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          • 本申請實施例提出了一種NAND Flash數(shù)據(jù)的讀寫方法、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括首先接收原始數(shù)據(jù)的寫入請求;根據(jù)所述原始數(shù)據(jù)得到ECC校驗信息,將所述ECC校驗信息進行隨機化處理,得到目標數(shù)據(jù);將所述目標數(shù)據(jù)寫入NAND Flash...
          • 本發(fā)明公開了一種遠程通信模組主從狀態(tài)監(jiān)控及切換系統(tǒng),涉及嵌入式通信模組遠程升級管理技術(shù)領(lǐng)域,用于解決主從結(jié)構(gòu)升級過程中高風險階段刷寫失敗、系統(tǒng)失效及參數(shù)丟失問題;通過在系統(tǒng)運行過程中實時采集模組運行狀態(tài)與刷寫健康度指標,結(jié)合主從結(jié)構(gòu)實現(xiàn)可控...
          • 本發(fā)明涉及一種基于智能眼鏡的多智能體協(xié)作方法及系統(tǒng),本發(fā)明的多智能體協(xié)作方法包括解析智能眼鏡的實時數(shù)據(jù)得到任務事件;獲取任務事件預設(shè)的預期延遲預算和任務預計時長,將預期延遲預算和任務預計時長與每一智能體的預設(shè)的端點能力進行匹配,從多智能體中...
          • 本發(fā)明屬于邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于數(shù)據(jù)通信的分布式邊緣計算方法,獲取終端設(shè)備的任務信息和邊緣節(jié)點的算力數(shù)據(jù)創(chuàng)建多目標優(yōu)化模型及其數(shù)學模型框架,獲取滿足優(yōu)化目標和約束條件的最優(yōu)解,構(gòu)建分布式計算網(wǎng)絡架構(gòu),將計算任務分解為N個異構(gòu)子任...
          • 本發(fā)明提供一種UWP應用外發(fā)管控功能兼容性適配方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),具體屬于UWP應用處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:服務模塊創(chuàng)建命名管道實例,授予所有UWP程序?qū)υ撁艿缹嵗脑L問權(quán)限;驅(qū)動模塊在監(jiān)測到進程主模塊加載事件時,向服務模塊發(fā)送進程...
          • 本申請涉及互動內(nèi)容更新技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種云平臺互動內(nèi)容智能更新方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)預獲取的用戶操作數(shù)據(jù),對用戶操作行為進行分析計算熱力值,構(gòu)建云平臺點擊熱力圖;通過預設(shè)的意圖分析模型,從所述云平臺點擊熱力圖中分析用戶的操作意圖,構(gòu)建意圖...
          • 本申請公開了一種河道監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理方法、裝置及電子設(shè)備,涉及水利領(lǐng)域以及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。其中,該方法包括:對來自不同監(jiān)測設(shè)備的河道監(jiān)測數(shù)據(jù)以張量形式進行融合,得到融合后的目標數(shù)據(jù);對目標數(shù)據(jù)進行局部流形結(jié)構(gòu)分析,得到目標數(shù)據(jù)中不同的局部數(shù)據(jù)之...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于三維數(shù)字孿生模型的自然保護區(qū)數(shù)據(jù)融合展示方法。內(nèi)容包括:采集自然保護區(qū)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并進行智能化預處理,得到預處理后的數(shù)據(jù);對預處理后的數(shù)據(jù)進行初步特征提取并進行降維處理,得到降維后的特征數(shù)...
          • 本公開的實施例公開了基于多模態(tài)缺失數(shù)據(jù)的情感識別方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法的一具體實施方式包括:生成多模態(tài)情感數(shù)據(jù)序列集;執(zhí)行以下步驟:得到對應多模態(tài)情感數(shù)據(jù)的文本模態(tài)特征信息、音頻模態(tài)特征信息和視頻模態(tài)特征信息;生成對應多模態(tài)情感數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及軟件安全領(lǐng)域,具體公開一種基于容器隔離的軟件補丁安全執(zhí)行方法及系統(tǒng)。通過Go語言實現(xiàn)以下步驟:接收目標軟件路徑與補丁文件路徑;創(chuàng)建臨時容器環(huán)境,以只讀方式掛載軟件目錄,可執(zhí)行形式掛載補丁文件;在宿主機運行網(wǎng)絡監(jiān)控模塊,采用透明代理...
