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          • 本申請(qǐng)涉及一種基于小生境粒子群優(yōu)化的多無(wú)人機(jī)協(xié)作的氣體源搜索方法。所述方法包括:將多源氣體濃度轉(zhuǎn)化為傳感器與氣體分子單位時(shí)間平均接觸次數(shù)后作為泊松分布抵達(dá)率參數(shù),通過(guò)泊松觀測(cè)模型模擬湍流效應(yīng)下無(wú)人機(jī)的環(huán)境感知獲取不同時(shí)刻觀測(cè)值。將搜索過(guò)程表...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N砷化氫反應(yīng)釜壓力控制方法及裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),屬于設(shè)備壓力控制技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于目標(biāo)壓力以及標(biāo)準(zhǔn)壓力確定是否執(zhí)行壓力控制;砷化氫反應(yīng)釜中物質(zhì)的不同反應(yīng)時(shí)期對(duì)應(yīng)不同的標(biāo)準(zhǔn)壓力;響應(yīng)于執(zhí)行壓力控制,基于目標(biāo)反應(yīng)時(shí)期確定...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力裝置溫度監(jiān)測(cè)調(diào)控的方法及其系統(tǒng),涉及電力裝置溫度監(jiān)測(cè)調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,包括如下具體步驟:將溫度傳感器安裝在電力裝置對(duì)應(yīng)部位;實(shí)時(shí)采集電力裝置內(nèi)部的溫度數(shù)據(jù),并且監(jiān)測(cè)溫度數(shù)據(jù)變化情況,同時(shí)基于同步采集模型采集電力裝置內(nèi)的溫度數(shù)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N砷化氫反應(yīng)釜溫度控制方法及裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),屬于溫度控制技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于目標(biāo)反應(yīng)釜內(nèi)不同監(jiān)測(cè)位置的溫度數(shù)據(jù),計(jì)算目標(biāo)反應(yīng)釜的第一溫度值;基于目標(biāo)反應(yīng)釜當(dāng)前所處的反應(yīng)階段判斷第一溫度值是否屬于反應(yīng)階段所對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)...
          • 本發(fā)明提供一種恒流源驅(qū)動(dòng)電路、恒流源驅(qū)動(dòng)裝置及恒流源驅(qū)動(dòng)方法,涉及電子電路技術(shù)領(lǐng)域,包括DC/DC電源模塊、第一電阻和儀表運(yùn)放;第一電阻,設(shè)置在DC/DC電源模塊的輸出端與激光器之間;儀表運(yùn)放包括反相輸入管腳、非反相輸入管腳及輸出管腳;反相...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了AR眼鏡博主直播視頻平臺(tái)用戶防眩暈處理方法及系統(tǒng),所述方法具體包括:通過(guò)AR眼鏡內(nèi)置的多源傳感器采集博主的頭部運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),基于頭部運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)構(gòu)建運(yùn)動(dòng)軌跡模型;基于運(yùn)動(dòng)軌跡模型,通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的眩暈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型關(guān)聯(lián)視角突變參數(shù)與歷史反饋數(shù)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種裁線控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:在當(dāng)前顯示窗口顯示主頁(yè)面;其中,主頁(yè)面配置有多個(gè)功能模塊控件;功能模塊控件包括常備功能模塊控件和可自定義的非常備功能模塊控件;響應(yīng)于對(duì)功能模塊控件的操作指令,從主頁(yè)面切換至...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種存儲(chǔ)裝置的數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)。所述數(shù)據(jù)管理方法的步驟包括:對(duì)存儲(chǔ)裝置中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,將數(shù)據(jù)分為熱數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù),所述熱數(shù)據(jù)為頻繁訪問(wèn)的數(shù)據(jù),所述冷數(shù)據(jù)為長(zhǎng)時(shí)間不訪問(wèn)的數(shù)據(jù);應(yīng)用差分隱私技術(shù)對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種直播聲卡,包括設(shè)備主機(jī),所述設(shè)備主機(jī)四個(gè)角的位置分別設(shè)置一折疊延展支架,四個(gè)所述折疊延展支架能夠相對(duì)所述設(shè)備主機(jī)拉伸與角度調(diào)節(jié);按鍵模塊,分別安裝在所述折疊延展支架上,所述按鍵模塊均設(shè)置有一個(gè)夾持口,四個(gè)所述按鍵模塊之間形成...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種業(yè)務(wù)流程的構(gòu)建方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所屬的技術(shù)領(lǐng)域?yàn)檐浖_(kāi)發(fā)技術(shù)。所述業(yè)務(wù)流程的構(gòu)建方法包括:定義業(yè)務(wù)流程實(shí)例,生成業(yè)務(wù)流程實(shí)例對(duì)應(yīng)的流程模型;將流程模型發(fā)布至業(yè)務(wù)流程引擎,以便將流程模型中的流程定義信息存儲(chǔ)至業(yè)務(wù)...
