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          • 一種指令處理方法及相關設備,所述指令處理方法包括:在目標指令的重命名階段,檢測所述目標指令的多個源標志位架構寄存器是否映射至相同的物理寄存器;若檢測結果為是,則在所述目標指令的重命名階段、執(zhí)行階段和退出階段,分別僅存儲一份源標志位架構寄存器...
          • 本公開的實施例涉及一種數(shù)據(jù)預取的訓練方法、預取方法、裝置、電子設備和介質(zhì)。該數(shù)據(jù)預取的訓練方法,包括:獲取訪問請求的多個訪存特征,訪問請求用于訪問訪存地址中的數(shù)據(jù);搜索歷史訪問記錄,確定多個訪存特征中目標特征對應的至少一個目標訪問記錄,目標...
          • 本申請公開了一種任務調(diào)度方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及任務調(diào)度技術領域,包括:在進行任務調(diào)度時,獲取待調(diào)度任務的虛擬時間和任務請求時間;基于任務請求時間將待調(diào)度任務按順序加入初始隊列;獲取遍歷間隔以及根據(jù)系統(tǒng)當前負載動態(tài)調(diào)整后的目標...
          • 本發(fā)明公開了一種一種邊緣網(wǎng)絡分布式AI并行推理系統(tǒng),包括:任務與資源的分配,根據(jù)服務對頻率和延遲的敏感度或資源消耗進行分類,請求或服務級別為不同類型的任務采用不同的并行策略,分布式請求處理,應用分配策略,對用戶請求進行自定義調(diào)度,采用貪婪策...
          • 本發(fā)明公開了一種邊緣環(huán)境下基于深度強化學習的任務卸載方法與系統(tǒng)。方法包括:構建包含網(wǎng)絡、任務、任務完成時間的系統(tǒng)模型,其中網(wǎng)絡模型涵蓋邊緣服務器、用戶及任務,任務模型描述任務到達間隔與截止時間,任務完成時間模型包含傳輸、排隊和計算時延;結合...
          • 本發(fā)明提出了基于軟件開發(fā)的運行測試管理方法,屬于軟件開發(fā)測試技術領域。本發(fā)明通過實時采集新缺陷的時間、等級、模塊信息及代碼變更數(shù)據(jù),結合歷史缺陷的篩選與衰減處理,實現(xiàn)了風險數(shù)據(jù)的實時更新與精準過濾,針對新缺陷采用強化權重模型,突出24小時內(nèi)...
          • 本發(fā)明提供了一種面向LL/SC鎖指令的二進制插樁方法,包括步驟S1:DBI工具的前置準備與啟動;步驟S2:LL/SC原子操作指令序列的加載和對應內(nèi)存的分配;步驟S3:DBI工具將LL/SC原子操作指令序列對應的機器碼進行解碼和翻譯,并轉(zhuǎn)化為...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N滾動白屏的檢測方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品,應用于瀏覽器內(nèi)核,該方法包括:響應于接收到在第一顯示頁面觸發(fā)的滾動事件,獲取第一顯示頁面的第一幀頁面的頁面信息;根據(jù)第一幀頁面的頁面信息,確定滾動事件指示的第一顯示頁面中滾動視口對...
          • 本申請公開了一種日志解析方法,涉及計算機技術領域,包括獲取日志;提取日志的第一特征,并根據(jù)第一特征,確定日志的日志類型,其中,第一特征表征日志的屬性;根據(jù)日志類型,計算日志與解析工具庫中的至少一個基礎解析工具的適配度,獲取適配度大于或等于預...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)遷移方法、裝置、設備、介質(zhì)以及產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)遷移技術領域,方法包括:在數(shù)據(jù)遷移過程中調(diào)用數(shù)據(jù)訪問接口獲取業(yè)務平臺的資源信息;對所述數(shù)據(jù)遷移過程中獲取的初始數(shù)據(jù)遷移結果進行分析,得到初始遷移線程集的線程統(tǒng)計信息以及數(shù)據(jù)遷移...
