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								      本發(fā)明公開(kāi)了異構(gòu)環(huán)境下虛擬機(jī)可用內(nèi)存檢測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于云計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題為計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)際剩余內(nèi)存量無(wú)法滿足虛擬機(jī)啟動(dòng)時(shí)，強(qiáng)制啟動(dòng)虛擬機(jī)會(huì)導(dǎo)致計(jì)算節(jié)點(diǎn)觸發(fā)進(jìn)程的內(nèi)存溢出，即會(huì)導(dǎo)致虛擬機(jī)進(jìn)程被終止，采用的技術(shù)方案為：通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于服務(wù)網(wǎng)格的多智能體編排方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于與多個(gè)智能體的工作流信息，生成對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域特定語(yǔ)言描述信息；基于領(lǐng)域特定語(yǔ)言描述信息，生成與多個(gè)智能體的工作流信息對(duì)應(yīng)的路由信息，路由...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)第一目標(biāo)播單的加入限制條件進(jìn)行一次篩選之后，利用原子化腳本，為目標(biāo)音頻配置與第一目標(biāo)播單的付費(fèi)類型相匹配的目標(biāo)分布式鎖且判斷目標(biāo)音頻是否已配置有至少一種與播單處理請(qǐng)求相沖突的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種分區(qū)鎖的獲取方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備及程序，涉及分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)領(lǐng)域，包括：在接收到一個(gè)或多個(gè)客戶端發(fā)送的多個(gè)操作請(qǐng)求的情況下，通過(guò)根路徑過(guò)濾器、目錄過(guò)濾器、鎖類型過(guò)濾器對(duì)多個(gè)操作請(qǐng)求進(jìn)行預(yù)檢，以過(guò)濾無(wú)需加鎖和/或不引起...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)管理方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，某一個(gè)處理器核心上所運(yùn)行的程序的數(shù)據(jù)需要被插入到共享緩存時(shí)，根據(jù)應(yīng)用程序的類別，把從屬于不同應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)放置到不同優(yōu)先級(jí)的位置。確保數(shù)據(jù)在私有緩存中停留的最短時(shí)間是數(shù)據(jù)從...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)字孿生底板的動(dòng)態(tài)更新方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。上述方法根據(jù)數(shù)字孿生底板關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)的周期性指標(biāo)對(duì)底板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變更的影響強(qiáng)度，構(gòu)建周期影響強(qiáng)度場(chǎng)；根據(jù)關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)的外部事件觸發(fā)因子對(duì)底板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變更的影響強(qiáng)度，構(gòu)建擾動(dòng)矢量；基于數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)血緣分析的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)提取數(shù)據(jù)全生命周期操作信息并標(biāo)注含數(shù)據(jù)源類型編碼、初始采集節(jié)點(diǎn)ID和全局唯一序列號(hào)的唯一標(biāo)識(shí)；預(yù)處理操作信息，構(gòu)建動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)；以動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)構(gòu)建含節(jié)點(diǎn)和定向邊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析技術(shù)領(lǐng)域，首先采集數(shù)據(jù)資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)特征、關(guān)聯(lián)特征及流轉(zhuǎn)特征等原始特征信息，接著進(jìn)行可視化維度映射處理得到包含結(jié)構(gòu)維度、關(guān)聯(lián)維度及流轉(zhuǎn)維度的可視化維度集合，依據(jù)該可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法及自進(jìn)化學(xué)習(xí)方法，屬于ER圖構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法包括：S1.元數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；S2.領(lǐng)域感知元數(shù)據(jù)向量化；S3.多策略候選關(guān)系召回；S4.LLM結(jié)構(gòu)化推理與驗(yàn)證；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于大模型和知識(shí)圖譜的多數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義沖突消解方法，屬公共數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)域。