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          • 本申請(qǐng)涉及人工智能芯片技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、芯片和計(jì)算機(jī)設(shè)備,在該方法中,首先,根據(jù)源張量數(shù)據(jù)的訪存粒度、數(shù)據(jù)傳輸方式和數(shù)據(jù)排布方式判斷低精度數(shù)據(jù)塊在內(nèi)存中的地址是否連續(xù);若地址不連續(xù),則通過(guò)視圖轉(zhuǎn)換機(jī)制將低精度數(shù)據(jù)塊描述...
          • 本發(fā)明適用于處理器技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種向量處理器的寄存器重命名方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。向量處理器的寄存器重命名系統(tǒng)的取指單元用于從存儲(chǔ)器中指令,并將指令發(fā)送至譯碼單元;譯碼單元用于對(duì)接收到的指令進(jìn)行譯碼;重命名單元用于將譯碼后的標(biāo)量指令和向...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了一種訪問(wèn)張量數(shù)據(jù)的方法、寫入梯度數(shù)據(jù)的方法、電子設(shè)備與存儲(chǔ)介質(zhì)。該訪問(wèn)張量數(shù)據(jù)的方法包括:獲取所述張量數(shù)據(jù)的起始元素所在的第一起始地址以及所述張量數(shù)據(jù)所在的內(nèi)存塊的第二起始地址;確定所述第一起始地址和所述第二起始地址存在...
          • 本發(fā)明提供針對(duì)hadoop集群數(shù)據(jù)快速恢復(fù)方法,涉及糾刪碼技術(shù)領(lǐng)域,包括通過(guò)計(jì)算待恢復(fù)數(shù)據(jù)塊的重要性得分,基于非線性副本數(shù)調(diào)整函數(shù)確定目標(biāo)副本數(shù),結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒂?jì)算負(fù)載權(quán)重選擇候選節(jié)點(diǎn),利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)故障概率,并基于重要性得分...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種對(duì)qcow2文件是否存在游離數(shù)據(jù)進(jìn)行快速檢查的方法,包括以下步驟:步驟一:建立一個(gè)空的雙向鏈表;步驟二:解析qcow2文件,循環(huán)獲取所有二級(jí)表的表項(xiàng)記錄;步驟三:為每個(gè)二級(jí)表的表項(xiàng)建立一個(gè)鏈表節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)包含開(kāi)始位置和結(jié)束位置信...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于spark的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法及裝置名稱,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。基于spark的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法,包括:根據(jù)spark處理需求,對(duì)多端數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)任務(wù)對(duì)應(yīng)的待連接數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū),以生成子連接數(shù)據(jù)和子連接數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)分區(qū);根據(jù)sp...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)失效的解決方法及裝置,涉及電子政務(wù)數(shù)據(jù)治理技術(shù)領(lǐng)域;包括:步驟1:使用UUIDv4格式建立與標(biāo)準(zhǔn)的12位行政區(qū)劃編碼兼容的冗余編碼體系,根據(jù)需求建立冗余編碼與標(biāo)準(zhǔn)編碼的動(dòng)態(tài)映射關(guān)系,為每個(gè)行政區(qū)劃分配行政區(qū)劃編碼和唯一...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多智能體協(xié)作的智能寫作方法,步驟如下:接收用戶上傳多種格式文檔,提取文本與圖像資源,用多模態(tài)大語(yǔ)言模型理解圖像生成描述文本;利用大型語(yǔ)言模型構(gòu)造提示詞模板,處理三類輸入文件提取關(guān)鍵信息構(gòu)建知識(shí)模型;接受用戶輸入構(gòu)造增強(qiáng)型...
          • 本發(fā)明提出了一種基于無(wú)監(jiān)督特征工程的壁畫圖像檢索方法及系統(tǒng),屬于圖像檢索技術(shù)領(lǐng)域;包括:獲取壁畫圖像,構(gòu)建壁畫圖像數(shù)據(jù)庫(kù);遍歷壁畫圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的每張圖像,并基于特征工程提取每張圖像的特征,構(gòu)建特征數(shù)據(jù)庫(kù);獲取查詢目標(biāo),基于特征工程提取查詢目...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于知識(shí)圖譜的多模態(tài)數(shù)據(jù)抽取方法與系統(tǒng),該方法包括:基于源數(shù)據(jù)格式判斷是否滿足抽取條件,基于目標(biāo)源數(shù)據(jù)格式確定相應(yīng)處理策略,確定每一數(shù)據(jù)與目標(biāo)源數(shù)據(jù)特征的關(guān)聯(lián)相似度,基于關(guān)聯(lián)相似度確定第一抽取結(jié)果,基于...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于知識(shí)圖譜增強(qiáng)關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)的潛在供應(yīng)商推薦方法,涉及卷積網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,包括先采集供應(yīng)鏈數(shù)據(jù),經(jīng)預(yù)處理、規(guī)則匹配篩選實(shí)體及關(guān)系并標(biāo)準(zhǔn)化,構(gòu)建供應(yīng)鏈知識(shí)圖譜;再用關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)處理知識(shí)圖譜,得到增強(qiáng)模型;隨后訓(xùn)練模型并預(yù)測(cè)供應(yīng)商...
