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          • 本發(fā)明公開了一種基于SIMD計算平臺的FFT運算方法,所述方法包括:獲取由長度為N的實數(shù)向量組成的向量集合R,實數(shù)向量以長度為size的浮點數(shù)存儲,并在內(nèi)存中分配2L?2塊長度為N×size的連續(xù)存儲空間;其中,N為2的整數(shù)次冪,L為以2為...
          • 本發(fā)明公開了一種基于DOM的企業(yè)知識網(wǎng)絡構(gòu)建方法及系統(tǒng),該方法包括:S1:解析PDF文檔,生成包含各文檔元素及其層級結(jié)構(gòu)的文檔對象模型;S2:基于所述DOM進行知識實體提取,為每一個知識實體生成包含實體內(nèi)容及其在所述DOM中節(jié)點路徑的文檔引...
          • 本發(fā)明提供基于深度學習的計算機文檔智能合規(guī)檢測系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡對鄰接矩陣進行拓撲結(jié)構(gòu)分析以檢測異常得到結(jié)構(gòu)偏離度,并通過預訓練語言模型解析決策路徑節(jié)點序列生成語義沖突特征;將結(jié)構(gòu)偏離度與語義沖突特征相融合,生...
          • 本說明書的多個實施例涉及信息技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的智能客戶溝通輔助管控方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:讀取客戶信息,生成客戶的若干個價值描述,接收待溝通內(nèi)容及溝通目標描述;識別所述待溝通內(nèi)容的語義,根據(jù)所述語義將所述待溝通內(nèi)容劃分為...
          • 本發(fā)明屬于水文信息服務技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于大語言模型的雨水情智能交互服務平臺,包括:數(shù)據(jù)處理層,用于獲取多模態(tài)的水文數(shù)據(jù)并向量化處理,以構(gòu)建向量化數(shù)據(jù)庫;知識表達層,用于分層處理向量化數(shù)據(jù)庫以形成分層圖結(jié)構(gòu),構(gòu)建相鄰分層圖結(jié)構(gòu)之間的...
          • 本發(fā)明涉及軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種軌跡點狀態(tài)識別方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括:對獲取的原始軌跡數(shù)據(jù)進行壓縮處理,得到不同目標對象的目標軌跡數(shù)據(jù);根據(jù)預設時空密度約束條件對各目標對象的目標軌跡數(shù)據(jù)分別進行軌跡分析...
          • 本發(fā)明提供了一種基于檢索增強生成技術(shù)的農(nóng)業(yè)病蟲害問答系統(tǒng),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,問答系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、向量化模塊、知識庫構(gòu)建模塊、查詢處理模塊、檢索模塊和答案生成模塊;數(shù)據(jù)收集模塊用于獲取包含圖像樣本及其文本化標簽的農(nóng)作物病蟲害數(shù)據(jù)集;...
          • 本發(fā)明涉及冷熱數(shù)據(jù)存儲領(lǐng)域,具體為基于大模型的冷熱數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化方法,包括:業(yè)務集成模塊、數(shù)據(jù)依賴模塊、模式更新模塊、冷熱分區(qū)模塊和文件合并模塊,業(yè)務集成模塊用于采集業(yè)務數(shù)據(jù),形成訓練數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)依賴模塊用于擬合業(yè)務數(shù)據(jù),得到數(shù)據(jù)血緣模型,模...
          • 本申請涉及一種RDMA讀操作方法、請求端和響應端,包括:請求端在發(fā)送RDMA讀請求前,先在本地根據(jù)SQ WQE創(chuàng)建一個CRRL數(shù)據(jù),并將其存儲在SRAM存儲器中,將SQ WQE的相關(guān)信息存儲在Cache中,并通過一個TCAM存儲器記錄標簽和...
          • 本申請公開了一種節(jié)點通信方法、電子設備及存儲介質(zhì),獲取目標處理器核心對應的節(jié)點通信資源集合;根據(jù)節(jié)點通信資源集合,為目標節(jié)點構(gòu)建虛擬端口;通過虛擬端口建立發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點的通信連接,并更新發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點的通信連接鏈表,發(fā)送節(jié)點為用于發(fā)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N服務器系統(tǒng)和NVMe卡槽指示燈的控制方法。本申請?zhí)峁┑姆掌飨到y(tǒng),包括PCIe擴展板和NVMe背板;PCIe擴展板上設置有PCIe Swith芯片和擴展CPLD,NVMe背板上設置有背板CPLD和多個用于安裝NVMe固態(tài)硬盤的...
