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								      本申請?zhí)峁┝艘环N軟件的翻譯測試方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，其中，該方法包括：在目標軟件的第一語言模式下，響應于用戶輸入的測試操作，得到第一測試結(jié)果、并根據(jù)測試操作生成測試腳本；切換至目標軟件的第二語言模式下，執(zhí)行測試腳本，得到第二測試結(jié)果；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種自動測試方法、車輛、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，涉及車輛技術領域，本申請自動測試方法具體包括：獲取目標測試用例和目標測試腳本，并基于目標測試用例、目標測試腳本和預設的歷史測試報告生成多個第一測試腳本函數(shù)；確定多個第一測試腳本函...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)采集技術領域，所述數(shù)據(jù)采集方法包括：根據(jù)當前訂單信息和采集策略數(shù)據(jù)庫確定各數(shù)據(jù)采集設備的采集優(yōu)先級；根據(jù)各數(shù)據(jù)采集設備的運行狀態(tài)信息和所述采集優(yōu)先級得到各數(shù)據(jù)采集設備的目標采集策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的算網(wǎng)系統(tǒng)日志異常檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取原始日志流后，采用滑動窗口劃分方法，基于預設的時間步長參數(shù)△t和窗口長度參數(shù)△T對日志流進行遍歷式分割，生成多組日志序列；分別提取每組日志序列的語義特征、序列特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種服務器老化測試故障的處理方法及裝置，涉及計算機技術領域，包括獲取服務器老化測試時至少兩個節(jié)點處的感知數(shù)據(jù)；在服務器發(fā)生故障時，基于預設動態(tài)閾值曲線，與故障特征數(shù)據(jù)庫進行對比，進而確定服務器的故障等級，從而生成對應的故障處理方...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種鏈路處理方法、裝置、存儲介質(zhì)以及電子設備，涉及存儲技術領域，包括：在監(jiān)測到多個鏈路中存在異常鏈路的情況下，對異常鏈路執(zhí)行錯誤注入操作，其中，異常鏈路為處于不穩(wěn)定狀態(tài)的鏈路，錯誤注入操作用于調(diào)大異常鏈路的錯誤參數(shù)的參數(shù)值，在對...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、電子設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：在目標客戶端創(chuàng)建第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；響應于成功創(chuàng)建第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，向主機端發(fā)送多個共享數(shù)據(jù)字段；接收主機端返回的創(chuàng)建響應信息；響應基于創(chuàng)建響應信息確定主機端成功創(chuàng)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種處理器任務分配方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，可應用于金融保險、醫(yī)療平臺等業(yè)務場景，通過將客戶端的用戶信息和任務指令進行分析得到排序優(yōu)先級，根據(jù)任務指令對處理器的任務需求內(nèi)存，對處理器的空置內(nèi)存進行分配，得到內(nèi)存分配結(jié)果，檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于邊緣計算的AI數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及邊緣AI處理領域，包括，根據(jù)邊緣計算節(jié)點地址定義AI模型的權(quán)重矩陣，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入AI模型進行多維度特征分析，提取高階數(shù)據(jù)表征；通過指令解碼方法解析處理模式得到稀疏度等級，并基于高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同處理系統(tǒng)、方法、處理設備及存儲介質(zhì)，包括：一農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集模塊，用于實時采集田間的多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)；若干邊緣計算節(jié)點，用于對多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進行邊緣預處理；一云手機平臺，用于采用訓練好的基于TCN和LSTM的人工智...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的容器資源預測方法及系統(tǒng)，所述方法包括搭建基于Kubernetes的微服務系統(tǒng)，配置監(jiān)控平臺，通過模擬真實用戶使用獲取日志結(jié)果構(gòu)建數(shù)據(jù)集；基于所述數(shù)據(jù)集，構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的時間序列預測G?TimesNet模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種針對安卓核心類庫的差異分析方法，包括：S1，獲取Dex字節(jié)碼形式的兩個版本安卓核心類庫源代碼，兩個版本源代碼分別記為版本A和版本B；S2，解析每個版本的Dex字節(jié)碼文件，為類的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建立對應的類表；S3，解析每個版本的De...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機輔助設計軟件技術領域，提供了一種基于數(shù)據(jù)庫的DWG到PDF轉(zhuǎn)換與批量打印方法及系統(tǒng)；本發(fā)明通過數(shù)據(jù)庫模塊定義并記錄CAD軟件中的圖簽信息，并對預轉(zhuǎn)換DWG文件訪問和識別；經(jīng)智能圖框模塊識別圖紙的圖框邊界，調(diào)整大小和位置；經(jīng)智...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關于一種激勵電路、觸控裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，激勵電路，應用于觸控裝置，包括：基材；第一導電部件，設于基材上并沿第一方向延伸；多個第二導電部件，設于基材上并沿第二方向延伸，多個第二導電部件的一端分別與第一導電部件相連，形成梳狀結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N心臟電生理仿真交互方法、控制裝置、存儲介質(zhì)及VR系統(tǒng)，屬于VR技術領域。該方法包括：獲取VTK格式的心臟電生理仿真結(jié)果數(shù)據(jù)；解析心臟電生理仿真結(jié)果數(shù)據(jù)中的時序體數(shù)據(jù)，得到心臟體素數(shù)據(jù)以及相關元數(shù)據(jù)；根據(jù)初始幀率，并利用光線投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種無需軌跡重構(gòu)的特種車輛MPC控制點自適應方法，應用于自動駕駛清掃車、灑水車等對作業(yè)精度要求極高的車輛控制系統(tǒng)。該方法在控制層引入控制基準點自適應轉(zhuǎn)換機制，根據(jù)不同作業(yè)場景動態(tài)選擇前軸或后軸作為當前控制點，避免航向誤差在作業(yè)端的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種領域知識和深度網(wǎng)絡結(jié)合的物性參數(shù)反演方法，涉及儲層預測技術領域。該方法包括：利用測井、地震和地質(zhì)等信息并結(jié)合目標區(qū)域的地震地質(zhì)條件進行精細井震標定；以模型地震響應和實際儲層地震及井資料分析為基礎，提取多地震屬性并篩選出與巖性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及延時測試技術領域，具體公開了一種精確的授時接收模塊測試方法，包括以下步驟：S1：計算處理延時，基于處理延時生成坐標點；S2：根據(jù)坐標點密度對坐標點進行聚類，并調(diào)整聚類半徑獲取第二簇；S3：根據(jù)第二簇的聚類中心調(diào)整第二簇，獲取目標簇...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的大氣激光雷達數(shù)據(jù)分析方法，包括如下步驟：S1、采集并預處理大氣激光雷達回波信號數(shù)據(jù)，生成時序數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建基于Transformer的長序列預測模型，形成初步預測結(jié)果序列；S3、使用粒子濾波算法優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于延時相關檢測的SAR信號檢測方法及系統(tǒng)，該方法包括：輸入待測模擬信號并進行數(shù)字下變頻處理得到多路IQ信號；進行延時相關處理得到對應的延時相關結(jié)果，計算得到延時相關值；將延時相關值與預設相關門限系數(shù)進行比較，當延時相關值大...
								
            
							
            
							
						
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