          • 本公開(kāi)涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域,具體涉及一種程序模組分享方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。所述程序模組是用戶針對(duì)指定程序編寫的,用于對(duì)指定程序進(jìn)行修改,所述方法包括:在服務(wù)器端獲取程序模組的編程語(yǔ)言代碼;通過(guò)編譯器將編程語(yǔ)言代碼編譯為與指定平臺(tái)類型...
          • 本公開(kāi)提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:確定截圖信息;截圖信息包括基本輸入輸出系統(tǒng)配置界面中至少一張配置頁(yè)面的標(biāo)識(shí);向基板管理控制器發(fā)送截圖指令,以使基板管理控制器獲取截圖信息對(duì)應(yīng)的基本輸入...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于并行計(jì)算的高性能矩陣運(yùn)算加速方法及系統(tǒng),涉及矩陣運(yùn)算技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:矩陣多尺度分解:對(duì)待處理矩陣進(jìn)行多尺度分解,得到多個(gè)不同分辨率下的子矩陣,包括粗尺度子矩陣和細(xì)尺度子矩陣;并行計(jì)算任務(wù)分配:將分解得到的不同尺度的子矩...
          • 本公開(kāi)提供了一種圖形處理單元監(jiān)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取圖形處理單元GPU顯存的狀態(tài)參數(shù);基于狀態(tài)參數(shù),生成GPU顯存的融合特征數(shù)據(jù);融合特征數(shù)據(jù)包括GPU的顯存使用率、顯存帶寬占用率和顯存使用率波...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)的服務(wù)器故障預(yù)測(cè)方法、裝置及設(shè)備,應(yīng)用于故障預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括采集節(jié)點(diǎn)服務(wù)器的多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)包括熱像圖、系統(tǒng)日志、GPU利用率、功率消耗、溫度、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速和風(fēng)扇音頻中的至少兩種。從多模態(tài)數(shù)據(jù)中分別提取出...
          • 本發(fā)明提供一種用于GPU編譯器的內(nèi)存訪問(wèn)安全性檢查方法,將GPU代碼轉(zhuǎn)換為高級(jí)別IR指令;根據(jù)高級(jí)別IR指令中的元數(shù)據(jù)信息,提取每一塊內(nèi)存分配的邊界,將高級(jí)別IR指令轉(zhuǎn)換為低級(jí)別IR指令;基于傳遞函數(shù)的范圍分析方法,在編譯器后端中,對(duì)低級(jí)別...
          • 本發(fā)明提供的一種數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核的索引優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取當(dāng)前查詢請(qǐng)求,對(duì)當(dāng)前查詢請(qǐng)求進(jìn)行預(yù)處理,以得到處理后的查詢請(qǐng)求,根據(jù)處理后的查詢請(qǐng)求以及預(yù)測(cè)模型,獲取當(dāng)前查詢請(qǐng)求對(duì)應(yīng)目標(biāo)索引,監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的性能指標(biāo),若性能指標(biāo)不...
          • 本發(fā)明提供了一種基于因果推斷的時(shí)序知識(shí)圖譜聯(lián)邦協(xié)同優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其通過(guò)實(shí)時(shí)接入多領(lǐng)域異構(gòu)數(shù)據(jù)流并執(zhí)行時(shí)空對(duì)齊操作,生成帶因果標(biāo)記的增強(qiáng)型知識(shí)單元;通過(guò)計(jì)算新舊知識(shí)沖突評(píng)分,通過(guò)決策樹機(jī)制實(shí)現(xiàn)沖突解決與...
          • 本發(fā)明提出了一種基于大語(yǔ)言模型的網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集策略分析系統(tǒng)和方法,屬于網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集策略分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明讀取目標(biāo)網(wǎng)站域名和預(yù)定義的數(shù)據(jù)收集條款,識(shí)別并爬取相關(guān)頁(yè)面內(nèi)容作為候選頁(yè)面,以抽取高置信度數(shù)據(jù)收集策略頁(yè)面;然后基于大語(yǔ)言模型的網(wǎng)站數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供了基于知識(shí)圖譜與對(duì)比學(xué)習(xí)融合的意圖感知推薦方法,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法通過(guò)融合知識(shí)圖譜和對(duì)比學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)優(yōu)化節(jié)點(diǎn)表示,從而提升推薦系統(tǒng)對(duì)長(zhǎng)尾項(xiàng)目的推薦精度。同時(shí),在數(shù)據(jù)增強(qiáng)的基礎(chǔ)上,結(jié)合用戶意圖擴(kuò)充對(duì)比學(xué)習(xí)中的正樣本選擇,進(jìn)一...
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