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								      本發(fā)明涉及多源數(shù)據(jù)與物理聯(lián)合驅(qū)動的流域徑流不確定性預(yù)報方法，包括獲取目標流域的徑流序列數(shù)據(jù)和外部預(yù)報因子數(shù)據(jù)；構(gòu)建徑流不確定性生成模型，通過帶約束的擴散生成器對徑流序列數(shù)據(jù)進行概率擴散，并生成近似徑流數(shù)據(jù)；設(shè)計聯(lián)合損失函數(shù)更新徑流不確定性生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種洗衣機結(jié)構(gòu)老化的預(yù)測方法、電子設(shè)備及織物清潔設(shè)備，屬于洗衣機控制技術(shù)領(lǐng)域。其中，洗衣機結(jié)構(gòu)老化的預(yù)測方法包括：獲取洗衣機在運行階段中的偏心值、負載重量值、振動特性信息和旋轉(zhuǎn)狀態(tài)信息，其中所述振動特性信息用于表征洗滌桶在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N刀具質(zhì)量狀態(tài)在線監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。涉及刀具質(zhì)量檢測領(lǐng)域。該方法包括：將至少一個振動信號頻段的能量值作為第一參數(shù)；以聲發(fā)射信號的均值和均方根值作為第二參數(shù)；建立刀具質(zhì)量監(jiān)測模型，其包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和參數(shù)優(yōu)化模塊，參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于SIMD計算平臺的FFT運算方法，所述方法包括：獲取由長度為N的實數(shù)向量組成的向量集合R，實數(shù)向量以長度為size的浮點數(shù)存儲，并在內(nèi)存中分配2L?2塊長度為N×size的連續(xù)存儲空間；其中，N為2的整數(shù)次冪，L為以2為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于DOM的企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法及系統(tǒng)，該方法包括：S1：解析PDF文檔，生成包含各文檔元素及其層級結(jié)構(gòu)的文檔對象模型；S2：基于所述DOM進行知識實體提取，為每一個知識實體生成包含實體內(nèi)容及其在所述DOM中節(jié)點路徑的文檔引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于深度學(xué)習(xí)的計算機文檔智能合規(guī)檢測系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對鄰接矩陣進行拓撲結(jié)構(gòu)分析以檢測異常得到結(jié)構(gòu)偏離度，并通過預(yù)訓(xùn)練語言模型解析決策路徑節(jié)點序列生成語義沖突特征；將結(jié)構(gòu)偏離度與語義沖突特征相融合，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書的多個實施例涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于AI的智能客戶溝通輔助管控方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：讀取客戶信息，生成客戶的若干個價值描述，接收待溝通內(nèi)容及溝通目標描述；識別所述待溝通內(nèi)容的語義，根據(jù)所述語義將所述待溝通內(nèi)容劃分為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水文信息服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于大語言模型的雨水情智能交互服務(wù)平臺，包括：數(shù)據(jù)處理層，用于獲取多模態(tài)的水文數(shù)據(jù)并向量化處理，以構(gòu)建向量化數(shù)據(jù)庫；知識表達層，用于分層處理向量化數(shù)據(jù)庫以形成分層圖結(jié)構(gòu)，構(gòu)建相鄰分層圖結(jié)構(gòu)之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種軌跡點狀態(tài)識別方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：對獲取的原始軌跡數(shù)據(jù)進行壓縮處理，得到不同目標對象的目標軌跡數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)時空密度約束條件對各目標對象的目標軌跡數(shù)據(jù)分別進行軌跡分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于檢索增強生成技術(shù)的農(nóng)業(yè)病蟲害問答系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，問答系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、向量化模塊、知識庫構(gòu)建模塊、查詢處理模塊、檢索模塊和答案生成模塊；數(shù)據(jù)收集模塊用于獲取包含圖像樣本及其文本化標簽的農(nóng)作物病蟲害數(shù)據(jù)集；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及冷熱數(shù)據(jù)存儲領(lǐng)域，具體為基于大模型的冷熱數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化方法，包括：業(yè)務(wù)集成模塊、數(shù)據(jù)依賴模塊、模式更新模塊、冷熱分區(qū)模塊和文件合并模塊，業(yè)務(wù)集成模塊用于采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)依賴模塊用于擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)血緣模型，模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種RDMA讀操作方法、請求端和響應(yīng)端，包括：請求端在發(fā)送RDMA讀請求前，先在本地根據(jù)SQ WQE創(chuàng)建一個CRRL數(shù)據(jù)，并將其存儲在SRAM存儲器中，將SQ WQE的相關(guān)信息存儲在Cache中，并通過一個TCAM存儲器記錄標簽和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種節(jié)點通信方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，獲取目標處理器核心對應(yīng)的節(jié)點通信資源集合；根據(jù)節(jié)點通信資源集合，為目標節(jié)點構(gòu)建虛擬端口；通過虛擬端口建立發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點的通信連接，并更新發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點的通信連接鏈表，發(fā)送節(jié)點為用于發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N服務(wù)器系統(tǒng)和NVMe卡槽指示燈的控制方法。本申請?zhí)峁┑姆?wù)器系統(tǒng)，包括PCIe擴展板和NVMe背板；PCIe擴展板上設(shè)置有PCIe Swith芯片和擴展CPLD，NVMe背板上設(shè)置有背板CPLD和多個用于安裝NVMe固態(tài)硬盤的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軟件自動化測試技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向云計算環(huán)境的軟件自動化測試與優(yōu)化方法，包括以下步驟：S1：對待測軟件的測試用例集進行靜態(tài)分析，生成測試特征集；S2：將測試用例聚合為K個測試任務(wù)包；S3：將測試任務(wù)包映射至資源狀態(tài)向量匹配的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種溫度控制方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，由于先建立散熱系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程來獲取最優(yōu)化誤差時對應(yīng)的預(yù)測核心矩陣，再實時獲取散熱區(qū)域的傳感器數(shù)據(jù)更新當前狀態(tài)向量，調(diào)用存儲的預(yù)測核心矩陣與當前狀態(tài)向量確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛行仿真技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及了一種飛行仿真設(shè)備的實時數(shù)據(jù)驅(qū)動方法、系統(tǒng)及設(shè)備，旨在解決傳統(tǒng)測試流程中通信延遲大、初始化效率低、控制精度差的問題。本發(fā)明包括：從數(shù)據(jù)庫讀取初始化條件參數(shù)表，經(jīng)變量別名映射轉(zhuǎn)換后，通過數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)更新仿真...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于知識圖譜與大模型的智能運維方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：采集Kubernetes集群的多源運行時數(shù)據(jù)；基于資源變更事件構(gòu)建帶時間維度的知識圖譜，響應(yīng)于圖譜關(guān)系失效記錄終止時間，響應(yīng)于新增關(guān)系記錄起始時間且不設(shè)終止時間，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種AIGC模型高效加載方法、裝置、存儲介質(zhì)以及程序產(chǎn)品。其方法包括：獲取AIGC模型的全局熱度參數(shù)，以此將AIGC模型預(yù)加載到CPU內(nèi)存中，構(gòu)建CPU預(yù)加載模型清單；獲取每個AIGC模型的用戶熱度參數(shù)，結(jié)合全局熱度參數(shù)獲...
								
            
							
            
							
						
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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：從多個來源采集具有空間屬性的數(shù)字資產(chǎn)，對于采集到的空間數(shù)字資產(chǎn)，進行空間架構(gòu)建模，構(gòu)建空間架構(gòu)模型，對空間架構(gòu)模型進行特征萃取，提取出空間數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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