本發(fā)明包括：多數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義提取與預(yù)處理；定義語(yǔ)義表示與大模型解析：利用大模型對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的定義進(jìn)行語(yǔ)義分析，生成語(yǔ)義嵌入向量和關(guān)鍵特征；知識(shí)圖譜構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AI的多場(chǎng)景文本智能推薦與自動(dòng)生成方法及系統(tǒng)，涉及文本生成技術(shù)領(lǐng)域，包括通過(guò)對(duì)招聘需求信息進(jìn)行實(shí)體提取形成結(jié)構(gòu)化特征，利用膠囊動(dòng)態(tài)路由網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建層次化語(yǔ)義向量，結(jié)合多層注意力機(jī)制與交互融合機(jī)制選擇關(guān)鍵特征，并通過(guò)儲(chǔ)備池網(wǎng)絡(luò)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于垂直探針陣列的高頻信號(hào)采集方法及系統(tǒng)，涉及信號(hào)采集技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：采集初步信號(hào)數(shù)據(jù)，同時(shí)提取初步信號(hào)數(shù)據(jù)中的特征參數(shù)，得到初步信號(hào)特征集；獲取深度信號(hào)特征集，并將深度信號(hào)特征集與初步信號(hào)特征集結(jié)合，使用機(jī)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了面向教學(xué)服務(wù)機(jī)器人的語(yǔ)義指紋自適應(yīng)訓(xùn)練方法，涉及教育神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，包括課程版本語(yǔ)義指紋注入、實(shí)時(shí)漂移偵測(cè)與分桶定位、小樣本糾偏與高層權(quán)重補(bǔ)丁、分層控制增量學(xué)習(xí)調(diào)度、影子推理一致性選優(yōu)及學(xué)習(xí)資產(chǎn)注冊(cè)與周期校驗(yàn)與追蹤六步...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種表格數(shù)據(jù)對(duì)比方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)；獲取待對(duì)比的兩個(gè)目標(biāo)表格數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)字段映射表，從兩個(gè)目標(biāo)表格數(shù)據(jù)中，確定出多個(gè)待對(duì)比字段對(duì)；待對(duì)比字段對(duì)包括兩個(gè)目標(biāo)對(duì)比字段；針對(duì)每個(gè)待對(duì)比字段對(duì)中的每個(gè)目標(biāo)對(duì)比字段，對(duì)目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取多源異構(gòu)的事件知識(shí)，抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)體信息和屬性信息；將屬性信息融合后構(gòu)建多標(biāo)簽分類模型，通過(guò)多標(biāo)簽分類模型抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的時(shí)序關(guān)系；對(duì)時(shí)序關(guān)系添加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于智能水表的城市居民用水行為分類方法，涉及智慧水務(wù)技術(shù)領(lǐng)域。用于提升用水行為識(shí)別與異常檢測(cè)精度。首先，通過(guò)智能水表實(shí)時(shí)生成水流變化方向序列，基于穩(wěn)定持續(xù)性觸發(fā)事件捕獲，提取流量梯度及時(shí)間戳密度特征；隨后，采用自適應(yīng)濾波方式消除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電力配電領(lǐng)域，尤其涉及一種電力配電設(shè)備安全運(yùn)行檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括步驟：構(gòu)建并訓(xùn)練關(guān)于電力配電設(shè)備的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)表示每個(gè)設(shè)備，采集各配電設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)；邊表示設(shè)備之間的電氣連接關(guān)系；輸入為設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)及電氣連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種經(jīng)皮穿刺針力反饋數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集到經(jīng)皮穿刺針?biāo)芯S度的受力數(shù)據(jù)；維度影響分析模塊，用于根據(jù)單維度上受力數(shù)據(jù)的變化的不平緩的規(guī)律情況，確定單維度的異常波動(dòng)系數(shù)，結(jié)合多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)電網(wǎng)仿真調(diào)度系統(tǒng)及方法，涉及電力系統(tǒng)仿真技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)單元：用于獲取不同區(qū)域的電網(wǎng)數(shù)據(jù)，解析電網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得異構(gòu)數(shù)據(jù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)包括差異化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備參數(shù)和規(guī)則約束；處理單元：用于基于異構(gòu)數(shù)據(jù)獲得區(qū)域參數(shù)集；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于克里金插值預(yù)測(cè)的自適應(yīng)多波束測(cè)線布設(shè)方法，屬于水下測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域，用于多波束測(cè)線布設(shè)，包括使用極端值加權(quán)水深模型對(duì)基于條帶覆蓋率的測(cè)線進(jìn)行預(yù)測(cè)與布設(shè)，根據(jù)已測(cè)水域水深突變情況自適應(yīng)調(diào)整極端值加權(quán)權(quán)重，使用克里金插值模型基于已...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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