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          • 本申請(qǐng)公開了提升自動(dòng)化測(cè)試有效性的測(cè)試用例調(diào)度方法、裝置及存儲(chǔ)設(shè)備,該方法包括以下步驟:響應(yīng)于代碼提交獲取測(cè)試參數(shù),所述測(cè)試參數(shù)包括測(cè)試時(shí)長(zhǎng)、測(cè)試用例;啟動(dòng)基礎(chǔ)測(cè)試;根據(jù)需要改動(dòng)的功能模塊確定改動(dòng)的固件模塊,并確定改動(dòng)的固件模塊測(cè)試執(zhí)行的加...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于實(shí)時(shí)工業(yè)以太網(wǎng)的EEPROM數(shù)據(jù)讀寫方法、裝置及介質(zhì)。該方法包括:在目標(biāo)從站上根據(jù)EEPROM容量參數(shù)設(shè)置EEPROM訪問的起始偏移和訪問長(zhǎng)度,建立分頁事務(wù);當(dāng)分頁事務(wù)為讀取類型時(shí),依次觸發(fā)目標(biāo)從站的EEPROM控制寄存...
          • 本發(fā)明公開了一種基于等面積網(wǎng)格的太空大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理方法,涉及太空數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法通過劃分全球范圍內(nèi)同高度下面積均等的基礎(chǔ)網(wǎng)格單元,構(gòu)建包含基礎(chǔ)網(wǎng)格、關(guān)聯(lián)衛(wèi)星、碰撞預(yù)警、太空環(huán)境等數(shù)據(jù)的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫架構(gòu),并采用動(dòng)態(tài)分表策略適配海...
          • 本公開實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,以至少解決相關(guān)技術(shù)中存在運(yùn)算資源浪費(fèi)、運(yùn)算效率低、實(shí)時(shí)性差、運(yùn)算精度降低、適應(yīng)性差等問題。該數(shù)據(jù)處理方法包括:確定當(dāng)前初始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)閾值;將當(dāng)前初始...
          • 本發(fā)明涉及一種基于熱度表的時(shí)序數(shù)據(jù)資源分層方法,包括:接收設(shè)備上報(bào)的時(shí)序數(shù)據(jù),按測(cè)點(diǎn)和時(shí)間維度進(jìn)行分組切割,生成滿足預(yù)設(shè)大小閾值的時(shí)序數(shù)據(jù)文件塊;解析用戶查詢信息,確定時(shí)序數(shù)據(jù)文件塊的查詢次數(shù);構(gòu)建熱度信息表,熱度信息表的橫軸為測(cè)點(diǎn),縱軸為...
          • 本發(fā)明提出了融合知識(shí)圖譜的供應(yīng)鏈銷售異常檢測(cè)與根因分析系統(tǒng)及方法,包括需求采集與預(yù)處理模塊,用于對(duì)接訂單系統(tǒng)、供應(yīng)鏈系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)及外部數(shù)據(jù)源,完成數(shù)據(jù)清洗、實(shí)體解析與特征提取;供應(yīng)鏈知識(shí)圖譜構(gòu)建模塊,用于定義實(shí)體類型與關(guān)系類型;實(shí)...
          • 一種基于大模型的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及程序產(chǎn)品,涉及大模型、數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)處理方法包括:確定目標(biāo)數(shù)據(jù)表中的表字段和目標(biāo)SQL語句中的語句字段;通過大模型對(duì)表字段和語句字段中兩兩組合的每一字段對(duì)進(jìn)行語義理解,得到第一語義相似度矩...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大模型的智能客服對(duì)話生成與優(yōu)化方法和系統(tǒng)。其中,本申請(qǐng)通過采集用戶重復(fù)提問、手動(dòng)改寫、光標(biāo)軌跡、文本刪除、語音打斷數(shù)據(jù)并標(biāo)注時(shí)間戳。計(jì)算操作密集值和錯(cuò)誤頻率值生成修正熱圖。據(jù)此定義強(qiáng)度節(jié)點(diǎn)和觸發(fā)條件邊,構(gòu)建動(dòng)態(tài)錯(cuò)誤圖譜。在...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電力生產(chǎn)系統(tǒng)操作合規(guī)性監(jiān)控與預(yù)警方法,該方法包括:根據(jù)電力生產(chǎn)系統(tǒng)的制度文檔構(gòu)建制度庫;根據(jù)電力生產(chǎn)系統(tǒng)的操作記錄文檔和通知記錄文檔生成標(biāo)準(zhǔn)日志文檔;將標(biāo)準(zhǔn)日志文檔輸入大模型進(jìn)行關(guān)鍵內(nèi)容提取,獲取結(jié)構(gòu)化日志文本;根據(jù)結(jié)構(gòu)化日志...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域,具體提供一種醫(yī)療文本隱私信息抽取及加密方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì),包括:使用自然語言處理技術(shù)從醫(yī)療文本中提取實(shí)體;將醫(yī)療文本和提取的實(shí)體輸入預(yù)先訓(xùn)練的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系抽取模型,獲取各個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系,生成實(shí)體關(guān)系三...
