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          • 本發(fā)明提出了一種適用于數(shù)字資產(chǎn)管理的數(shù)據(jù)交互共享方法和系統(tǒng)。屬于數(shù)字資產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域;所述方法包括:從多個(gè)來(lái)源采集具有空間屬性的數(shù)字資產(chǎn),對(duì)于采集到的空間數(shù)字資產(chǎn),進(jìn)行空間架構(gòu)建模,構(gòu)建空間架構(gòu)模型,對(duì)空間架構(gòu)模型進(jìn)行特征萃取,提取出空間數(shù)...
          • 本申請(qǐng)為基于區(qū)塊鏈的多方協(xié)作可信沙盒任務(wù)調(diào)度方法和系統(tǒng),屬于電網(wǎng)裝備控制領(lǐng)域,針對(duì)現(xiàn)有任務(wù)調(diào)度效率低下的問(wèn)題,提出基于區(qū)塊鏈的多方協(xié)作可信沙盒任務(wù)調(diào)度方法,包括:構(gòu)建沙盒狀態(tài)和任務(wù)需求的數(shù)學(xué)建模,獲取計(jì)算任務(wù)需求及用戶公鑰,并獲取分布式計(jì)算...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供操作請(qǐng)求執(zhí)行方法以及交易操作系統(tǒng),計(jì)算設(shè)備,其中操作請(qǐng)求執(zhí)行方法,應(yīng)用于交易操作系統(tǒng)中的交易中介平臺(tái),該方法包括:獲取交易隊(duì)列和非交易隊(duì)列,其中,非交易隊(duì)列的執(zhí)行優(yōu)先級(jí)低于交易隊(duì)列;觸發(fā)從交易隊(duì)列中順序取出交易操作請(qǐng)求并執(zhí)...
          • 本發(fā)明屬于協(xié)同控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于開(kāi)源鴻蒙系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)箱多設(shè)備協(xié)同控制方法。該方法通過(guò)開(kāi)源鴻蒙系統(tǒng)的分布式設(shè)備管理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)箱設(shè)備的接入與身份認(rèn)證、自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與動(dòng)態(tài)連接;利用統(tǒng)一資源調(diào)度機(jī)制,完成資源信息采集、策略匹配及動(dòng)態(tài)分...
          • 本發(fā)明提供一種任務(wù)調(diào)度與編排系統(tǒng)、方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及任務(wù)系統(tǒng)管理技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括網(wǎng)關(guān)集群模塊,用于獲取客戶端的任務(wù)創(chuàng)建需求;根據(jù)任務(wù)創(chuàng)建需求在網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行匹配,得到流程定義;根據(jù)流程定義創(chuàng)建流程實(shí)例,根據(jù)流程實(shí)例生成任務(wù)創(chuàng)建需求...
          • 本申請(qǐng)涉及集成電路設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于通用加載加速器的推送式加載系統(tǒng),該系統(tǒng)通過(guò)推送控制器主動(dòng)向各個(gè)流處理器推送各個(gè)流處理器分別所需的參考子數(shù)據(jù),能夠避免現(xiàn)有技術(shù)中多個(gè)流處理器同時(shí)發(fā)起加載請(qǐng)求的情況,從而避免了數(shù)據(jù)擁堵的情況,提...
          • 本發(fā)明適用于向量處理器技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種向量移位方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。向量移位系統(tǒng)包括:指令解碼單元、向量寄存器堆;微指令拆分單元、微指令發(fā)射單元以及向量移位執(zhí)行單元;指令解碼單元用于對(duì)向量移位指令進(jìn)行解碼;微指令拆分單元用于將接收到的...
          • 本申請(qǐng)屬于固件升級(jí)技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種固件升級(jí)方法、裝置、上位機(jī)及存儲(chǔ)介質(zhì)。通過(guò)上位機(jī)實(shí)時(shí)感知各下位機(jī)的狀態(tài),并基于設(shè)備選擇規(guī)則動(dòng)態(tài)選擇空閑下位機(jī)進(jìn)行升級(jí)操作,從而在目標(biāo)下位機(jī)執(zhí)行固件升級(jí)流程中,充分利用上位機(jī)的空閑時(shí)間,將升級(jí)任務(wù)交錯(cuò)分配給...
          • 本發(fā)明涉及集成電路制造技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種多芯片進(jìn)行燒錄的晶圓和系統(tǒng),本發(fā)明通過(guò)將金屬走線設(shè)置在晶圓上的劃片槽中,由所述接口芯片和相應(yīng)的金屬走線將來(lái)自數(shù)據(jù)燒錄模塊的燒錄數(shù)據(jù)傳輸給晶圓上的每個(gè)燒錄芯片,每個(gè)燒錄芯片在接收到相應(yīng)的燒錄數(shù)據(jù)后...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向設(shè)計(jì)的多物理場(chǎng)工業(yè)軟件模型集成開(kāi)發(fā)系統(tǒng),包括硬件層、運(yùn)行環(huán)境層、服務(wù)層、接口層、視圖層以及應(yīng)用層;硬件層包括高性能計(jì)算節(jié)點(diǎn);運(yùn)行環(huán)境層包括仿真軟件、求解器以及HPC調(diào)度,用于進(jìn)行工業(yè)云化軟件的仿真以及HPC的調(diào)度;服務(wù)層...