          • 本發(fā)明記載了一種基于自適應(yīng)譜峭度解卷積的復(fù)合故障信號(hào)分離方法,包括:S1,降噪處理原始復(fù)合故障信號(hào);S2,通過(guò)希爾伯特包絡(luò)解調(diào)對(duì)降噪后復(fù)合故障信號(hào)進(jìn)行分離;S3,通過(guò)貝葉斯目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化低通濾波器和高通濾波器,構(gòu)造帶通濾波器和帶阻濾波器;S4...
          • 本發(fā)明涉及飼料智能倉(cāng)儲(chǔ)與質(zhì)量監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及飼料異常動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法及系統(tǒng),所述方法包括:基于飼料類型劃分子圖網(wǎng)絡(luò)并提取關(guān)鍵異常特征向量;量化評(píng)估各類飼料子圖網(wǎng)絡(luò)與當(dāng)前倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)際狀態(tài)的匹配程度,基于匹配結(jié)果選定當(dāng)前時(shí)刻圖網(wǎng)絡(luò),并提取倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于PINNs在無(wú)量綱控制方程下的橋梁阻尼比識(shí)別方法,涉及橋梁阻尼比識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,所述橋梁阻尼比識(shí)別方法,包括以下步驟:輸入變量經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射得到輸出位移;輸出位移經(jīng)過(guò)自動(dòng)微分得到各微分項(xiàng);無(wú)量綱處理各參數(shù)與微分項(xiàng),構(gòu)建含未知阻...
          • 本申請(qǐng)屬于注塑技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及螺桿最小位置與止逆環(huán)失效的預(yù)測(cè)方法及預(yù)測(cè)系統(tǒng)。螺桿最小位置預(yù)測(cè)方法包括:獲取歷史注塑參數(shù)集,所述歷史注塑參數(shù)集中包括至少一個(gè)歷史注塑參數(shù)子集,同一個(gè)注塑周期內(nèi)的至少一個(gè)注塑參數(shù)作為一個(gè)所述歷史注塑參數(shù)子集;確...
          • 本申請(qǐng)涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種UV標(biāo)簽紙切割設(shè)備的運(yùn)維狀態(tài)監(jiān)控方法。該方法包括:獲取歷史時(shí)間段生產(chǎn)的UV標(biāo)簽紙的推理變形量Def1;如果Def1與實(shí)際變形量Def2
          • 本發(fā)明涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,本發(fā)明涉及一種手術(shù)機(jī)器人的工作狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),包括:采集所述手術(shù)機(jī)器人在手術(shù)過(guò)程中的運(yùn)行參數(shù);對(duì)于任一次手術(shù),獲取該手術(shù)過(guò)程手術(shù)機(jī)器人的多個(gè)執(zhí)行動(dòng)作,以及各執(zhí)行動(dòng)作期間對(duì)應(yīng)的參數(shù)序列;對(duì)于任一種執(zhí)...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)設(shè)備健康監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測(cè)方法及系統(tǒng),其中,一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測(cè)方法包括:采集離心泵多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并預(yù)處理;提取多尺度特征并通過(guò)層次化特征選擇構(gòu)建最優(yōu)特征子集;構(gòu)建多層級(jí)動(dòng)...
          • 本發(fā)明涉及基于多模態(tài)信息融合實(shí)現(xiàn)車輛急動(dòng)態(tài)行為分析方法及系統(tǒng),涉及交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取當(dāng)前急剎車行為的多模態(tài)信息;基于當(dāng)前急剎車行為的多模態(tài)信息,確定車輛急剎車行為的發(fā)生原因;基于當(dāng)前行駛軌跡的道路信息、氣象信息、每次歷史...
          • 本發(fā)明提供了提出了一種基于時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣溫?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量控制方法,包括:步驟1,針對(duì)目標(biāo)站點(diǎn),在預(yù)設(shè)歷史范圍內(nèi)預(yù)設(shè)時(shí)距的各歷史時(shí)間點(diǎn),獲取目標(biāo)氣象站點(diǎn)以及相距目標(biāo)站點(diǎn)預(yù)設(shè)距離內(nèi)所有氣象站點(diǎn)的日平均氣溫?cái)?shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;步驟2,構(gòu)建改進(jìn)...
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