特征數(shù)據(jù)；利用第一時(shí)頻特征數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)設(shè)的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的目標(biāo)自組織神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備故障診斷方法，采用增量學(xué)習(xí)架構(gòu)，可以從舊任務(wù)中獲取知識(shí)，使設(shè)備故障診斷模型學(xué)習(xí)診斷新的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，同時(shí)保留之前任務(wù)中學(xué)習(xí)到的知識(shí)，可以避免新數(shù)據(jù)來時(shí)重新訓(xùn)練模型參數(shù)。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復(fù)合材料檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種復(fù)合材料制件內(nèi)部缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過獲取缺陷檢測(cè)特征并計(jì)算特征重疊度，判斷模態(tài)特征退化后構(gòu)建層級(jí)分解模型分離熱應(yīng)力耦合信號(hào)，對(duì)需差異分析區(qū)域施加梯度濕熱載荷生成動(dòng)態(tài)響應(yīng)矩陣，經(jīng)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N晶圓表面處理工藝推薦方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及半導(dǎo)體制造技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)晶圓的表面物化特性參數(shù)，并對(duì)表面物化特性參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)物化特性參數(shù)；將目標(biāo)物化特性參數(shù)輸入預(yù)訓(xùn)練的單隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及汽車零部件信息安全評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多維度滲透測(cè)試的汽車零部件信息安全評(píng)估系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、漏洞分析、事件監(jiān)測(cè)、參數(shù)匹配、響應(yīng)執(zhí)行及自學(xué)習(xí)模塊。數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)獲取測(cè)試數(shù)據(jù)，生成漏洞嚴(yán)重性特征值與安全參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整集合...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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