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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務場景中，公開了一種時間序列數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及介質，包括：獲取原始時間序列數(shù)據(jù)；對原始時間序列數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強操作以生成增強時間序列數(shù)據(jù)；基于增強時間序列數(shù)據(jù)采用對比學習方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于儲氫容器性能測試技術領域，具體提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的儲氫容器壽命評估方法及系統(tǒng)，方法主要包括：獲取儲氫容器在連續(xù)循環(huán)測試中的動態(tài)參數(shù)集合；根據(jù)動態(tài)參數(shù)集合生成壓力特征向量組和流量波動特征組；根據(jù)壓力特征向量組生成當前循環(huán)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于太赫茲時域光譜物質識別技術領域，尤其為一種基于Booth?CIC鑒相優(yōu)化的混合級聯(lián)THz信號處理方法。本發(fā)明采用模數(shù)混合級聯(lián)設計，具體包括高速模擬微電流放大器和基于Booth?CIC級聯(lián)的FPGA多路數(shù)字鎖相放大系統(tǒng)，顯著提升了微...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于耦合變量調(diào)控的半導體激光器網(wǎng)絡同步性能提升方法，具體為：描述垂直腔面發(fā)射激光器VCSEL網(wǎng)絡在不同耦合方式下的動力學行為，建立速率方程；構建PPOI、OPOI與動態(tài)偏振注入VPOI?P、VPOI?O四類耦合變量的耦合函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及渦輪特性預測技術領域，公開了渦輪特性圖的修正方法、裝置、計算機設備及存儲介質，方法包括：獲取燃料適應性改進后渦輪進口的關鍵參數(shù)，并根據(jù)關鍵參數(shù)計算燃料適應性改進前渦輪進口的第二油氣比；基于關鍵參數(shù)以及第二油氣比計算燃料適應性改進后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大語言模型技術領域，且公開了基于知識圖譜增強的大語言模型訓練方法，包括以下步驟：S1、多源異質知識圖譜構建；S2、混合注意力異質圖編碼；S3、雙向映射預訓練任務；S4、位置特定門控融合。該基于知識圖譜增強的大語言模型訓練方法及系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向關鍵生態(tài)評估參數(shù)估算的自動化數(shù)據(jù)、模型裝配方法與裝置，該方法包括如下步驟：匯集關鍵生態(tài)評估參數(shù)估算案例進行特征解析與學習，抽取關鍵參數(shù)估算核心知識構建知識庫，收集、整理與挖掘不同類型生態(tài)數(shù)據(jù)并構建數(shù)據(jù)庫，收集、整理不同類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務場景中，公開了一種基于任務分流的數(shù)據(jù)遷移方法、裝置、設備及介質，包括：掃描源端目錄層級與目標端目錄層級，生成源端文件元數(shù)據(jù)與目標端文件元數(shù)據(jù)；基于文件路徑將文件分類為源端獨有文件、...
								
            
							
            
							
						
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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，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，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)結構；響應于成功創(chuàng)建第一數(shù)據(jù)結構，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，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模型的權重矩陣，將結構化數(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，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果構建數(shù)據(jù)集；基于所述數(shù)據(jù)集，構建基于圖神經(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，為類的結構化數(shù)據(jù)建立對應的類表；S3，解析每個版本的De...
								
            
							
            
							
						
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