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          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)中心服務(wù)器復(fù)合式散熱控制系統(tǒng)及方法,具體涉及服務(wù)器散熱技術(shù)領(lǐng)域,包括復(fù)合散熱模塊,熱耗分級模塊,溫度監(jiān)測模塊,管路輸送模塊,優(yōu)化控制模塊與自然散熱強化模塊。本發(fā)明通過動態(tài)匹配服務(wù)器熱耗與復(fù)合散熱模式,顯著降低數(shù)據(jù)中心能耗...
          • 本申請涉及一種基于ARM處理器的SpMV計算方法與系統(tǒng),該方法包括:將稀疏矩陣按照預(yù)設(shè)尺寸分塊,從劃分的非零塊中識別稀疏塊;稀疏塊按行分割后的行塊包括零行塊;將非稀疏塊按第一存儲格式(BCSR存儲格式)存儲;將每個稀疏塊按行分割得到多個行塊...
          • 本申請涉及一種基于CPU?DSP的稀疏矩陣向量乘異構(gòu)并行計算方法,具體而言,針對所述稀疏矩陣中每一行,去掉所述行中的零元素,并將所述行中的非零元素劃分為相同長度的切片;將各個所述切片按照所述目標(biāo)存儲格式存儲;所述目標(biāo)存儲格式對應(yīng)第一數(shù)組、第...
          • 本申請涉及一種針對稠密矩陣乘法的異構(gòu)并行計算方法。稠密矩陣乘法用于對第一矩陣和第二矩陣進(jìn)行乘法運算。在主機(jī)端將第一矩陣按行均分給各進(jìn)程,以及確定并存儲第二矩陣的劃分方案;每個進(jìn)程從第一矩陣中劃分對應(yīng)的第一子矩陣。在計算設(shè)備端,各線程并行地根...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N納管密碼設(shè)備的插件化實現(xiàn)方法、設(shè)備及計算機(jī)可讀介質(zhì),該方案首先獲取密碼設(shè)備的插件包,然后可以解析所述插件包的內(nèi)容,將基礎(chǔ)信息持久化保存至數(shù)據(jù)庫中,并將接口程序加載至內(nèi)存中;由此當(dāng)需要實現(xiàn)密碼服務(wù)時,就可以直接從內(nèi)存中調(diào)用對應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開了機(jī)房算力資源智能分配方法及系統(tǒng),本發(fā)明涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,通過算力資源監(jiān)控模塊實時監(jiān)控機(jī)房運行狀態(tài),獲取機(jī)房當(dāng)前可用的算力資源信息,同時提取出正在等待處理的若干任務(wù)進(jìn)程,精準(zhǔn)獲取每個任務(wù)所需的算力資源及截止時間要求,并對這些數(shù)據(jù)...
          • 本申請?zhí)峁┮环NSPI和GPIO混合模擬JTAG接口的方法、模擬的JTAG接口及測試設(shè)備。該方法包括:選擇用于模擬的SPI接口以及GPIO接口,并使SPI接口工作在主機(jī)模式以及第一通信模式下;將SPI接口的時鐘引腳作為測試時鐘引腳、SPI接口...
          • 本發(fā)明涉及計算機(jī)信息處理技術(shù)領(lǐng)域,特指一種數(shù)字文檔治理系統(tǒng)、方法及存儲介質(zhì),該治理方法包括如下步驟:在文件整理時,獲取待整理的文件以及文件整理指令;基于大語言模型識別文件整理指令、對待整理的文件進(jìn)行文件內(nèi)容整合以及生成與待整理的文件相對應(yīng)的...
          • 本發(fā)明公開了一種脊柱側(cè)凸康復(fù)數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì),所述方法包括:提取脊柱側(cè)凸治療康復(fù)數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,并比對得到所述脊柱側(cè)凸治療康復(fù)數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型;根據(jù)所述結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù),構(gòu)建對應(yīng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu);根據(jù)所述...
