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								      本發(fā)明公開了一種領(lǐng)域知識(shí)和深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的物性參數(shù)反演方法，涉及儲(chǔ)層預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：利用測(cè)井、地震和地質(zhì)等信息并結(jié)合目標(biāo)區(qū)域的地震地質(zhì)條件進(jìn)行精細(xì)井震標(biāo)定；以模型地震響應(yīng)和實(shí)際儲(chǔ)層地震及井資料分析為基礎(chǔ)，提取多地震屬性并篩選出與巖性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種無(wú)需軌跡重構(gòu)的特種車輛MPC控制點(diǎn)自適應(yīng)方法，應(yīng)用于自動(dòng)駕駛清掃車、灑水車等對(duì)作業(yè)精度要求極高的車輛控制系統(tǒng)。該方法在控制層引入控制基準(zhǔn)點(diǎn)自適應(yīng)轉(zhuǎn)換機(jī)制，根據(jù)不同作業(yè)場(chǎng)景動(dòng)態(tài)選擇前軸或后軸作為當(dāng)前控制點(diǎn)，避免航向誤差在作業(yè)端的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N心臟電生理仿真交互方法、控制裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及VR系統(tǒng)，屬于VR技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取VTK格式的心臟電生理仿真結(jié)果數(shù)據(jù)；解析心臟電生理仿真結(jié)果數(shù)據(jù)中的時(shí)序體數(shù)據(jù)，得到心臟體素?cái)?shù)據(jù)以及相關(guān)元數(shù)據(jù)；根據(jù)初始幀率，并利用光線投...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種激勵(lì)電路、觸控裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，激勵(lì)電路，應(yīng)用于觸控裝置，包括：基材；第一導(dǎo)電部件，設(shè)于基材上并沿第一方向延伸；多個(gè)第二導(dǎo)電部件，設(shè)于基材上并沿第二方向延伸，多個(gè)第二導(dǎo)電部件的一端分別與第一導(dǎo)電部件相連，形成梳狀結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)軟件技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于數(shù)據(jù)庫(kù)的DWG到PDF轉(zhuǎn)換與批量打印方法及系統(tǒng)；本發(fā)明通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)模塊定義并記錄CAD軟件中的圖簽信息，并對(duì)預(yù)轉(zhuǎn)換DWG文件訪問(wèn)和識(shí)別；經(jīng)智能圖框模塊識(shí)別圖紙的圖框邊界，調(diào)整大小和位置；經(jīng)智...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種針對(duì)安卓核心類庫(kù)的差異分析方法，包括：S1，獲取Dex字節(jié)碼形式的兩個(gè)版本安卓核心類庫(kù)源代碼，兩個(gè)版本源代碼分別記為版本A和版本B；S2，解析每個(gè)版本的Dex字節(jié)碼文件，為類的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建立對(duì)應(yīng)的類表；S3，解析每個(gè)版本的De...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容器資源預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括搭建基于Kubernetes的微服務(wù)系統(tǒng)，配置監(jiān)控平臺(tái)，通過(guò)模擬真實(shí)用戶使用獲取日志結(jié)果構(gòu)建數(shù)據(jù)集；基于所述數(shù)據(jù)集，構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)G?TimesNet模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同處理系統(tǒng)、方法、處理設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：一農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集模塊，用于實(shí)時(shí)采集田間的多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)；若干邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，用于對(duì)多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣預(yù)處理；一云手機(jī)平臺(tái)，用于采用訓(xùn)練好的基于TCN和LSTM的人工智...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于邊緣計(jì)算的AI數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及邊緣AI處理領(lǐng)域，包括，根據(jù)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)地址定義AI模型的權(quán)重矩陣，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入AI模型進(jìn)行多維度特征分析，提取高階數(shù)據(jù)表征；通過(guò)指令解碼方法解析處理模式得到稀疏度等級(jí)，并基于高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種處理器任務(wù)分配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可應(yīng)用于金融保險(xiǎn)、醫(yī)療平臺(tái)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過(guò)將客戶端的用戶信息和任務(wù)指令進(jìn)行分析得到排序優(yōu)先級(jí)，根據(jù)任務(wù)指令對(duì)處理器的任務(wù)需求內(nèi)存，對(duì)處理器的空置內(nèi)存進(jìn)行分配，得到內(nèi)存分配結(jié)果，檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：在目標(biāo)客戶端創(chuàng)建第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；響應(yīng)于成功創(chuàng)建第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，向主機(jī)端發(fā)送多個(gè)共享數(shù)據(jù)字段；接收主機(jī)端返回的創(chuàng)建響應(yīng)信息；響應(yīng)基于創(chuàng)建響應(yīng)信息確定主機(jī)端成功創(chuàng)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種鏈路處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及電子設(shè)備，涉及存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，包括：在監(jiān)測(cè)到多個(gè)鏈路中存在異常鏈路的情況下，對(duì)異常鏈路執(zhí)行錯(cuò)誤注入操作，其中，異常鏈路為處于不穩(wěn)定狀態(tài)的鏈路，錯(cuò)誤注入操作用于調(diào)大異常鏈路的錯(cuò)誤參數(shù)的參數(shù)值，在對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種服務(wù)器老化測(cè)試故障的處理方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取服務(wù)器老化測(cè)試時(shí)至少兩個(gè)節(jié)點(diǎn)處的感知數(shù)據(jù)；在服務(wù)器發(fā)生故障時(shí)，基于預(yù)設(shè)動(dòng)態(tài)閾值曲線，與故障特征數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)而確定服務(wù)器的故障等級(jí)，從而生成對(duì)應(yīng)的故障處理方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的算網(wǎng)系統(tǒng)日志異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取原始日志流后，采用滑動(dòng)窗口劃分方法，基于預(yù)設(shè)的時(shí)間步長(zhǎng)參數(shù)△t和窗口長(zhǎng)度參數(shù)△T對(duì)日志流進(jìn)行遍歷式分割，生成多組日志序列；分別提取每組日志序列的語(yǔ)義特征、序列特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，所述數(shù)據(jù)采集方法包括：根據(jù)當(dāng)前訂單信息和采集策略數(shù)據(jù)庫(kù)確定各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的采集優(yōu)先級(jí)；根據(jù)各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)信息和所述采集優(yōu)先級(jí)得到各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的目標(biāo)采集策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種自動(dòng)測(cè)試方法、車輛、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)自動(dòng)測(cè)試方法具體包括：獲取目標(biāo)測(cè)試用例和目標(biāo)測(cè)試腳本，并基于目標(biāo)測(cè)試用例、目標(biāo)測(cè)試腳本和預(yù)設(shè)的歷史測(cè)試報(bào)告生成多個(gè)第一測(cè)試腳本函數(shù)；確定多個(gè)第一測(cè)試腳本函...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N軟件的翻譯測(cè)試方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：在目標(biāo)軟件的第一語(yǔ)言模式下，響應(yīng)于用戶輸入的測(cè)試操作，得到第一測(cè)試結(jié)果、并根據(jù)測(cè)試操作生成測(cè)試腳本；切換至目標(biāo)軟件的第二語(yǔ)言模式下，執(zhí)行測(cè)試腳本，得到第二測(cè)試結(jié)果；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，公開了一種基于任務(wù)分流的數(shù)據(jù)遷移方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：掃描源端目錄層級(jí)與目標(biāo)端目錄層級(jí)，生成源端文件元數(shù)據(jù)與目標(biāo)端文件元數(shù)據(jù)；基于文件路徑將文件分類為源端獨(dú)有文件、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向關(guān)鍵生態(tài)評(píng)估參數(shù)估算的自動(dòng)化數(shù)據(jù)、模型裝配方法與裝置，該方法包括如下步驟：匯集關(guān)鍵生態(tài)評(píng)估參數(shù)估算案例進(jìn)行特征解析與學(xué)習(xí)，抽取關(guān)鍵參數(shù)估算核心知識(shí)構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，收集、整理與挖掘不同類型生態(tài)數(shù)據(jù)并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)，收集、整理不同類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大語(yǔ)言模型技術(shù)領(lǐng)域，且公開了基于知識(shí)圖譜增強(qiáng)的大語(yǔ)言模型訓(xùn)練方法，包括以下步驟：S1、多源異質(zhì)知識(shí)圖譜構(gòu)建；S2、混合注意力異質(zhì)圖編碼；S3、雙向映射預(yù)訓(xùn)練任務(wù)；S4、位置特定門控融合。該基于知識(shí)圖譜增強(qiáng)的大語(yǔ)言模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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