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								      本申請公開了一種車聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉優(yōu)化方法、裝置及車輛，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域。其中，方法包括：獲取數(shù)倉計算任務(wù)集合中每個數(shù)倉計算任務(wù)的信號、優(yōu)先級和任務(wù)類型；根據(jù)每個數(shù)倉計算任務(wù)的信號確定每兩個數(shù)倉計算任務(wù)之間的信號命中率；根據(jù)每兩個數(shù)倉計算任務(wù)之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種硬盤線纜、服務(wù)器和硬盤背板測試方法。硬盤線纜包括：第一連接器，用于連接背板接口，其設(shè)有用于傳輸SAS協(xié)議專用信號的第三端子組、用于傳輸NVMe協(xié)議專用信號的第二端子組和用于傳輸共用信號的第三端子組；第二連接器，用于連接第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于智能測試框架實現(xiàn)全鏈路質(zhì)量閉環(huán)管理的方法，所述智能測試框架采用分層架構(gòu)設(shè)計，包括CLI層、Loader層、Runner層和Report層；所述基于智能測試框架實現(xiàn)全鏈路質(zhì)量閉環(huán)管理的方法包括以下步驟：S1：解析命令行參數(shù)并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種串口通信方法和裝置，其中，應用于主機，該方法包括：通過串口與從機進行數(shù)據(jù)通信，確定串口命令是否已存儲于從機；如果已存儲于從機，基于串口命令的歷史傳輸?shù)某晒β蚀_定是否進行抗干擾傳輸；如果不進行抗干擾傳輸，向從機傳輸串口命令的命...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)庫連接池的管理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)集群參數(shù)信息和集群配置信息為各個集群創(chuàng)建對應的集群連接池，集群連接池中包括多個連接集群，連接集群中包括多個目標連接，目標連接中帶有第一標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測的數(shù)據(jù)同步先驗方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高數(shù)據(jù)同步成功率，保障數(shù)據(jù)匯聚的連續(xù)性與穩(wěn)定性，技術(shù)方案為：數(shù)據(jù)采集與初步整理：執(zhí)行數(shù)據(jù)同步任務(wù)前，數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測工具主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理、金融和醫(yī)療健康領(lǐng)域，公開了一種自然語言轉(zhuǎn)SQL方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法中利用通過LangChain框架的鏈式思維能力連接的關(guān)鍵詞提取工具和大語言模型中，準確且快速的生成SQL語句，消除技術(shù)技能的壁壘，使業(yè)務(wù)人員...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于列存儲的數(shù)據(jù)查詢方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：獲取數(shù)據(jù)查詢請求對應的過濾條件；在過濾條件滿足預設(shè)數(shù)據(jù)查詢條件的情況下，確定過濾條件中的第一列過濾條件對應的第一查詢結(jié)果；根據(jù)第一查詢結(jié)果對過濾條件中的第二列過濾條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字駕駛艙業(yè)務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種數(shù)字駕駛艙指標響應優(yōu)化方法及裝置，具有如下步驟：S1、定義一級緩存，存儲高頻訪問和實時性要求最高的數(shù)據(jù)，需要毫秒級更新并即時顯示的大屏核心數(shù)據(jù)；S2、定義二級緩存，存儲訪問頻率較低、但仍可能頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種三維地質(zhì)模型與WebGIS融合的方法，旨在解決現(xiàn)有方法存在數(shù)據(jù)互通性差、空間分析能力有限、實時更新困難和模型加載效率低的問題，方案主要包括：提取地質(zhì)模型數(shù)據(jù)，并進行標準化格式處理；輕量化處理，并將地質(zhì)屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)可視化方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：對數(shù)據(jù)可視化需求對應的可視化數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預處理，并將預處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖數(shù)據(jù)；識別圖數(shù)據(jù)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)，基于社區(qū)結(jié)構(gòu)識別結(jié)果對圖數(shù)據(jù)進行社區(qū)合并，并通過預設(shè)布局算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種推薦模型訓練方法、推薦方法和裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該發(fā)明的一具體實施方式包括：能夠利用用戶針對對象發(fā)生的歷史行為數(shù)據(jù)訓練推薦模型包含的用戶興趣分解器，輸出用戶針對對象發(fā)生的多種行為偏好；并利用行為偏好訓練推薦模型包含的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種二進制編碼策略下基于截斷測量的融合估計方法及系統(tǒng)，屬于多傳感器融合估計領(lǐng)域。為解決多傳感器融合估計存在截斷測量現(xiàn)象，以及網(wǎng)絡(luò)通信負擔大，導致數(shù)據(jù)融合誤差大的問題。本發(fā)明針對帶有截斷測量的非線性時滯系統(tǒng)，考慮基于均勻量化的二進制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動的海洋三維溫鹽場預測方法，首先，構(gòu)建實驗所需的衛(wèi)星遙感海表溫度、海表高度異常以及海洋三維再分析數(shù)據(jù)集。然后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer模塊，根據(jù)遙感數(shù)據(jù)的時空變化特性以及三維溫鹽場的時空變化特性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于對抗式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的零樣本時間序列預測方法及系統(tǒng)，包括：構(gòu)建時間序列生成模塊，并通過獲取的源域數(shù)據(jù)將生成模塊訓練至穩(wěn)定收斂，輸入采集的隨機噪聲生成偽目標序列；構(gòu)建時間序列預測模塊，將偽樣本序列作為預測模塊的訓練集，輸入預測模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓練方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取權(quán)重正樣本訓練集和權(quán)重負樣本訓練集，權(quán)重正樣本訓練集和權(quán)重負樣本訓練集通過對預設(shè)的未標記樣本集進行標注篩選獲得；基于預設(shè)的無偏正樣本與無標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種CAES與高壓變頻器集成的多時間尺度能量協(xié)同優(yōu)化方法，包括：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與預處理；采用非均勻時間加權(quán)正交分解NTW?POD提取熱梯度特征，建立熱?電?機耦合關(guān)系，實現(xiàn)多時間尺度數(shù)據(jù)融合；構(gòu)建物理模型與殘差分離的雙時間尺度框...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于仿真聲振信號驅(qū)動的軸承故障診斷方法，屬于機械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明利用仿真方式獲得軸承故障樣本數(shù)據(jù)，大量減少了對大型軸承的故障樣本實驗，極大降低軸承故障樣本獲取成本；在保留采集的實際信號特征頻率的情況下大幅提升信號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種跨工況的裝備未知故障多層級智能診斷方法及系統(tǒng)，包括分別采集源域和目標域在不同工況下的裝備運行狀態(tài)的振動監(jiān)測數(shù)據(jù)；分別對源域振動數(shù)據(jù)和目標域振動數(shù)據(jù)進行特征提取，獲得源域數(shù)據(jù)特征和目標域數(shù)據(jù)特征；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于大語言模型的實體處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及大語言模型、自然語言處理、命名實體識別等技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過大語言模型從語料庫中識別初始實體、所述初始實體所屬的識別類型，以及所述初始實體與目標類型之間的相關(guān)性；...
								
            
							
            
							
						
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