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								      本公開(kāi)涉及一種基于DPU的virtio?vsock卸載方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中，基于DPU的virtio?vsock卸載方法應(yīng)用于主機(jī)，主機(jī)上插接有DPU，當(dāng)DPU插接在主機(jī)上時(shí)，主機(jī)上呈現(xiàn)有第一PCIE設(shè)備，DPU上呈現(xiàn)有第二PCIE...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種針對(duì)代碼變更的影響面分析方法和裝置，方法包括：將待測(cè)項(xiàng)目的源代碼編譯為抽象語(yǔ)法樹(shù)；基于所述抽象語(yǔ)法樹(shù)，建立各抽象節(jié)點(diǎn)的依賴(lài)圖；建立針對(duì)所述源代碼中代碼變更范圍的圖搜索結(jié)構(gòu)；基于各抽象節(jié)點(diǎn)的依賴(lài)圖和代碼變更范圍的圖搜索結(jié)構(gòu)，對(duì)代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于耐久性檢測(cè)調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)的耐久性試驗(yàn)調(diào)控方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的試驗(yàn)方法包括以下內(nèi)容：設(shè)置封閉式的試驗(yàn)區(qū)域；在所述試驗(yàn)區(qū)域內(nèi)布置環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊；設(shè)置結(jié)構(gòu)狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊；構(gòu)建環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊與智能控制模塊、結(jié)構(gòu)狀態(tài)監(jiān)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種窗簾自調(diào)節(jié)方法、裝置、窗簾設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。該方法包括：根據(jù)目標(biāo)房間的光照數(shù)據(jù)與溫度數(shù)據(jù)判斷是否執(zhí)行窗簾調(diào)節(jié)機(jī)制；執(zhí)行窗簾調(diào)節(jié)機(jī)制時(shí)檢測(cè)太陽(yáng)直射角度，根據(jù)太陽(yáng)直射角度確定目標(biāo)房間窗戶(hù)是否受到太陽(yáng)光線(xiàn)直射；當(dāng)目標(biāo)房間窗戶(hù)受到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及熱交換裝置技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種冶金用換熱器結(jié)構(gòu)，包括：換熱筒和第二蓋倉(cāng)頂端分別固定連通有第一傳動(dòng)框和第二傳動(dòng)框，多個(gè)換熱管外側(cè)共同設(shè)置有阻流組件，第一傳動(dòng)框與第二傳動(dòng)框之間設(shè)置有外壁清潔機(jī)構(gòu)，在換熱管內(nèi)部熱流排進(jìn)第二蓋倉(cāng)內(nèi)部的過(guò)程...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N流量精準(zhǔn)可控的多級(jí)閘閥，涉及閘閥技術(shù)領(lǐng)域。一種流量精準(zhǔn)可控的多級(jí)閘閥包括多個(gè)閘閥本體，多個(gè)所述閘閥本體之間串聯(lián)；多個(gè)閥體的橫向通道內(nèi)同軸設(shè)置有多個(gè)主耗能機(jī)構(gòu)，多個(gè)所述主耗能機(jī)構(gòu)分別和多個(gè)所述閥體內(nèi)的兩個(gè)密封圈間隔設(shè)置；所述主耗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種車(chē)載模組表框類(lèi)橢圓球凸臺(tái)嵌合結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，其采用一種安裝結(jié)構(gòu)，包括主框，主框的側(cè)端設(shè)置有卡接孔，卡接孔呈橢圓形；主模組，主模組的左右兩端設(shè)置有安裝槽，主模組位于主框的內(nèi)部，安裝槽的內(nèi)部固定連接有U型安裝框，U型安裝框的后內(nèi)壁...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于A(yíng)I的電力調(diào)度智能體識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及電力調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟，選取試點(diǎn)地區(qū)；收集所述試點(diǎn)地區(qū)的歷史運(yùn)行樣本；搭建電網(wǎng)仿真環(huán)境；在電網(wǎng)仿真環(huán)境中模擬實(shí)際運(yùn)行場(chǎng)景，最后形成規(guī)模化的應(yīng)用方案。本發(fā)明通過(guò)取具備完整且良...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的萬(wàn)古霉素清除率預(yù)測(cè)方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取待評(píng)估用戶(hù)的目標(biāo)維度的多維特征信息，多維特征信息的數(shù)據(jù)源包括人體體征信息、當(dāng)前住院及手術(shù)信息、當(dāng)前血液生化檢驗(yàn)信息中的至少一種；目標(biāo)維度是以萬(wàn)古霉素清除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及智能內(nèi)科患者監(jiān)護(hù)與健康數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包括：生理參數(shù)監(jiān)控模塊：實(shí)時(shí)監(jiān)控內(nèi)科患者的生理參數(shù)；生理數(shù)據(jù)交叉分析模塊：接收來(lái)自生理參數(shù)動(dòng)態(tài)監(jiān)控模塊的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