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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：在確定目標(biāo)存儲(chǔ)段用于存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)文件的情況下，對(duì)目標(biāo)存儲(chǔ)段進(jìn)行故障檢測(cè)；在檢測(cè)到目標(biāo)存儲(chǔ)段存在故障的情況下，根據(jù)目標(biāo)存儲(chǔ)段的存儲(chǔ)大小申請(qǐng)新存儲(chǔ)段；根據(jù)對(duì)目標(biāo)存儲(chǔ)段中有效頁(yè)面的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種通信異常的處理方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，在接收到本地可編程多處理器發(fā)送的通信請(qǐng)求，且未接收到對(duì)應(yīng)的請(qǐng)求響應(yīng)信息時(shí)，通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算該通信請(qǐng)求的響應(yīng)等待時(shí)間，并在響應(yīng)等待時(shí)間大于或等于預(yù)設(shè)的等待時(shí)間閾值時(shí)，向本地可編程多處理器發(fā)送...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種代碼測(cè)試方法、裝置、電子設(shè)備及可讀介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法中，響應(yīng)于目標(biāo)程序的代碼提交請(qǐng)求，基于預(yù)創(chuàng)建的黑名單中當(dāng)前記錄的第一測(cè)試用例，對(duì)代碼提交請(qǐng)求指示的待提交代碼進(jìn)行測(cè)試，得到黑名單測(cè)試結(jié)果。基于預(yù)創(chuàng)建的白名...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種訪存方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：接收緩存行訪問(wèn)請(qǐng)求；從所述緩存行訪問(wèn)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的目標(biāo)內(nèi)存地址中提取標(biāo)簽信息，包括：共享標(biāo)簽、私有標(biāo)簽、組索引、塊間偏移和塊內(nèi)偏移；基于標(biāo)簽信息查詢緩存行訪問(wèn)請(qǐng)求是否命...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)得到預(yù)測(cè)結(jié)果的方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：基于特征分詞器Feature Tokenizer模塊將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的預(yù)設(shè)格式數(shù)據(jù)；其中，所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)為表格數(shù)據(jù)；基于多頭...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取第一語(yǔ)言模型應(yīng)用的領(lǐng)域的領(lǐng)域知識(shí)集合；根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)集合和預(yù)設(shè)模板，生成多個(gè)問(wèn)答對(duì)；對(duì)于每個(gè)問(wèn)答對(duì)，根據(jù)推理文本和第一答案文本，對(duì)第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種搜索聯(lián)想詞展示方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，所述方法包括：根據(jù)用戶在音樂(lè)應(yīng)用中輸入的搜索詞，獲取多個(gè)聯(lián)想詞；獲取各個(gè)所述聯(lián)想詞與所述搜索詞的相關(guān)性、各個(gè)所述聯(lián)想詞的歷史交互特征、實(shí)時(shí)交互特征和飆升交互特征；根據(jù)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種歌詞邊界確定方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取待確定歌詞邊界的演唱音頻對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音段起始時(shí)間點(diǎn)和語(yǔ)音段結(jié)束時(shí)間點(diǎn)，以及針對(duì)演唱音頻的歌詞預(yù)先標(biāo)注的預(yù)標(biāo)注起始時(shí)間點(diǎn)和預(yù)標(biāo)注結(jié)束時(shí)間點(diǎn)；根據(jù)預(yù)標(biāo)注起始時(shí)間點(diǎn)與語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種考慮空間拱效應(yīng)的深豎井土壓力確定方法、介質(zhì)及設(shè)備，涉及巖土工程技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過(guò)獲取深豎井結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)參數(shù)和土體物理學(xué)參數(shù)，建立單井筒滑裂面分析模型；求出圓形擋土墻主動(dòng)極限狀態(tài)土體滑裂面傾角的解析表達(dá)式；采用水平層分析法對(duì)圓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于特征選擇的態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)挖掘與智能預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明為解決高維大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)中特征選擇效率低、計(jì)算開(kāi)銷大的技術(shù)問(wèn)題，主要采用遺傳算法對(duì)特征子集進(jìn)行編碼和迭代優(yōu)化，并引入樣本類群分離度指標(biāo)DSSG作