          • 本申請屬于鐵磁材料磁滯模型技術(shù)領(lǐng)域,公開一種磁粉芯磁滯及損耗特性模擬方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:基于麥克斯韋方程組求解金屬球體顆粒內(nèi)部的渦流場表達式,將渦流場表達式的計算結(jié)果乘以磁粉芯總顆粒數(shù),獲得顆粒內(nèi)部總渦流損耗;對磁粉芯表面進...
          • 本發(fā)明適用于直線電機技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種直線電機模組的選型方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備。其中,一種直線電機模組的選型方法,包括如下步驟:獲取所需直線電機模組的第一電機所需參數(shù)和第一導軌所需參數(shù);根據(jù)第一電機所需參數(shù)和第一導軌所需參數(shù)篩選符合要求的...
          • 本發(fā)明提供了一種案件數(shù)據(jù)分配方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備,該方法首先根據(jù)案件數(shù)據(jù)的類型參數(shù)確定案件數(shù)據(jù)對應的指標參數(shù);然后確定指標參數(shù)對應的評分策略及其對應的權(quán)重值,利用評分策略和權(quán)重值計算得到案件數(shù)據(jù)的評分結(jié)果;隨后獲取案件數(shù)據(jù)對應的調(diào)解員數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明公開了基于維保記錄的車輛保養(yǎng)提醒系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括維保記錄多維度時序關(guān)聯(lián)分析處理單元、車輛運行狀態(tài)實時參數(shù)采集與動態(tài)特征提取單元、保養(yǎng)需求關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與潛在風險預測單元、個性化保養(yǎng)項目動態(tài)匹配與優(yōu)先級排序單元、保養(yǎng)提醒信息多模態(tài)生成...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,提供了光伏巡檢機器人智能運維方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備,通過對不同傳感器的數(shù)據(jù)進行差異化提取,僅保留局部的關(guān)鍵信息,減少無效信息的傳輸,并進行協(xié)議統(tǒng)一和時間戳對齊來避免數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性失效,然后在分析和識別的基礎(chǔ)上通過動態(tài)...
          • 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開一種微電網(wǎng)電碳聯(lián)合交易方法、系統(tǒng)及介質(zhì),包括:構(gòu)建區(qū)域互聯(lián)微電網(wǎng)系統(tǒng)模型;構(gòu)建本地電?碳聯(lián)合市場機制,采用多輪雙邊拍賣方式進行訂單匹配,結(jié)合電價與碳價聯(lián)合出價規(guī)則,確定交易結(jié)果并通過潮流約束校驗;基于微電...
          • 本發(fā)明公開了一種基于偏好數(shù)據(jù)協(xié)同的廣告投放策略優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及廣告投放技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集本地廣告投放平臺的內(nèi)部用戶數(shù)據(jù),并通過安全數(shù)據(jù)接口獲取第三方平臺的外部用戶數(shù)據(jù),對上述數(shù)據(jù)進行整合與預處理,提取顯式偏好數(shù)據(jù)與隱式偏好數(shù)據(jù);...
          • 本發(fā)明涉及基于退化原型學習的多退化醫(yī)學圖像統(tǒng)一融合方法,屬醫(yī)學圖像融合領(lǐng)域。本發(fā)明包括:通過成像原理生成低劑量PET數(shù)據(jù)、CT金屬偽影數(shù)據(jù)、存在運動偽影的MRI數(shù)據(jù);利用特征選擇機制學習退化原型;通過低秩分解策略,將基礎(chǔ)融合模型分解為多個分...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于MRI影像分析的腦小血管病灶識別檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)包括處理器和存儲器,處理器執(zhí)行存儲器存儲的計算機程序以實現(xiàn)如下步驟:獲取像素點的正常可能性表征值;根據(jù)正常可能性表征值,得到疑似切片圖像以及疑似切片...
          • 本發(fā)明提出一種融合空間特征的色紡紗線顏色表征方法,通過5種孔徑多位置光譜采集,構(gòu)建“1D?CNN時序特征提取→DNN孔徑內(nèi)融合→Bi?LSTM空間順序建模→ResNet圖像顏色特征提取→金字塔池化層圖像空間特征提取→Transformer跨...
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