建疾病特異性模型，針對(duì)不同內(nèi)科疾病建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的無(wú)人機(jī)航拍圖三維巡檢電力線(xiàn)智能提取方法，首先通過(guò)人工干預(yù)在圖像上繪制采樣區(qū)域，采用LSD直線(xiàn)段檢測(cè)算法作為電力線(xiàn)提取的基礎(chǔ)算法，并根據(jù)電力線(xiàn)自身梯度對(duì)稱(chēng)性特征，結(jié)合直線(xiàn)法，建立適合無(wú)人機(jī)巡檢圖像電力線(xiàn)提取的方法；然后基于航拍圖像電力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的無(wú)人機(jī)擺掃大視場(chǎng)紅外掃描儀智能空三方法，首先計(jì)算得到掃描儀的相機(jī)安裝誤差和POS系統(tǒng)安裝誤差參數(shù)，建立大視場(chǎng)紅外掃描儀的成像模型，在此基礎(chǔ)上，基于掃描儀的成像模型及誤差來(lái)源、擺掃條帶內(nèi)部誤差規(guī)律，建立自適應(yīng)的定向片內(nèi)插模型；然后，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的投影面測(cè)量拼接多視點(diǎn)全景圖三維重建方法，通過(guò)平行拼接獲得無(wú)縫的多視點(diǎn)全景圖像二維重現(xiàn)形式，二維平行拼接生成的多視點(diǎn)全景圖像為一幅長(zhǎng)廊形二維圖像，完整涵蓋街道兩側(cè)景物信息，支持用戶(hù)對(duì)景觀(guān)的連續(xù)瀏覽，并具有低數(shù)據(jù)量，簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及方...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的人眼局部視覺(jué)敏感性差異圖像質(zhì)量評(píng)估方法，對(duì)參照?qǐng)D像和畸變圖像進(jìn)行衰減波異變并引入高頻方位差異量，考量準(zhǔn)確度和計(jì)算復(fù)雜度兩方面的平衡，分別對(duì)參照?qǐng)D像和畸變圖像進(jìn)行四級(jí)衰減波異變。一是突出基底元和差異量的重要性；二是計(jì)算高頻分量的BEA...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)械設(shè)備健康管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的火電廠(chǎng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械健康管理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：用于同步采集振動(dòng)聲發(fā)射信號(hào)、潤(rùn)滑油介電常數(shù)和金屬表面微應(yīng)變場(chǎng)數(shù)據(jù)；S2：計(jì)算軸承合金晶界腐蝕速率，同時(shí)通過(guò)微應(yīng)變場(chǎng)數(shù)據(jù)反演材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的城市地震災(zāi)情風(fēng)險(xiǎn)度及損失大數(shù)據(jù)評(píng)估平臺(tái)，從地震致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體易損性以及城市地震災(zāi)情響應(yīng)能力三個(gè)方面進(jìn)行建模,采用基于多指標(biāo)決策的大數(shù)據(jù)分析方法對(duì)地震多發(fā)城市的地震風(fēng)險(xiǎn)度進(jìn)行評(píng)估，融入GIS技術(shù)與基于歷史大數(shù)據(jù)的震害損失矩陣評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種基于地基云圖的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括：獲取地基云圖和歷史光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)；對(duì)所述地基云圖進(jìn)行預(yù)處理得到中間云圖；對(duì)所述中間云圖和所述歷史光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征提取，得到云圖時(shí)序特征和歷史發(fā)電功率時(shí)序特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向圖像去噪任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)及網(wǎng)絡(luò)輕量化方法，屬于圖像處理與深度學(xué)習(xí)硬件加速技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)傳統(tǒng)CNN模型計(jì)算復(fù)雜度高、參數(shù)量大、難以在移動(dòng)端實(shí)時(shí)處理的問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流架構(gòu)的硬件加速器設(shè)計(jì)，包括三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及一種基于位串行乘法器的列暫存數(shù)據(jù)陣列，充分復(fù)用了從內(nèi)存中讀取的權(quán)重值，一定程度上減少了對(duì)外部存儲(chǔ)器的訪(fǎng)問(wèn)，屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速技術(shù)領(lǐng)域。在人工智能芯片領(lǐng)域中，卷積運(yùn)算占據(jù)整個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算量的百分之九十以上，本發(fā)明為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。本發(fā)明基于位串行乘法器實(shí)現(xiàn)了一種基于權(quán)重固定數(shù)據(jù)流的PE陣列結(jié)構(gòu)。基于位串行乘法器和列暫存數(shù)據(jù)流PE陣列，提出了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的硬件加速器...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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