          • 本發(fā)明涉及軟件自動化測試技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種面向云計算環(huán)境的軟件自動化測試與優(yōu)化方法,包括以下步驟:S1:對待測軟件的測試用例集進行靜態(tài)分析,生成測試特征集;S2:將測試用例聚合為K個測試任務包;S3:將測試任務包映射至資源狀態(tài)向量匹配的...
          • 本申請公開了一種溫度控制方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,由于先建立散熱系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程來獲取最優(yōu)化誤差時對應的預測核心矩陣,再實時獲取散熱區(qū)域的傳感器數(shù)據(jù)更新當前狀態(tài)向量,調(diào)用存儲的預測核心矩陣與當前狀態(tài)向量確定...
          • 本發(fā)明涉及飛行仿真技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及了一種飛行仿真設備的實時數(shù)據(jù)驅(qū)動方法、系統(tǒng)及設備,旨在解決傳統(tǒng)測試流程中通信延遲大、初始化效率低、控制精度差的問題。本發(fā)明包括:從數(shù)據(jù)庫讀取初始化條件參數(shù)表,經(jīng)變量別名映射轉(zhuǎn)換后,通過數(shù)據(jù)分發(fā)服務更新仿真...
          • 本發(fā)明涉及一種基于知識圖譜與大模型的智能運維方法、裝置及電子設備,該方法包括:采集Kubernetes集群的多源運行時數(shù)據(jù);基于資源變更事件構(gòu)建帶時間維度的知識圖譜,響應于圖譜關(guān)系失效記錄終止時間,響應于新增關(guān)系記錄起始時間且不設終止時間,...
          • 本公開實施例公開了一種AIGC模型高效加載方法、裝置、存儲介質(zhì)以及程序產(chǎn)品。其方法包括:獲取AIGC模型的全局熱度參數(shù),以此將AIGC模型預加載到CPU內(nèi)存中,構(gòu)建CPU預加載模型清單;獲取每個AIGC模型的用戶熱度參數(shù),結(jié)合全局熱度參數(shù)獲...
          • 本發(fā)明提出了一種適用于數(shù)字資產(chǎn)管理的數(shù)據(jù)交互共享方法和系統(tǒng)。屬于數(shù)字資產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域;所述方法包括:從多個來源采集具有空間屬性的數(shù)字資產(chǎn),對于采集到的空間數(shù)字資產(chǎn),進行空間架構(gòu)建模,構(gòu)建空間架構(gòu)模型,對空間架構(gòu)模型進行特征萃取,提取出空間數(shù)...
          • 本申請為基于區(qū)塊鏈的多方協(xié)作可信沙盒任務調(diào)度方法和系統(tǒng),屬于電網(wǎng)裝備控制領(lǐng)域,針對現(xiàn)有任務調(diào)度效率低下的問題,提出基于區(qū)塊鏈的多方協(xié)作可信沙盒任務調(diào)度方法,包括:構(gòu)建沙盒狀態(tài)和任務需求的數(shù)學建模,獲取計算任務需求及用戶公鑰,并獲取分布式計算...
          • 本說明書實施例提供操作請求執(zhí)行方法以及交易操作系統(tǒng),計算設備,其中操作請求執(zhí)行方法,應用于交易操作系統(tǒng)中的交易中介平臺,該方法包括:獲取交易隊列和非交易隊列,其中,非交易隊列的執(zhí)行優(yōu)先級低于交易隊列;觸發(fā)從交易隊列中順序取出交易操作請求并執(zhí)...
          • 本發(fā)明屬于協(xié)同控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于開源鴻蒙系統(tǒng)的開發(fā)實驗箱多設備協(xié)同控制方法。該方法通過開源鴻蒙系統(tǒng)的分布式設備管理平臺,實現(xiàn)實驗箱設備的接入與身份認證、自動發(fā)現(xiàn)與動態(tài)連接;利用統(tǒng)一資源調(diào)度機制,完成資源信息采集、策略匹配及動態(tài)分...
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