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          首頁(yè) 專利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本發(fā)明涉及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及的是一種球形觸覺(jué)反饋裝置、驅(qū)動(dòng)方法和虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng),球形觸覺(jué)反饋裝置,用于虛擬現(xiàn)實(shí)操作反饋,包括:球形外殼、至少一個(gè)執(zhí)行器、至少一個(gè)曲面滑動(dòng)單元和固定支架;所述球形外殼包括若干個(gè)用于觸覺(jué)交互的可變形表面;曲...
          • 本發(fā)明涉及代碼預(yù)配置技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種結(jié)合需求導(dǎo)向的代碼預(yù)配置方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。根據(jù)目標(biāo)場(chǎng)景的功能需求,從代碼函數(shù)庫(kù),匹配若干功能函數(shù)編號(hào)序列;對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景執(zhí)行功能需求樣本頻繁性挖掘,獲得功能需求輸入?yún)?shù)和功能需求輸出標(biāo)識(shí)集;將...
          • 本公開(kāi)涉及嵌入式軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,提供配置生成方法、嵌入式設(shè)備、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取嵌入式處理芯片的外設(shè)模塊的配置項(xiàng)集合;基于配置描述語(yǔ)言描述各外設(shè)模塊的配置項(xiàng)集合,得到配置項(xiàng)描述文件;在配置項(xiàng)描述文件被配置菜單圖形工具調(diào)用時(shí),用...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于雙層容器化與動(dòng)態(tài)解耦的軟件部署方法及系統(tǒng),該方法包括:通過(guò)Electron編譯生成主程序可執(zhí)行文件,在Ubuntu系統(tǒng)下基于Electron的第三方庫(kù)將所述可執(zhí)行文件打包成DEB安裝包;獲取動(dòng)態(tài)腳本資源并壓縮成壓縮包,并...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的固件更新方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及軟件技術(shù)領(lǐng)域,能夠解決現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的固件更新過(guò)程中安全性不足、缺乏高效的下載能力,導(dǎo)致更新過(guò)程冗長(zhǎng)、資源消耗大、用戶體驗(yàn)差的問(wèn)題,包括:向代理服務(wù)器發(fā)送固件更新請(qǐng)求...
          • 本發(fā)明屬于航空裝備保障與預(yù)測(cè)性維護(hù)交叉領(lǐng)域,涉及一種SIMD多線程分布式并行判讀計(jì)算方法,本發(fā)明通過(guò)單各計(jì)算節(jié)點(diǎn)(SIMD向量化處理)→RDMA網(wǎng)絡(luò)(亞微秒傳輸)→FPGA(納秒級(jí)計(jì)時(shí)驗(yàn)證)形成無(wú)軟件干預(yù)的硬件加速閉環(huán),構(gòu)建“數(shù)據(jù)預(yù)取→算術(shù)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種虛擬機(jī)的數(shù)據(jù)遷移方法和系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,其中,該虛擬機(jī)的數(shù)據(jù)遷移方法包括:從多個(gè)虛擬機(jī)中確定出資源負(fù)載高于第一閾值的第一虛擬機(jī),以及從多個(gè)虛擬機(jī)中確定出資源負(fù)載低于第二閾值的至少一個(gè)候選虛擬機(jī),其中...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種容器化環(huán)境的運(yùn)維管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及容器管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取目標(biāo)容器環(huán)境隔離指令,并基于目標(biāo)容器環(huán)境隔離指令確定目標(biāo)容器以及目標(biāo)預(yù)設(shè)隔離模式;通過(guò)預(yù)設(shè)容器信息獲取方式獲取目標(biāo)容器的容器信息,并基于容器信息為目...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N任務(wù)調(diào)度方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及云計(jì)算與大數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度。所述方法包括:接收第一任務(wù);獲取所述第一任務(wù)的CPU利用率,確定接納第一任務(wù)后的各個(gè)主機(jī)的第一CPU利用率;計(jì)算接納第一任務(wù)后各個(gè)主機(jī)的第一功耗;選擇出...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于知識(shí)圖譜構(gòu)建的交易鏈路風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)控方法及系統(tǒng),方法包括:以交易鏈路中各交易平臺(tái)為監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建知識(shí)圖譜;基于交易成功率連接監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)形成圖譜邊;根據(jù)被圖譜邊連接的數(shù)量確定臨時(shí)節(jié)點(diǎn);根據(jù)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)的交易頻率和目標(biāo)訪問(wèn)頻率確定關(guān)注節(jié)點(diǎn)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)修復(fù)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)修復(fù)領(lǐng)域,該方法包括:對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并標(biāo)記預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù);所述多源數(shù)據(jù)包括傳感器數(shù)據(jù)以及設(shè)備工況參數(shù);將所述預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)輸入至數(shù)據(jù)修...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:獲取與統(tǒng)計(jì)任務(wù)關(guān)聯(lián)的斷點(diǎn)記錄,所述斷點(diǎn)記錄包含斷點(diǎn)標(biāo)識(shí)及對(duì)應(yīng)的斷點(diǎn)時(shí)間值;基于所述斷點(diǎn)記錄確定統(tǒng)計(jì)起始時(shí)間,當(dāng)所述斷點(diǎn)記錄存在時(shí),所述統(tǒng)計(jì)起始時(shí)間為所述斷點(diǎn)時(shí)間值;當(dāng)所述斷點(diǎn)記錄不存在時(shí),...
