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          • 本發(fā)明涉及一種用于筆記本電腦的智能控制方法及折疊式計算機,所述方法包括:S1,在筆記本電腦閉合的狀態(tài)下發(fā)出顯示數(shù)據(jù),所述顯示數(shù)據(jù)處于可以被用戶識別的狀態(tài);S2,獲取源自用戶的聲紋識別數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)人臉數(shù)據(jù);S3,將環(huán)境聲音信號傳輸?shù)剿懔卧?..
          • 本發(fā)明涉及多線程渲染管線優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,具體為面向WebGPU的多線程渲染管線優(yōu)化系統(tǒng)及方法,所述系統(tǒng)中線程任務(wù)動態(tài)均衡調(diào)節(jié)模塊,用于根據(jù)原子計數(shù)器的實時跟蹤結(jié)果動態(tài)調(diào)整線程任務(wù)分配,并當檢測到線程任務(wù)失敗時,觸發(fā)錯誤隔離與局部回滾機制。本發(fā)...
          • 本發(fā)明涉及儀表多任務(wù)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于動態(tài)資源調(diào)度的智能儀表多任務(wù)實時優(yōu)化方法及系統(tǒng)。優(yōu)化方法的步驟包括:通過傳感器陣列實時獲取各任務(wù)的目標項,構(gòu)建多維特征向量,利用模糊聚類算法將各任務(wù)劃分任務(wù)類別,并為所述任務(wù)類別預(yù)設(shè)初始優(yōu)先級...
          • 本發(fā)明公開了一種運維文檔質(zhì)量確定方法,包括:確定運維文檔在不同質(zhì)量評估維度的參考數(shù)據(jù);根據(jù)不同質(zhì)量評估維度的參考數(shù)據(jù)確定用于衡量運維文檔質(zhì)量的結(jié)果信息;其中,所述不同質(zhì)量評估維度包括結(jié)構(gòu)完整維度、易執(zhí)行維度、規(guī)范維度、有效維度、易讀維度和基...
          • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于冗余存儲的多層級數(shù)據(jù)恢復(fù)系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括:檢測模塊,用以檢測數(shù)據(jù)的使用參數(shù)以及各節(jié)點的CPU占用率;存儲模塊;分析模塊,用以根據(jù)數(shù)據(jù)熱度值對數(shù)據(jù)的存儲位置進行判定,響應(yīng)于進行數(shù)據(jù)恢復(fù),分析模塊根...
          • 本發(fā)明涉及一種復(fù)位異常監(jiān)測裝置、方法、芯片和電路,包括:片上系統(tǒng)基于發(fā)生次數(shù)和異常請求次數(shù),及其變化情況確定配置信息,在配置信息發(fā)生變化時,更新該配置信息并寫入寄存器配置模塊中;復(fù)位監(jiān)測模塊基于該更新的配置信息對片上系統(tǒng)的各個片上子模塊進行...
          • 本發(fā)明公開了一種基于計算機設(shè)備的健康狀態(tài)評估方法及系統(tǒng),涉及健康狀態(tài)評估技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明包括實驗室數(shù)據(jù)采集模塊、健康狀態(tài)評估模塊、實驗室設(shè)備模擬分析模塊、處理終端和數(shù)據(jù)倉,本發(fā)明針對實驗室內(nèi)的計算機設(shè)備的特點,開發(fā)一種針對實驗室內(nèi)的計算機設(shè)...
          • 本申請公開了一種應(yīng)用進程操作多個同名文件的行為識別方法、系統(tǒng)及介質(zhì),主要涉及行為識別技術(shù)領(lǐng)域,用以解決現(xiàn)有方案存在如果應(yīng)用進程同時打開了兩個及以上的同名文件,無法區(qū)分哪個文件是這個窗口真正對應(yīng)的文件的問題。包括:將窗口標題與正在打開文件A的...
          • 本發(fā)明涉及多源數(shù)據(jù)集成技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)空間的多源數(shù)據(jù)集成方法。其包括以下步驟:S1、獲取用于儲存數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源,并結(jié)合數(shù)據(jù)源中的儲存數(shù)據(jù)進行保留驗證,同時根據(jù)驗證記錄對數(shù)據(jù)源中的儲存數(shù)據(jù)進行驗證時間設(shè)定,將儲存數(shù)據(jù)分為通過驗證...
          • 本發(fā)明提供一種用于遠距離異構(gòu)端的數(shù)據(jù)一致性校驗方法及系統(tǒng),旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中遠距離異構(gòu)數(shù)據(jù)庫間進行海量數(shù)據(jù)一致性校驗時,因依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸而導(dǎo)致的效率低下、耗時過長、成本高昂以及對網(wǎng)絡(luò)延遲敏感的技術(shù)痛點。通過將數(shù)據(jù)密集型的計算任務(wù)(如哈...