          • 本發(fā)明提出一種應用于大數(shù)據(jù)樣本操作與統(tǒng)計分析方法,包括以下步驟:步驟一,數(shù)據(jù)結構與業(yè)務邏輯描述,步驟二,提交大模型生成命令腳本,步驟三,本地執(zhí)行與結果返回,步驟四,可視化頁面生成,發(fā)明提出的大數(shù)據(jù)樣本操作與統(tǒng)計分析方法在數(shù)據(jù)安全方面,采用需...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)查詢方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及自然語言處理技術領域。公開了響應于數(shù)據(jù)查詢指令,獲取數(shù)據(jù)查詢指令對應的問題;基于問題和目標函數(shù)集合構建提示信息,目標函數(shù)集合包括多個數(shù)據(jù)處理函數(shù);通過大語言模型,基于提示信息生成...
          • 本發(fā)明公開了一種大模型輔助合規(guī)報告智能審查系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括報告處理模塊、規(guī)則庫管理模塊、知識圖譜引擎、大模型推理模塊、自動審查與反饋模塊、問題公示與審批接口;方法包括數(shù)據(jù)獲取與預處理、分塊與字段抽取、規(guī)則匹配與知識關聯(lián)、多維度檢查、問題...
          • 本申請涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域,特別是涉及一種人才需求數(shù)據(jù)庫和人才信息數(shù)據(jù)庫的匹配處理方法。方法包括:對于第二聚類結果H中第e個第二簇He,獲取第一聚類結果G中與He相似度最高的第一簇,如果該第...
          • 本申請公開了一種基于大模型的音視頻處理方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),方法包括:獲取待處理音視頻和需求處理指令;獲取音視頻剪輯工具的處理指令集合,根據(jù)大模型對所述處理指令集合進行知識庫構建處理,得到指令知識庫;根據(jù)所述指令知識庫對所述需求處理指令進...
          • 本發(fā)明公開了基礎測繪數(shù)據(jù)整合方法及系統(tǒng),涉及測繪數(shù)據(jù)整合技術領域,包括如下步驟:采集待測繪區(qū)域的影像數(shù)據(jù),并進行影像數(shù)據(jù)切片處理,得到測繪影像切片數(shù)據(jù);獲取測繪影像切片數(shù)據(jù)中的區(qū)域節(jié)點信息,并獲取節(jié)點變化數(shù)據(jù),進行區(qū)域類型劃分,得到區(qū)域類型...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI助手的意向工作報名方法、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:在通過內(nèi)置的AI助手對求職者進行多輪對話的過程中,實時根據(jù)求職者輸入的用戶查詢語句,生成匹配的響應結果數(shù)據(jù)并在AI助手對話界面中展示;在確定當前待展示的響應結果數(shù)...
          • 本公開實施例公開了一種路線推薦方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品,包括:獲取輸入信息;所述輸入信息包括用戶輸入的出行需求;通過大模型對所述輸入信息進行解析,獲取關鍵字段;根據(jù)所述關鍵字段在預設路線數(shù)據(jù)庫中查找匹配的出行路線,或者,通過大模型調(diào)用搜...
          • 一種互聯(lián)網(wǎng)貿(mào)易數(shù)據(jù)搜索處理方法及系統(tǒng),屬于大數(shù)據(jù)分析領域,該方法包括從全球貿(mào)易網(wǎng)站、電商平臺、海關數(shù)據(jù)庫以及社交媒體渠道采集數(shù)據(jù),利用機器學習算法對數(shù)據(jù)進行清理,構建統(tǒng)一的多語言語義索引庫;構建多層索引體系,基于倒排索引技術索引關鍵詞,基于...
          • 本發(fā)明提供了一種新聞傳播狀態(tài)分析方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)分析技術領域。方法包括:采集待分析新聞在目標發(fā)布平臺的傳播狀態(tài)數(shù)據(jù),對平臺用戶進行個體傳播分析,提取出平臺用戶的多個個體互動特征;構建平臺用戶的群體影響圖譜;對平臺用戶的多個個體互動特征進...
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