          • 本發(fā)明提供一種時(shí)間要素抽取方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)目標(biāo)文本進(jìn)行通用領(lǐng)域下的時(shí)序語(yǔ)義特征提取,以得到包含時(shí)序語(yǔ)義的上下文向量;基于上下文感知解析算法,將提取到的上下文向量與目標(biāo)文本所屬領(lǐng)域的時(shí)間規(guī)則進(jìn)行語(yǔ)義融合,得到...
          • 本發(fā)明涉及期刊審校技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種期刊審校流程的自動(dòng)優(yōu)化方法和系統(tǒng),當(dāng)接收到新稿件時(shí),根據(jù)新稿件的投稿信息自動(dòng)匹配與投稿信息對(duì)應(yīng)的期刊,并將新稿件發(fā)送至期刊對(duì)應(yīng)的期刊終端;期刊終端獲得初始審稿人集合;根據(jù)新稿件的稿件特征及其與每個(gè)候選審...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種日志異常檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及日志處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:確定目標(biāo)日志序列中每個(gè)目標(biāo)日志的初始詞元序列;通過(guò)預(yù)訓(xùn)練SBERT子模型對(duì)目標(biāo)日志序列中每個(gè)初始詞元序列進(jìn)行向量化、通過(guò)特征提取子模型確定目標(biāo)日志序列...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種通用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)索引構(gòu)建方法、裝置及介質(zhì),適用于圖片、視頻、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)。該方法包括:針對(duì)不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別采用適配的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征提取;基于自動(dòng)錨點(diǎn)選擇與超平面劃分的遞歸聚類方法,實(shí)現(xiàn)多層次聚類簇結(jié)構(gòu)的構(gòu)建;利用...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N噪聲消除方法、信號(hào)測(cè)試設(shè)備及計(jì)算機(jī)設(shè)備,屬于信號(hào)測(cè)試的領(lǐng)域,方法包括:對(duì)接收到的待測(cè)信號(hào)進(jìn)行噪聲濾除處理,獲得第一信號(hào);根據(jù)待測(cè)信號(hào)和第一信號(hào),得到全量噪聲信號(hào);計(jì)算全量噪聲信號(hào)在時(shí)序上多個(gè)位置的均方根值;基于多個(gè)均方根值,...
          • 本發(fā)明涉及海洋數(shù)據(jù)插值填補(bǔ)技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于上下文關(guān)聯(lián)與物理引導(dǎo)的時(shí)空缺失填補(bǔ)方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù);基于獲取的海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量時(shí)空依賴提取;基于獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯噪聲擴(kuò)散...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多特征融合的多要素海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法,屬于海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:收集多要素海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)并預(yù)處理,創(chuàng)建分析數(shù)據(jù)集;提取數(shù)據(jù)特征、時(shí)序特征和頻域特征;分別采用時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,公開(kāi)了一種工程咨詢數(shù)智化管理的數(shù)據(jù)分析方法,包括:通過(guò)時(shí)空網(wǎng)格劃分將多項(xiàng)目異構(gòu)數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一三維時(shí)空網(wǎng)格,形成網(wǎng)格映射數(shù)據(jù)集;基于鄰域相關(guān)性分析檢測(cè)數(shù)據(jù)格式與屬性沖突,通過(guò)動(dòng)態(tài)權(quán)重分配校準(zhǔn)數(shù)據(jù);利用時(shí)間序列自回歸模型...
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