          • 本申請涉及計算機事件統(tǒng)計的技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種系統(tǒng)事件和應(yīng)用事件的統(tǒng)計方法及系統(tǒng),其包括:基于事件定義規(guī)則預(yù)設(shè)定事件字符串并整合為事件列表;接收本地套接字以收集事件消息,并對事件消息進行拆分處理以獲取若干事件子字符串;將事件子字符串在事...
          • 本發(fā)明公開一種兼容粗細粒度的維度構(gòu)建應(yīng)用方法及裝置,涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域;包括:步驟1:重構(gòu)維表結(jié)構(gòu),增加各粒度代理鍵,并將維度各屬性與各代理鍵粒度對齊;步驟2:擴展維表元模型,增加粒度層級描述信息,標記所有代理鍵與屬性的粒度層級;步驟3...
          • 本發(fā)明公開了全過程工程咨詢項目信息交互方法及系統(tǒng),屬于信息交互技術(shù)領(lǐng)域,其方法具體包括:識別工程咨詢項目中的用戶角色,針對目標角色,采集其在項目中的歷史數(shù)據(jù),構(gòu)建對應(yīng)的角色語料庫,基于通用預(yù)訓(xùn)練語言模型,利用所述角色語料庫進行參數(shù)定向調(diào)整,...
          • 一種基于知識圖譜召回的智能體問答方法、裝置、設(shè)備及產(chǎn)品,涉及大模型、智能體、人工智能以及知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域,該智能體問答方法包括:獲取用戶在智能交互頁面輸入的目標問題,并提取目標問題中的關(guān)鍵詞,在目標知識圖譜中確定與關(guān)鍵詞匹配的目標知識圖譜節(jié)...
          • 本發(fā)明屬于金融數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了一種網(wǎng)絡(luò)多源金融文本大數(shù)據(jù)處理方法,包括采集多源金融文本數(shù)據(jù),進行語義級非結(jié)構(gòu)化分析,剖離語義變動中的語言臨界點與觸發(fā)語義斷點,構(gòu)建金融波動語言觸發(fā)因子矩陣,捕捉關(guān)鍵表達片段;接收觸發(fā)因子矩陣,采...
          • 本申請公開了一種火電機組燃煤摻燒穩(wěn)定工況的篩選方法,包括:S1:建立煤質(zhì)特性數(shù)據(jù)庫,收集不同煤種的煤質(zhì)特征參數(shù),并實時獲取入爐煤質(zhì)特征參數(shù)中與燃燒特性和污染物排放相關(guān)的特征數(shù)據(jù)F,確定煤質(zhì)?燃燒關(guān)系;S2:基于數(shù)據(jù)庫和深度微分網(wǎng)絡(luò)得到煤質(zhì)特...
          • 本申請涉及元數(shù)據(jù)管理的技術(shù)領(lǐng)域,公開一種用于提高元數(shù)據(jù)存儲和查詢效率的方法,包括:建立每類元數(shù)據(jù)的元模型,所述元模型包括元數(shù)據(jù)的對象、屬性及關(guān)系;基于元模型的歷史信息獲取每個元模型的熱度值,根據(jù)熱度值對元模型進行動態(tài)熱度分區(qū),根據(jù)元模型的動...
          • 本發(fā)明提供一種基于社交圖譜和興趣協(xié)同的好友推薦方法及系統(tǒng),通過響應(yīng)于用戶的好友推薦請求,獲取授權(quán)狀態(tài)下的用戶群體的社交互動數(shù)據(jù)與興趣表達數(shù)據(jù);基于所述社交互動數(shù)據(jù)構(gòu)建社交關(guān)系圖譜,基于所述興趣表達數(shù)據(jù)構(gòu)建興趣關(guān)聯(lián)圖譜,對所述第一圖結(jié)構(gòu)和所述...
          • 本發(fā)明涉及計算機信息處理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于標識解析體系的產(chǎn)品全流程溯源方法和系統(tǒng),其中方法包括以下步驟:S1:產(chǎn)品信息維護;S2:產(chǎn)品生產(chǎn);S3:產(chǎn)品信息上傳至標識解析二級節(jié)點:調(diào)用標識解析二級節(jié)點接口,將產(chǎn)品信息上傳至二級節(jié)點,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于分布式光纖應(yīng)變的壓裂裂縫參數(shù)的反演方法,先獲取鄰井監(jiān)測場景下的水平井距和垂直井距、分布式光纖標距Lg、以及低頻DAS系統(tǒng)獲取的軸向應(yīng)變觀測數(shù)據(jù)ε并對反演模型進行初始化;在壓裂裂縫碰到光纖的前提下,預(yù)設(shè)一個縫高H...
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