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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)中心服務(wù)器復(fù)合式散熱控制系統(tǒng)及方法，具體涉及服務(wù)器散熱技術(shù)領(lǐng)域，包括復(fù)合散熱模塊，熱耗分級(jí)模塊，溫度監(jiān)測(cè)模塊，管路輸送模塊，優(yōu)化控制模塊與自然散熱強(qiáng)化模塊。本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)匹配服務(wù)器熱耗與復(fù)合散熱模式，顯著降低數(shù)據(jù)中心能耗...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于ARM處理器的SpMV計(jì)算方法與系統(tǒng)，該方法包括：將稀疏矩陣按照預(yù)設(shè)尺寸分塊，從劃分的非零塊中識(shí)別稀疏塊；稀疏塊按行分割后的行塊包括零行塊；將非稀疏塊按第一存儲(chǔ)格式(BCSR存儲(chǔ)格式)存儲(chǔ)；將每個(gè)稀疏塊按行分割得到多個(gè)行塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于CPU?DSP的稀疏矩陣向量乘異構(gòu)并行計(jì)算方法，具體而言，針對(duì)所述稀疏矩陣中每一行，去掉所述行中的零元素，并將所述行中的非零元素劃分為相同長(zhǎng)度的切片；將各個(gè)所述切片按照所述目標(biāo)存儲(chǔ)格式存儲(chǔ)；所述目標(biāo)存儲(chǔ)格式對(duì)應(yīng)第一數(shù)組、第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種針對(duì)稠密矩陣乘法的異構(gòu)并行計(jì)算方法。稠密矩陣乘法用于對(duì)第一矩陣和第二矩陣進(jìn)行乘法運(yùn)算。在主機(jī)端將第一矩陣按行均分給各進(jìn)程，以及確定并存儲(chǔ)第二矩陣的劃分方案；每個(gè)進(jìn)程從第一矩陣中劃分對(duì)應(yīng)的第一子矩陣。在計(jì)算設(shè)備端，各線(xiàn)程并行地根...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N納管密碼設(shè)備的插件化實(shí)現(xiàn)方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，該方案首先獲取密碼設(shè)備的插件包，然后可以解析所述插件包的內(nèi)容，將基礎(chǔ)信息持久化保存至數(shù)據(jù)庫(kù)中，并將接口程序加載至內(nèi)存中；由此當(dāng)需要實(shí)現(xiàn)密碼服務(wù)時(shí)，就可以直接從內(nèi)存中調(diào)用對(duì)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了機(jī)房算力資源智能分配方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)算力資源監(jiān)控模塊實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)房運(yùn)行狀態(tài)，獲取機(jī)房當(dāng)前可用的算力資源信息，同時(shí)提取出正在等待處理的若干任務(wù)進(jìn)程，精準(zhǔn)獲取每個(gè)任務(wù)所需的算力資源及截止時(shí)間要求，并對(duì)這些數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环NSPI和GPIO混合模擬JTAG接口的方法、模擬的JTAG接口及測(cè)試設(shè)備。該方法包括：選擇用于模擬的SPI接口以及GPIO接口，并使SPI接口工作在主機(jī)模式以及第一通信模式下；將SPI接口的時(shí)鐘引腳作為測(cè)試時(shí)鐘引腳、SPI接口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)領(lǐng)域，特指一種數(shù)字文檔治理系統(tǒng)、方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，該治理方法包括如下步驟：在文件整理時(shí)，獲取待整理的文件以及文件整理指令；基于大語(yǔ)言模型識(shí)別文件整理指令、對(duì)待整理的文件進(jìn)行文件內(nèi)容整合以及生成與待整理的文件相對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種脊柱側(cè)凸康復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：提取脊柱側(cè)凸治療康復(fù)數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，并比對(duì)得到所述脊柱側(cè)凸治療康復(fù)數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型；根據(jù)所述結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)；根據(jù)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種具備類(lèi)型和節(jié)點(diǎn)安全的通用雙向鏈表管理方法及設(shè)備，該方法包括：定義通用節(jié)點(diǎn)類(lèi)和通用鏈表類(lèi)；定義繼承于鏈表類(lèi)的通用模板類(lèi)，參數(shù)包括節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)類(lèi)型以及節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存偏移；以節(jié)點(diǎn)類(lèi)型為參數(shù)在鏈表類(lèi)中定義鏈表操作函數(shù)和遍歷函數(shù)；以數(shù)據(jù)類(lèi)型為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大模型的參數(shù)優(yōu)化方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該基于大模型的參數(shù)優(yōu)化方法包括：獲取用戶(hù)的輸入信息；對(duì)輸入信息進(jìn)行意圖識(shí)別，判斷是否進(jìn)行API檢索處理；響應(yīng)于進(jìn)行API檢索處理，則根據(jù)輸入信息進(jìn)行A...