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          • 本發(fā)明公開了一種基于主機端資源借用的成本效益型固態(tài)硬盤及主機。本發(fā)明硬盤包括非易失性存儲器、內(nèi)存資源、CXL TSP特性模塊、CXL驅(qū)動的通信模塊、負載檢測模塊和固件二進制代碼;所述固件二進制代碼存儲于非易失性存儲器中,用于上傳至主機端的飛...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N虛擬組件的對齊方法、裝置、終端設(shè)備、以及計算機可讀存儲介質(zhì)。該方法包括:在待創(chuàng)建虛擬空間中生成對齊模型,對齊模型的形態(tài)符合針對多個待對齊虛擬組件預(yù)設(shè)的對齊狀態(tài);響應(yīng)作用于對齊模型的移動操作,控制對齊模型在待創(chuàng)建虛擬空間中移動...
          • 本申請公開了一種位流文件處理方法、電子設(shè)備及計算機可讀介質(zhì),屬于集成電路技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取已被壓縮的第一位流文件,第一位流文件包括至少一個區(qū)域數(shù)據(jù),每個區(qū)域數(shù)據(jù)包括多個數(shù)據(jù)組,每個數(shù)據(jù)組包括相互關(guān)聯(lián)的一個配置內(nèi)容與至少一個配置地址,一個區(qū)...
          • 本發(fā)明公開了一種電力設(shè)備模塊化實時更新系統(tǒng),屬于電力設(shè)備自動化技術(shù)領(lǐng)域,包括設(shè)備模塊化模塊,將電力設(shè)備進行劃分得到電力設(shè)備子模塊;數(shù)據(jù)獲取模塊,獲取電力設(shè)備子模塊的更新數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,對更新數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的更新數(shù)據(jù),預(yù)測...
          • 本發(fā)明涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了多頻生物電信號抗干擾方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì);多頻生物電信號抗干擾方法,包括:同步采集多通道的多頻段生物電信號;基于時頻分析規(guī)則,對各通道的所述多頻段生物電信號進行頻域分解,提取干擾頻率分量;根據(jù)識別的干...
          • 本發(fā)明公開了一種端到端的基于Mamba塊的非完備信息下高速導(dǎo)彈意圖預(yù)測方法,包括如下步驟:步驟1、數(shù)據(jù)預(yù)處理并構(gòu)建時間序列矩陣;步驟2、根據(jù)步驟1中的時間序列矩陣,基于SMA?GRU進行非完備數(shù)據(jù)處理;步驟3、基于Mamba塊的雙通道特征編...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于人工智能的籃球?qū)鼓芰y試方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于穿戴設(shè)備的收集數(shù)據(jù),通過對籃球運動員的生理活動數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控,優(yōu)化信息的完整性和可訪問性,生成運動員生理數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中,通過實時監(jiān)控籃球運...
          • 本公開提供一種基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的患者特征提取方法、裝置及電子設(shè)備,所述方法包括:獲取呼吸道疾病患者的樣本數(shù)據(jù),對樣本數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換處理得到數(shù)據(jù)矩陣;基于數(shù)據(jù)矩陣中的指標特征確定特征向量和目標關(guān)系矩陣,基于特征向量和目標關(guān)系矩陣構(gòu)建關(guān)系圖;將特...
          • 本申請涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于昇騰平臺的模型訓(xùn)練框架適配方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)。獲取當(dāng)前模型訓(xùn)練框架與昇騰平臺中Mode l Li nk訓(xùn)練框架的待適配內(nèi)容,并對當(dāng)前模型訓(xùn)練框架進行調(diào)整及遷移,獲得初始模型訓(xùn)練框架...
