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								      本發(fā)明公開了疏水各向異性薄膜的偏光片可靠性增強方法，涉及偏光片技術領域，包括以下步驟：步驟一：將主鏈疏水性聚合物基體與液晶性單體在60?90℃下熔融共混，形成預聚物；步驟二：向預聚物中加入交聯(lián)劑、納米無機填料及助劑，在真空脫泡后通過狹縫擠出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光學鏡頭技術領域，公開了一種大視場角車載DMS監(jiān)控鏡頭及攝像模組，車載DMS監(jiān)控鏡頭包括：沿光軸從物側到像側依次設置的第一透鏡、第二透鏡、第三透鏡以及第四透鏡；第一透鏡具有負光焦度，其物側面呈凸面結構，像側面呈凹面結構；第二透鏡具...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N玉米收割機的對行控制方法、裝置、設備及存儲介質。該方法包括：獲取玉米收割機前方的玉米植株圖像信息；獲取玉米收割機的當前位置經緯度數(shù)據(jù)；根據(jù)玉米作物圖像信息，確定玉米植株邊界點均值坐標；根據(jù)當前位置經緯度數(shù)據(jù)，確定玉米收割機的中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)字孿生領域，公開了一種礦漿脫水工藝數(shù)字孿生方法，包括以下步驟:礦漿脫水工藝設備數(shù)據(jù)實時采集及控制；構建工業(yè)試驗數(shù)據(jù)庫；建立虛擬映射模型數(shù)據(jù)實時傳輸并實現(xiàn)可視化：建立設備幾何宏觀模型承裝平臺；數(shù)字可視化并調控。本發(fā)明還公開了一種礦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分布式時變優(yōu)化算法的多機器人固定時間協(xié)同圍捕方法及系統(tǒng)，該方法包括：建立多機器人系統(tǒng)的動力學模型及通信拓撲圖；將多機器人系統(tǒng)固定時間分布式圍捕問題轉化為固定時間分布式時變優(yōu)化問題，構建全局目標函數(shù)；設計固定時間分布式梯度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖標屬性值的確定方法、裝置及電子設備。其中，該方法包括：接收屬性值確定請求；響應于屬性值確定請求，依據(jù)待確定屬性項與多個屬性標識，確定多個屬性匹配向量；依據(jù)命中屬性標識分別在多個屬性匹配向量下對應的向量位置，確定多個屬性匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      一種實現(xiàn)非連續(xù)硬件輸入和輸出位號批量及邏輯別名共同編程的方法，根據(jù)修正建議記錄，采用自動化的映射更新算法，對信號邏輯關聯(lián)表中偏差較大的信號進行重新綁定，獲取更新后的信號映射關系，確保信號與邏輯名稱之間的高度一致性；針對更新后的信號映射關系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能計算中心云平臺的算力運行任務鏡像拉取加速方法和裝置，涉及智能計算中心、智算中心及算力基礎設施技術領域，應用于智能計算中心云平臺，所述智能計算中心云平臺包括鏡像倉庫和容器，包括：步驟S1：所述鏡像倉庫接收客戶端推送的第一鏡像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及處理器技術領域，提供一種眾核處理器及眾核網絡節(jié)點調度方法。眾核處理器包括基于Noc通信的主核及從核；從核包括多個節(jié)點，用于響應主核下發(fā)的任務；節(jié)點包括第一存儲器、處理器、第二存儲器、任務處理單元及釋放單元。第一存儲器存儲初始化指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于GPU計算?訪存混合感知負載均衡的SpMV方法。該方法首先讀取多物理場矩陣數(shù)據(jù)文件，并將其轉化為CSR存儲格式。接著，通過基準測試量化實驗平臺的計算與訪存時間比，獲取訪存?計算負載系數(shù)。利用GPU高效內存感知模型，模擬GP...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種面向國產DCU平臺的稀疏對角矩陣向量乘法優(yōu)化方法。該方法首先對船舶仿真生成的原始矩陣數(shù)據(jù)進行預處理，采用COO格式完成初始數(shù)據(jù)結構化轉換。基于可變閾值機制，對矩陣元素進行主對角線密集區(qū)與離散區(qū)的劃分，并通過優(yōu)化索引映射實現(xiàn)高效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種異構集群的資源分配方法、裝置、設備及存儲介質。該方法包括：接收至少一個系統(tǒng)發(fā)送的資源請求作業(yè)，對多個所述資源請求作業(yè)進行預排隊，以得到第一作業(yè)隊列；其中，所述資源請求作業(yè)包括GPU資源請求作業(yè)和/或CPU資源請求作業(yè)；基于層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深度學習模型訓練優(yōu)化技術領域，特別涉及一種DNN模型并行訓練中細粒度資源調度方法及系統(tǒng)，將DNN模型轉化為計算圖表示并結合計算設備拓撲信息構建計算圖；將DNN模型訓練過程的計算階段劃分與各計算階段到計算設備的資源映射建模為階段劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能計算中心云平臺的算力資源調整方法及裝置，涉及智能計算中心、智算中心及算力基礎設施技術領域，以解決現(xiàn)有技術中算力資源的利用率低下的問題。該方法包括步驟S1、獲取算力運行任務執(zhí)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；步驟S2、基于所述算力運行任務執(zhí)行狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種加速卡混合部署方法、裝置及電子設備，方法包括：對整體計算圖進行分割，得到分割計算圖；將分割計算圖的計算特性指標輸入至性能預測模型，得到性能預測模型輸出的各類加速卡分別執(zhí)行分割計算圖的性能預測數(shù)據(jù)；基于分割計算圖的性能預測數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于MCU與嵌入式Web的輕量化BMC遠程管理方法及相關設備，屬于服務器管理領域，通過ASP請求BMC端獲取被管節(jié)點的傳感器信息、板卡信息和SEL記錄數(shù)據(jù)，并與板卡Tab對應后顯示在遠程Web端；同時將被管節(jié)點板卡信息發(fā)送至后端...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N表鏈路治理方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質。該表鏈路治理方法包括：基于表血緣數(shù)據(jù)構建表鏈路，表鏈路以有向無環(huán)圖的形成存在；在表鏈路中由下至上地使各表節(jié)點向上游節(jié)點發(fā)送包含自身屬性的節(jié)點屬性消息，上游節(jié)點根據(jù)接收到的節(jié)點屬性消息...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書公開了一種數(shù)據(jù)查詢方法、裝置、存儲介質及電子設備，服務器可以通過多輪數(shù)據(jù)映射計算將大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)映射到位數(shù)組中，從而可以基于位數(shù)組查詢出實時數(shù)據(jù)是否為新增數(shù)據(jù)，而由于位數(shù)組中并未存儲歷史數(shù)據(jù)具體的值，而是通過將各歷史數(shù)據(jù)與位數(shù)組中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于油氣田開發(fā)工程技術領域。提供了一種注膠囊聚合物水平井由跟段至流量分配完成的注入剖面計算方法。該方法基于聚丙烯酰胺膠囊聚合物與水的混合流體，通過修正后的注入數(shù)學模型實現(xiàn)水平井注入剖面的精確計算。首先，通過吸液指數(shù)模型計算第n段分配的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)處理領域，尤其涉及用于試驗數(shù)據(jù)的多模態(tài)融合分析方法及系統(tǒng)，該方法通過構建雙向多模態(tài)約束生成模型，融合多模態(tài)推理生成、正向邏輯約束及反向因果約束子模型，實現(xiàn)對實時多維需求數(shù)據(jù)的智能分析；其中，正向邏輯約束子模型基于試驗標準...
								
            
							
            
							
						
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