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								      本發(fā)明涉及一種基于知識(shí)圖譜與大模型的智能運(yùn)維方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：采集Kubernetes集群的多源運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)；基于資源變更事件構(gòu)建帶時(shí)間維度的知識(shí)圖譜，響應(yīng)于圖譜關(guān)系失效記錄終止時(shí)間，響應(yīng)于新增關(guān)系記錄起始時(shí)間且不設(shè)終止時(shí)間，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛行仿真技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及了一種飛行仿真設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法、系統(tǒng)及設(shè)備，旨在解決傳統(tǒng)測(cè)試流程中通信延遲大、初始化效率低、控制精度差的問(wèn)題。本發(fā)明包括：從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取初始化條件參數(shù)表，經(jīng)變量別名映射轉(zhuǎn)換后，通過(guò)數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)更新仿真...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種溫度控制方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，由于先建立散熱系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程來(lái)獲取最優(yōu)化誤差時(shí)對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)核心矩陣，再實(shí)時(shí)獲取散熱區(qū)域的傳感器數(shù)據(jù)更新當(dāng)前狀態(tài)向量，調(diào)用存儲(chǔ)的預(yù)測(cè)核心矩陣與當(dāng)前狀態(tài)向量確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軟件自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向云計(jì)算環(huán)境的軟件自動(dòng)化測(cè)試與優(yōu)化方法，包括以下步驟：S1：對(duì)待測(cè)軟件的測(cè)試用例集進(jìn)行靜態(tài)分析，生成測(cè)試特征集；S2：將測(cè)試用例聚合為K個(gè)測(cè)試任務(wù)包；S3：將測(cè)試任務(wù)包映射至資源狀態(tài)向量匹配的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N服務(wù)器系統(tǒng)和NVMe卡槽指示燈的控制方法。本申請(qǐng)?zhí)峁┑姆?wù)器系統(tǒng)，包括PCIe擴(kuò)展板和NVMe背板；PCIe擴(kuò)展板上設(shè)置有PCIe Swith芯片和擴(kuò)展CPLD，NVMe背板上設(shè)置有背板CPLD和多個(gè)用于安裝NVMe固態(tài)硬盤(pán)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種節(jié)點(diǎn)通信方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，獲取目標(biāo)處理器核心對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)通信資源集合；根據(jù)節(jié)點(diǎn)通信資源集合，為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建虛擬端口；通過(guò)虛擬端口建立發(fā)送節(jié)點(diǎn)和接收節(jié)點(diǎn)的通信連接，并更新發(fā)送節(jié)點(diǎn)和接收節(jié)點(diǎn)的通信連接鏈表，發(fā)送節(jié)點(diǎn)為用于發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種RDMA讀操作方法、請(qǐng)求端和響應(yīng)端，包括：請(qǐng)求端在發(fā)送RDMA讀請(qǐng)求前，先在本地根據(jù)SQ WQE創(chuàng)建一個(gè)CRRL數(shù)據(jù)，并將其存儲(chǔ)在SRAM存儲(chǔ)器中，將SQ WQE的相關(guān)信息存儲(chǔ)在Cache中，并通過(guò)一個(gè)TCAM存儲(chǔ)器記錄標(biāo)簽和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及冷熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)領(lǐng)域，具體為基于大模型的冷熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)化方法，包括：業(yè)務(wù)集成模塊、數(shù)據(jù)依賴模塊、模式更新模塊、冷熱分區(qū)模塊和文件合并模塊，業(yè)務(wù)集成模塊用于采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)依賴模塊用于擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)血緣模型，模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于檢索增強(qiáng)生成技術(shù)的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害問(wèn)答系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，問(wèn)答系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、向量化模塊、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建模塊、查詢處理模塊、檢索模塊和答案生成模塊；數(shù)據(jù)收集模塊用于獲取包含圖像樣本及其文本化標(biāo)簽的農(nóng)作物病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)集；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種軌跡點(diǎn)狀態(tài)識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：對(duì)獲取的原始軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，得到不同目