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于大模型的工業(yè)園區(qū)植被碳匯計(jì)量方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取多光譜影像，并對(duì)多光譜影像進(jìn)行實(shí)時(shí)定位處理，以得到工業(yè)園區(qū)正射影像；基于工業(yè)園區(qū)正射影像，通過(guò)工業(yè)園區(qū)植被定位，得到工業(yè)園區(qū)植被定位圖；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種致密氣藏壓裂甜點(diǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，屬于石油與天然氣工程水力壓裂技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括：獲取儲(chǔ)層參數(shù)和甜點(diǎn)評(píng)價(jià)參數(shù)的歷史值；基于儲(chǔ)層參數(shù)和甜點(diǎn)評(píng)價(jià)參數(shù)的歷史值計(jì)算每個(gè)儲(chǔ)層參數(shù)和甜點(diǎn)評(píng)價(jià)參數(shù)的差值矩陣，基于差值矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于VMD分解與CNN?BiLSTM的配電網(wǎng)故障分類方法，首先通過(guò)采集配電網(wǎng)母線零序電壓和變壓器低壓側(cè)電流信號(hào)作為后續(xù)分析信號(hào)，引用魚鷹和柯西變異的麻雀優(yōu)化算法優(yōu)化VMD分解的模態(tài)個(gè)數(shù)和帶寬約束參數(shù)，形成時(shí)頻特征矩陣，其次構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種列車牽引電機(jī)軸承未知復(fù)合故障的診斷方法及裝置，利用聲紋傳感器采集列車牽引電機(jī)軸承運(yùn)行時(shí)的聲紋信號(hào)，對(duì)聲紋信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，使用SACNN特征提取器對(duì)二維時(shí)頻域圖像進(jìn)行特征提取單一故障特征和復(fù)合故障特征；步驟S04：使用已知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種合閘電阻堆的溫度與應(yīng)力狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及溫度與應(yīng)力狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域，該方法包括在電阻堆不同部位布置光纖測(cè)溫傳感器，構(gòu)建二維溫度監(jiān)測(cè)網(wǎng)，并通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至處理系統(tǒng)；結(jié)合實(shí)時(shí)電流采集與功率監(jiān)測(cè)，分析電阻堆內(nèi)部熱量生成及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種戶儲(chǔ)設(shè)備異常監(jiān)控方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：實(shí)時(shí)獲取戶儲(chǔ)設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，判斷是否存在異常狀態(tài)；響應(yīng)于存在異常狀態(tài)，則獲取戶儲(chǔ)設(shè)備的異常日志數(shù)據(jù)，判斷戶儲(chǔ)設(shè)備是否存在第一類設(shè)備故障；響應(yīng)于戶儲(chǔ)設(shè)備不存在第一類設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了多傳感器融合的環(huán)境感知方法及裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)，該方法包括：獲取預(yù)設(shè)的多個(gè)傳感器采集的目標(biāo)環(huán)境的多維度環(huán)境數(shù)據(jù)；基于多維度環(huán)境數(shù)據(jù)識(shí)別出目標(biāo)環(huán)境內(nèi)的關(guān)鍵目標(biāo)，并以及關(guān)鍵目標(biāo)的目標(biāo)特征；獲取多個(gè)傳感器中每個(gè)傳感器對(duì)應(yīng)的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。通過(guò)擴(kuò)散模型基于多樣性的高斯隨機(jī)噪聲數(shù)據(jù)對(duì)由明文數(shù)據(jù)得到的二維的噪聲圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行多輪去噪處理，得到二維的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)將明文數(shù)據(jù)隱藏在二維的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中，每一輪去噪處理時(shí)使用的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種橋梁結(jié)構(gòu)的構(gòu)件參數(shù)優(yōu)化方法和系統(tǒng)，本發(fā)明涉及橋梁構(gòu)件參數(shù)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取若干待優(yōu)化的橋梁構(gòu)件，再獲取任一橋梁構(gòu)件的構(gòu)件參數(shù)，并視為優(yōu)化變量；構(gòu)建以經(jīng)濟(jì)性為主導(dǎo)的主目標(biāo)函數(shù)，以及以結(jié)構(gòu)性能為主導(dǎo)的次目標(biāo)函數(shù)；基于所構(gòu)建的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于基坑工程集成學(xué)習(xí)模型的預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、趨勢(shì)分量和波動(dòng)成分；確定第一時(shí)間窗口、超閾值和低閾值時(shí)間滯后、第一穩(wěn)定階段和新變化典型間隔，進(jìn)而確定訓(xùn)練窗口和預(yù)測(cè)窗口；獲取訓(xùn)練和預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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