          • 本發(fā)明公開了一種基于UWB雙節(jié)點權(quán)重融合的手臂運動感知系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集單元、信號處理單元及權(quán)重融合學(xué)習(xí)分類單元,其中數(shù)據(jù)采集單元用于在含有多個無源目標的場景下,設(shè)置兩個具有信號收發(fā)合置功能的UWB節(jié)點,由兩個節(jié)點發(fā)射出的信號經(jīng)過目標反射構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開了一種船橋碰撞實驗的縮模方法,包括以下步驟:進行船橋碰撞模型簡化;建立船橋碰撞動力學(xué)相似性模型;基于建立的力學(xué)相似性模型,進行船橋碰撞縮模驗證;基于縮模驗證結(jié)果,進行縮模模型優(yōu)化迭代;得到優(yōu)化后的縮模模型。本發(fā)明基于幾何相似、材料...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動深度學(xué)習(xí)的高效跨流態(tài)氣動力熱效應(yīng)預(yù)測與數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法,涉及氣動力熱效應(yīng)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過高精度CFD模擬與實驗,采集流場中各區(qū)域的氣動力與熱效應(yīng)數(shù)據(jù);本發(fā)明中,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動深度學(xué)習(xí)與動態(tài)數(shù)據(jù)庫技術(shù),...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于人工智能的實心球測試糾正方法,包括以下步驟,基于實心球軌跡數(shù)據(jù),模擬實心球與空氣的相互作用和軌跡,生成實心球軌跡空氣動力特性。本發(fā)明中,通過模擬實心球軌跡與空氣動力特性,識別導(dǎo)致投擲偏差的關(guān)鍵因素,...
          • 本發(fā)明公開了一種在智能眼鏡上的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),包括:多級記憶模塊,用于存儲用戶各方面數(shù)據(jù)記憶并按面向?qū)ο蠛头秶诸悾换旌蠑?shù)據(jù)庫系統(tǒng),與多級記憶模塊連接,存儲各方面數(shù)據(jù)并提供檢索;自適應(yīng)學(xué)習(xí)模塊,與用戶交互且與多級記憶模塊相連,依交互歷史淘汰...
          • 本發(fā)明公開了水資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域的一種基于多源補淡的復(fù)雜河口壓咸閾值優(yōu)化方法,包括以下步驟:利用地理信息系統(tǒng)平臺確定多水源與多口門的空間拓撲關(guān)系,基于時滯回歸分析計算出分流比例數(shù)據(jù);獲取多水源與多口門的實測數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過多口門鹽度預(yù)測模型,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的電力資源智能調(diào)度系統(tǒng)及方法,其中方法包括:根據(jù)地理坐標和電網(wǎng)拓撲關(guān)系將調(diào)度區(qū)域劃分為若干網(wǎng)格并計算網(wǎng)格權(quán)重,根據(jù)網(wǎng)格權(quán)重標記調(diào)度單元,得到若干調(diào)度單元;根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài),預(yù)測未來預(yù)設(shè)時間間隔內(nèi)的設(shè)備故障風(fēng)險...
          • 本發(fā)明公開了一種用于績效管理平臺的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本方法包括以下步驟:步驟1、用戶通過文本或選項輸入評價內(nèi)容,構(gòu)建選項輸入與文本輸入的映射關(guān)系;步驟2、對比用戶與待考核人員輸入的選項,通過權(quán)重分配加權(quán)計算偏離度;步...
          • 本發(fā)明涉及廣告生成技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的跨境電商個性化廣告生成系統(tǒng)。本發(fā)明中包括:S1、通過采集模塊實時采集用戶輸入的第一信息;S2、通過多模態(tài)生成模塊基于所述第一信息輸出第一結(jié)果;S3、通過多維度判別模塊對所述第一結(jié)果進行至...
          • 本發(fā)明提供一種通行行為監(jiān)測方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:接收消息隊列集群推送的目標門禁閘機的當(dāng)前通行行為監(jiān)測任務(wù);在緩存集群中,獲取當(dāng)前通行行為監(jiān)測任務(wù)對應(yīng)的第一視頻流數(shù)據(jù)和第二視頻流數(shù)據(jù);對第一視頻流數(shù)據(jù)中的尾隨行為進行...
          • 本發(fā)明公開了一種噪聲魯棒性的語音指令識別方法和系統(tǒng),包括以下步驟:步驟S1:構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;步驟S2:構(gòu)建噪聲魯棒性語音指令識別模型并對該模型進行訓(xùn)練,步驟S3:利用步驟S2訓(xùn)練好的噪聲魯棒性語音指令識別模型對實際帶噪語音進行處理以執(zhí)行指令...
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