          • 本發(fā)明涉及一種具備類型和節(jié)點安全的通用雙向鏈表管理方法及設(shè)備,該方法包括:定義通用節(jié)點類和通用鏈表類;定義繼承于鏈表類的通用模板類,參數(shù)包括節(jié)點的數(shù)據(jù)類型以及節(jié)點的內(nèi)存偏移;以節(jié)點類型為參數(shù)在鏈表類中定義鏈表操作函數(shù)和遍歷函數(shù);以數(shù)據(jù)類型為...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于大模型的參數(shù)優(yōu)化方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該基于大模型的參數(shù)優(yōu)化方法包括:獲取用戶的輸入信息;對輸入信息進(jìn)行意圖識別,判斷是否進(jìn)行API檢索處理;響應(yīng)于進(jìn)行API檢索處理,則根據(jù)輸入信息進(jìn)行A...
          • 本發(fā)明公開了一種高精度地理實體房屋圖元數(shù)據(jù)處理方法,包括以下步驟:S1、數(shù)據(jù)獲取,S2、數(shù)據(jù)預(yù)處理,S3、特征提取,S4、數(shù)據(jù)融合,S5、數(shù)據(jù)存儲管理。本發(fā)明中通過搭建含自注意力機(jī)制的數(shù)據(jù)融合網(wǎng)絡(luò),自適應(yīng)分配多源數(shù)據(jù)權(quán)重,并采用改進(jìn)的多模態(tài)...
          • 本發(fā)明提供一種多元時序數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng),屬于時序數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,獲取待檢測的多元時序數(shù)據(jù);利用預(yù)先訓(xùn)練好的檢測模型對獲取的待檢測的多元時序數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到異常檢測結(jié)果;其中,所述檢測模型包括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、特征增強單元、時序建模單...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N智能駕駛數(shù)據(jù)分析方法及其系統(tǒng)、裝置和車輛,涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:通過獲取人工駕駛數(shù)據(jù)集并進(jìn)行缺失補全、矩陣轉(zhuǎn)置與歸一化處理,構(gòu)建具有場景類型標(biāo)注的數(shù)據(jù)矩陣,并結(jié)合實時采集的智能駕駛數(shù)據(jù),采用動態(tài)閾值自適應(yīng)檢測方法實現(xiàn)...
          • 本發(fā)明公開了一種光伏板余熱耦合發(fā)電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測方法及監(jiān)測系統(tǒng),方法包括采集運行原始數(shù)據(jù);對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類去噪處理;對去噪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和融合,得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù);基于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)建立健康指數(shù)模型,計算健康指數(shù)并與閾值對比;健康指數(shù)異常時進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種基于圖優(yōu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)融合方法及裝置,包括:采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并對所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;對預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征;基于所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征構(gòu)建...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧監(jiān)督管理系統(tǒng),屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括多源數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取預(yù)設(shè)地區(qū)的財政、社保、民政、農(nóng)業(yè)以及金融機(jī)構(gòu)的相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括民生資金的分配計劃、受益人名單、資金發(fā)放記錄和銀行流...
          • 本申請公開了一種開源系統(tǒng)框架層自定義接口鑒權(quán)方法,包括:在開源系統(tǒng)框架層創(chuàng)建自定義服務(wù),自定義服務(wù)提供至少一個自定義接口;建立加密存儲的鑒權(quán)白名單文件,包括需要授權(quán)的應(yīng)用的包名和簽名指紋信息;在自定義接口中集成鑒權(quán)觸發(fā)機(jī)制,當(dāng)外部應(yīng)用調(diào)用自...
          • 本發(fā)明公開了一種病毒庫檢測驗證與持續(xù)更新方法,包括如下步驟:下載ClamAV最新的病毒庫數(shù)據(jù)部署到目標(biāo)系統(tǒng)中,并驗證更新是否成功;通過分類器將最新的病毒庫數(shù)據(jù)分為已知病毒和未知病毒兩類,將未知病毒標(biāo)記為潛在新型惡意軟件并注入到Infecti...
          • 本發(fā)明涉及計算機(jī)系統(tǒng)性能與安全測試技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種計算機(jī)性能安全測試方法及系統(tǒng);具體為:實時獲取目標(biāo)系統(tǒng)的性能指標(biāo)、行為特征與安全事件數(shù)據(jù)并標(biāo)準(zhǔn)化處理,利用高斯混合模型對降維后的行為特征進(jìn)行聚類建模以建立正常行為模式簇,結(jié)合隱馬爾可夫模...
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