          • 本發(fā)明涉及圖像檢索技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種用于特征融合圖像檢索的特征權(quán)重確定方法及系統(tǒng)。用于特征融合圖像檢索的特征權(quán)重確定方法包括,獲取每張圖像的單特征度量,構(gòu)建單特征度量集,并進(jìn)行歸一化處理,得到歸一化后的單特征度量和單特征度量集;基于歸一化...
          • 本發(fā)明涉及信息檢索技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種電廠設(shè)備故障智能診斷方法,包括以下步驟:采集電廠運(yùn)行狀態(tài)日志記錄與告警記錄,執(zhí)行時(shí)間戳對(duì)齊與設(shè)備標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)處理,依據(jù)數(shù)據(jù)源完整度與時(shí)序連續(xù)性計(jì)算得到源數(shù)據(jù)規(guī)整度評(píng)分,基于所述源數(shù)據(jù)規(guī)整度評(píng)分,篩選源數(shù)據(jù)規(guī)...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種業(yè)務(wù)拜訪場(chǎng)景下距離矩陣的獲取方法及裝置;包括:篩選目標(biāo)區(qū)域的興趣點(diǎn)集合中的異常點(diǎn),獲取目標(biāo)興趣點(diǎn)集合;將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)面積相同的基本單元;基于基本單元對(duì)興趣點(diǎn)進(jìn)行聚合,得到目標(biāo)基本單元,每個(gè)目標(biāo)基本...
          • 本發(fā)明公開了適應(yīng)電力系統(tǒng)特征的固態(tài)變壓器磁芯損耗計(jì)算方法;該方法先收集實(shí)測(cè)鐵氧體磁芯損耗數(shù)據(jù),擬合經(jīng)典兩項(xiàng)式模型的磁滯與渦流損耗參數(shù);通過渦流與磁滯損耗平衡點(diǎn)及弛豫效應(yīng)設(shè)100kHz為低頻和中高頻分界點(diǎn),以集膚效應(yīng)表征參數(shù)>2為中頻和高頻分...
          • 本發(fā)明公開了多模態(tài)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的智能清洗與特征提取系統(tǒng)及方法,涉及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。用于解決多源異構(gòu)信號(hào)時(shí)間對(duì)齊不準(zhǔn)確、故障特征易被背景噪聲掩蓋、工況變化下因果鏈條不清晰及特征穩(wěn)定性差的問題。首先,基于旋轉(zhuǎn)設(shè)備主振動(dòng)頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整匹配窗口,并...
          • 本發(fā)明涉及鐵路工程技術(shù)領(lǐng)域,具體的是一種軌道平順性影響因素相關(guān)性分析方法,包括:以軌道平順性對(duì)應(yīng)的軌距偏差、高低不平順、水平不平順、軌向不平順和曲率變化率作為參數(shù)分量,使用高斯混合模型對(duì)參數(shù)分量之間的基準(zhǔn)值和容許閾值進(jìn)行計(jì)算,并確定各參數(shù)分...
          • 本發(fā)明屬于教育信息化與人工智能技術(shù)領(lǐng)域,且公開了基于多模態(tài)感知的教育場(chǎng)景智能識(shí)別系統(tǒng),該系統(tǒng)由多源教育場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理與語義統(tǒng)一編碼模塊、高維時(shí)序特征提取模塊、多模態(tài)特征融合模塊、時(shí)序動(dòng)作智能識(shí)別模塊、實(shí)時(shí)誤操作檢測(cè)與個(gè)性...
          • 本發(fā)明提出一種卷簾門安全性能預(yù)測(cè)方法,屬于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域,包含動(dòng)態(tài)切片、時(shí)間加權(quán)聚合、自適應(yīng)投影及預(yù)測(cè)解碼器模塊,動(dòng)態(tài)切片模塊劃分時(shí)間序列關(guān)鍵時(shí)段,捕捉卷簾門變量的多尺度非均勻變化,構(gòu)建時(shí)序切片特征;時(shí)間加權(quán)聚合模塊通過動(dòng)態(tài)權(quán)重分配融合不同時(shí)...
          • 本發(fā)明提供了一種熱風(fēng)爐拱頂?shù)臏囟阮A(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì),涉及熱風(fēng)爐溫度預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取熱風(fēng)爐在當(dāng)前時(shí)間步下的運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù);基于運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)構(gòu)造溫度特征矩陣,溫度特征矩陣包括運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)以及基于運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)確定的空燃比趨勢(shì)特征、拱...
          • 本申請(qǐng)涉及一種地質(zhì)數(shù)據(jù)質(zhì)檢方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:基于地質(zhì)對(duì)象的空間拓?fù)潢P(guān)系,建立多維算子規(guī)則庫;多維算子規(guī)則庫包括多個(gè)不同維度的算子規(guī)則組;獲取待查地質(zhì)數(shù)據(jù),以及針對(duì)待查地質(zhì)數(shù)據(jù)的質(zhì)檢場(chǎng)景信息;對(duì)質(zhì)檢場(chǎng)景信息進(jìn)行語義解析處理,得...
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