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)軌跡數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)空密度約束條件對(duì)各目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)軌跡數(shù)據(jù)分別進(jìn)行軌跡分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水文信息服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型的雨水情智能交互服務(wù)平臺(tái)，包括：數(shù)據(jù)處理層，用于獲取多模態(tài)的水文數(shù)據(jù)并向量化處理，以構(gòu)建向量化數(shù)據(jù)庫(kù)；知識(shí)表達(dá)層，用于分層處理向量化數(shù)據(jù)庫(kù)以形成分層圖結(jié)構(gòu)，構(gòu)建相鄰分層圖結(jié)構(gòu)之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)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的智能客戶溝通輔助管控方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：讀取客戶信息，生成客戶的若干個(gè)價(jià)值描述，接收待溝通內(nèi)容及溝通目標(biāo)描述；識(shí)別所述待溝通內(nèi)容的語(yǔ)義，根據(jù)所述語(yǔ)義將所述待溝通內(nèi)容劃分為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)文檔智能合規(guī)檢測(cè)系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鄰接矩陣進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析以檢測(cè)異常得到結(jié)構(gòu)偏離度，并通過(guò)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型解析決策路徑節(jié)點(diǎn)序列生成語(yǔ)義沖突特征；將結(jié)構(gòu)偏離度與語(yǔ)義沖突特征相融合，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于DOM的企業(yè)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法及系統(tǒng)，該方法包括：S1：解析PDF文檔，生成包含各文檔元素及其層級(jí)結(jié)構(gòu)的文檔對(duì)象模型；S2：基于所述DOM進(jìn)行知識(shí)實(shí)體提取，為每一個(gè)知識(shí)實(shí)體生成包含實(shí)體內(nèi)容及其在所述DOM中節(jié)點(diǎn)路徑的文檔引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于SIMD計(jì)算平臺(tái)的FFT運(yùn)算方法，所述方法包括：獲取由長(zhǎng)度為N的實(shí)數(shù)向量組成的向量集合R，實(shí)數(shù)向量以長(zhǎng)度為size的浮點(diǎn)數(shù)存儲(chǔ)，并在內(nèi)存中分配2L?2塊長(zhǎng)度為N×size的連續(xù)存儲(chǔ)空間；其中，N為2的整數(shù)次冪，L為以2為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N刀具質(zhì)量狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及刀具質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域。該方法包括：將至少一個(gè)振動(dòng)信號(hào)頻段的能量值作為第一參數(shù)；以聲發(fā)射信號(hào)的均值和均方根值作為第二參數(shù)；建立刀具質(zhì)量監(jiān)測(cè)模型，其包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和參數(shù)優(yōu)化模塊，參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種洗衣機(jī)結(jié)構(gòu)老化的預(yù)測(cè)方法、電子設(shè)備及織物清潔設(shè)備，屬于洗衣機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域。其中，洗衣機(jī)結(jié)構(gòu)老化的預(yù)測(cè)方法包括：獲取洗衣機(jī)在運(yùn)行階段中的偏心值、負(fù)載重量值、振動(dòng)特性信息和旋轉(zhuǎn)狀態(tài)信息，其中所述振動(dòng)特性信息用于表征洗滌桶在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源數(shù)據(jù)與物理聯(lián)合驅(qū)動(dòng)的流域徑流不確定性預(yù)報(bào)方法，包括獲取目標(biāo)流域的徑流序列數(shù)據(jù)和外部預(yù)報(bào)因子數(shù)據(jù)；構(gòu)建徑流不確定性生成模型，通過(guò)帶約束的擴(kuò)散生成器對(duì)徑流序列數(shù)據(jù)進(jìn)行概率擴(kuò)散，并生成近似徑流數(shù)據(jù)；設(shè)計(jì)聯(lián)合損失函數(shù)更新徑流不確定性生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電路板檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種電路板損壞檢測(cè)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、通過(guò)探針陣列同步采集電路板測(cè)試點(diǎn)的接觸電阻信號(hào)、探針壓力信號(hào)和環(huán)境數(shù)據(jù)，并對(duì)采集的數(shù)據(jù)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理；S2、建立接觸抗阻動(dòng)態(tài)模型，刻畫(huà)電路板接觸阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水質(zhì)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，為一種基于非線性及時(shí)變特征的河流溶解氧關(guān)鍵因子辨識(shí)方法，包括：構(gòu)建初始因子集，計(jì)算溶解氧與初始因子集的各個(gè)影響因子的MIC值；設(shè)置MIC值目標(biāo)值，篩選MIC值大于MIC值目標(biāo)值的若干因子，組成第二因子集...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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