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種高精度地理實(shí)體房屋圖元數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)獲取，S2、數(shù)據(jù)預(yù)處理，S3、特征提取，S4、數(shù)據(jù)融合，S5、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理。本發(fā)明中通過(guò)搭建含自注意力機(jī)制的數(shù)據(jù)融合網(wǎng)絡(luò)，自適應(yīng)分配多源數(shù)據(jù)權(quán)重，并采用改進(jìn)的多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多元時(shí)序數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于時(shí)序數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，獲取待檢測(cè)的多元時(shí)序數(shù)據(jù)；利用預(yù)先訓(xùn)練好的檢測(cè)模型對(duì)獲取的待檢測(cè)的多元時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到異常檢測(cè)結(jié)果；其中，所述檢測(cè)模型包括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、特征增強(qiáng)單元、時(shí)序建模單...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N智能駕駛數(shù)據(jù)分析方法及其系統(tǒng)、裝置和車(chē)輛，涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：通過(guò)獲取人工駕駛數(shù)據(jù)集并進(jìn)行缺失補(bǔ)全、矩陣轉(zhuǎn)置與歸一化處理，構(gòu)建具有場(chǎng)景類(lèi)型標(biāo)注的數(shù)據(jù)矩陣，并結(jié)合實(shí)時(shí)采集的智能駕駛數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)閾值自適應(yīng)檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種光伏板余熱耦合發(fā)電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，方法包括采集運(yùn)行原始數(shù)據(jù)；對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)去噪處理；對(duì)去噪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和融合，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；基于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)建立健康指數(shù)模型，計(jì)算健康指數(shù)并與閾值對(duì)比；健康指數(shù)異常時(shí)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于圖優(yōu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)融合方法及裝置，包括：采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并對(duì)所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特征；基于所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特征構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧監(jiān)督管理系統(tǒng)，屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括多源數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取預(yù)設(shè)地區(qū)的財(cái)政、社保、民政、農(nóng)業(yè)以及金融機(jī)構(gòu)的相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括民生資金的分配計(jì)劃、受益人名單、資金發(fā)放記錄和銀行流...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種開(kāi)源系統(tǒng)框架層自定義接口鑒權(quán)方法，包括：在開(kāi)源系統(tǒng)框架層創(chuàng)建自定義服務(wù)，自定義服務(wù)提供至少一個(gè)自定義接口；建立加密存儲(chǔ)的鑒權(quán)白名單文件，包括需要授權(quán)的應(yīng)用的包名和簽名指紋信息；在自定義接口中集成鑒權(quán)觸發(fā)機(jī)制，當(dāng)外部應(yīng)用調(diào)用自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種病毒庫(kù)檢測(cè)驗(yàn)證與持續(xù)更新方法，包括如下步驟：下載ClamAV最新的病毒庫(kù)數(shù)據(jù)部署到目標(biāo)系統(tǒng)中，并驗(yàn)證更新是否成功；通過(guò)分類(lèi)器將最新的病毒庫(kù)數(shù)據(jù)分為已知病毒和未知病毒兩類(lèi)，將未知病毒標(biāo)記為潛在新型惡意軟件并注入到Infecti...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)性能與安全測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種計(jì)算機(jī)性能安全測(cè)試方法及系統(tǒng)；具體為：實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)系統(tǒng)的性能指標(biāo)、行為特征與安全事件數(shù)據(jù)并標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用高斯混合模型對(duì)降維后的行為特征進(jìn)行聚類(lèi)建模以建立正常行為模式簇，結(jié)合隱馬爾可夫模...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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