          • 本發(fā)明屬于遙感影像智能處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于智能代理的遙感影像處理系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)架構(gòu)包括算子層、交互層、數(shù)據(jù)適配層和動(dòng)態(tài)流程執(zhí)行引擎;所述算子層包括算子注冊(cè)模塊、代碼生成模塊和測(cè)試沙盒模塊;所述交互層包括自然語(yǔ)言交互模塊、流程自動(dòng)化...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于云服務(wù)的超大版式文件的打印方法及系統(tǒng),涉及打印技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:打印機(jī)接收切分為多個(gè)網(wǎng)絡(luò)報(bào)文的打印報(bào)文,并從網(wǎng)絡(luò)報(bào)文中獲得需打印的版式文件大小,若版式文件大小超過(guò)預(yù)設(shè)打印機(jī)可用內(nèi)存安全值,則從網(wǎng)絡(luò)報(bào)文中獲取打印工單信息...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)領(lǐng)域,且公開(kāi)了一種工業(yè)級(jí)固態(tài)硬盤(pán)的自適應(yīng)存儲(chǔ)容量調(diào)整方法及系統(tǒng)。該方法及系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)采集固態(tài)硬盤(pán)的關(guān)鍵性能指標(biāo)和用戶數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式,能夠智能分析和預(yù)測(cè)未來(lái)的存儲(chǔ)需求,顯著提高存儲(chǔ)管理的效率,并且通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,能...
          • 本發(fā)明提供一種智能眼鏡的信息顯示優(yōu)化方法及裝置,涉及智能穿戴設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:在用戶使用智能眼鏡參與會(huì)議的情況下,采集用戶的多模態(tài)交互數(shù)據(jù);若根據(jù)多模態(tài)交互數(shù)據(jù)觸發(fā)智能眼鏡的回溯功能,則調(diào)取智能眼鏡的時(shí)間軸浮窗,顯示多個(gè)歷史記錄標(biāo)簽...
          • 一種基于交互式技術(shù)的不動(dòng)產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)可視技術(shù)領(lǐng)域;獲取不動(dòng)產(chǎn)數(shù)據(jù)并構(gòu)建三維可視模型,獲取用戶的交互行為并生成交互記錄,根據(jù)交互記錄構(gòu)建交互坐標(biāo)系,并劃分出不同的交互區(qū)域,對(duì)不同交互區(qū)域進(jìn)行一類優(yōu)化,獲取用戶的目標(biāo)交互對(duì)象...
          • 本發(fā)明提供一種帶隙基準(zhǔn)電路及圖像傳感器,包括電壓倍縮模塊和電壓做差模塊;所述電壓倍縮模塊用于產(chǎn)生與絕對(duì)溫度成反比的第一電壓,并對(duì)所述第一電壓進(jìn)行倍縮調(diào)節(jié)以得到第二電壓;所述電壓做差模塊用于產(chǎn)生與絕對(duì)溫度成正比的第三電壓,并對(duì)所述第二電壓和所...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種仿生群體智能的低空物流無(wú)人機(jī)集群抗風(fēng)擾協(xié)同方法,方法包括:采集無(wú)人機(jī)集群的歷史飛行數(shù)據(jù)及三維風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù),生成帶風(fēng)場(chǎng)標(biāo)簽的仿生編隊(duì)特征集;將仿生編隊(duì)特征集輸入融合流體力學(xué)的群體智能模型,生成動(dòng)態(tài)編隊(duì)拓?fù)渲噶睿桓鶕?jù)動(dòng)態(tài)編隊(duì)拓?fù)渲噶?..
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種云邊協(xié)同的無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤與軌跡預(yù)測(cè)裝置,屬于物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述裝置包括裝置硬件模塊、無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)模塊、無(wú)人機(jī)目標(biāo)跟蹤模塊、無(wú)人機(jī)軌跡預(yù)測(cè)模塊和云邊協(xié)同模塊。針對(duì)傳統(tǒng)方法響應(yīng)速度慢、檢測(cè)精度低和系統(tǒng)難...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域,具體地說(shuō),涉及基于障礙識(shí)別的工業(yè)機(jī)器人行走控制系統(tǒng)。包括環(huán)境感知單元;障礙分析決策單元,所述障礙分析決策單元基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架,對(duì)環(huán)境感知單元輸出的多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,精準(zhǔn)識(shí)別靜態(tài)障礙物、動(dòng)態(tài)障礙物類型、運(yùn)動(dòng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的輪轂加工多工位協(xié)同控制系統(tǒng),涉及輪轂加工領(lǐng)域;多源數(shù)據(jù)采集模塊精準(zhǔn)采集多參數(shù)并時(shí)空對(duì)齊,數(shù)字孿生建模模塊模擬加工過(guò)程并優(yōu)化參數(shù),多工位協(xié)同調(diào)度模塊用量子啟發(fā)式算法提升設(shè)備利用率,質(zhì)量閉環(huán)控制模塊檢測(cè)缺陷并自動(dòng)...
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