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          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種開(kāi)源系統(tǒng)框架層自定義接口鑒權(quán)方法,包括:在開(kāi)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(gè)自定義接口;建立加密存儲(chǔ)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(kāi)了一種病毒庫(kù)檢測(cè)驗(yàn)證與持續(xù)更新方法,包括如下步驟:下載ClamAV最新的病毒庫(kù)數(shù)據(jù)部署到目標(biāo)系統(tǒng)中,并驗(yàn)證更新是否成功;通過(guò)分類器將最新的病毒庫(kù)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(jì)算機(jī)系統(tǒng)性能與安全測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種計(jì)算機(jī)性能安全測(cè)試方法及系統(tǒng);具體為:實(shí)時(shí)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(duì)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...
          • 本申請(qǐng)涉及一種圖元網(wǎng)格的生成方法及其相關(guān)裝置,包括:獲取目標(biāo)圖紙,并識(shí)別目標(biāo)圖紙中的圖元,圖元至少包括邊界圖元和塔樓區(qū)域圖元;根據(jù)邊界圖元和塔樓區(qū)域圖元,生成至少一個(gè)目標(biāo)區(qū)域;根據(jù)圖元的圖元信息和預(yù)設(shè)的網(wǎng)格化算法,在目標(biāo)圖紙中生成圖元對(duì)應(yīng)的...
          • 本發(fā)明涉及建筑通風(fēng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種住宅加壓送風(fēng)系統(tǒng)的生成方法及其裝置、設(shè)備,該方法通過(guò)讀取目標(biāo)建筑的BIM模型數(shù)據(jù),提取空間結(jié)構(gòu)信息;基于空間信息和對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)類型確定風(fēng)量的計(jì)算方式并計(jì)算送風(fēng)量,基于送風(fēng)量匹配風(fēng)機(jī)參數(shù);根據(jù)構(gòu)件信息和...
          • 本申請(qǐng)涉及一種散熱器的布置方法及其相關(guān)裝置,包括:獲取目標(biāo)住宅的基礎(chǔ)信息,基礎(chǔ)信息包括目標(biāo)住宅中每個(gè)區(qū)塊的類型標(biāo)識(shí)、家具參數(shù)、建筑構(gòu)件參數(shù),建筑構(gòu)件參數(shù)包括墻體參數(shù)、窗體參數(shù)和門體參數(shù);根據(jù)每個(gè)區(qū)塊的類型標(biāo)識(shí),確定散熱器的待布置區(qū)域;根據(jù)待...
          • 本發(fā)明一種浸沒(méi)式噴射推進(jìn)器低頻非定常寬帶力預(yù)測(cè)方法,屬于船舶工程領(lǐng)域;方法步驟包括:建立艇體?浸沒(méi)式噴射推進(jìn)器耦合系統(tǒng)的三維流場(chǎng)模型;對(duì)所述三維流場(chǎng)模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分;基于大渦模擬湍流模型和滑移網(wǎng)格方法建立低頻非定常寬帶力預(yù)測(cè)模型;設(shè)定初始條...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種針對(duì)輸電線路的脫冰仿真方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法具體為:獲取目標(biāo)輸電線路對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)集;基于所述幾何特征子集中的各檔檔距和各檔高差角計(jì)算目標(biāo)輸電線路的線路初始應(yīng)力;結(jié)合特征數(shù)據(jù)集和線路初始應(yīng)力,基于改變...
          • 本發(fā)明提出了考慮彎曲效應(yīng)的鋼桁架拱橋吊桿疲勞損傷工程評(píng)估方法,首先,根據(jù)列車所在車道和車廂數(shù)目區(qū)分荷載工況,綜合考慮彎曲效應(yīng)的影響,通過(guò)分析列車橫向位置對(duì)吊桿疲勞損傷的影響程度,簡(jiǎn)化評(píng)估方法;然后,提取各種工況下最短吊桿的軸向應(yīng)變ε<...
          • 本發(fā)明提供基于深度學(xué)習(xí)大模型的病歷信息提取與分析方法和系統(tǒng),該方法包括:利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)病歷文本進(jìn)行語(yǔ)義理解,識(shí)別關(guān)鍵臨床特征;提取所述關(guān)鍵臨床特征,并對(duì)所述提取的關(guān)鍵臨床特征進(jìn)行向量化處理;基于規(guī)則引擎和所述關(guān)鍵臨床特征對(duì)病例文本進(jìn)行句...
          • 本發(fā)明涉及移動(dòng)終端數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種面向移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)推理任務(wù)的CPU?GPU雙核心協(xié)同執(zhí)行方法及系統(tǒng)。所述方法在線下階段,對(duì)目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析,并結(jié)合硬件特性預(yù)測(cè)每個(gè)算子的執(zhí)行時(shí)間和數(shù)據(jù)傳輸開(kāi)銷;在在線階段,任務(wù)調(diào)度...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種可調(diào)耦合器、可調(diào)耦合器電路、量子芯片以及量子計(jì)算機(jī),可調(diào)耦合器包括與第一量子比特連接第一連接器;與第二量子比特連接第二連接器,作為可調(diào)耦合器的第一電容板的第三連接器,作為可調(diào)耦合器的第二電容板的第四連接器,第一電容板與第一連...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的大宗散貨智慧物流調(diào)度方法及系統(tǒng),包括:首先獲取大宗散貨運(yùn)輸任務(wù)并通過(guò)任務(wù)特征抽取網(wǎng)絡(luò)提取待調(diào)度任務(wù)特征;獲取待選運(yùn)力的運(yùn)力屬性數(shù)據(jù)并通過(guò)運(yùn)力特征抽取網(wǎng)絡(luò)生成待選運(yùn)力特征;篩選調(diào)度優(yōu)先級(jí)系數(shù)高于基準(zhǔn)值的優(yōu)選運(yùn)力,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合電網(wǎng)自適應(yīng)調(diào)控的儲(chǔ)能配置優(yōu)化方法及系統(tǒng),具體涉及儲(chǔ)能配置優(yōu)化領(lǐng)域,包括基于儲(chǔ)能節(jié)點(diǎn)的認(rèn)證行為生成認(rèn)證行為快照,所述認(rèn)證行為快照包括認(rèn)證發(fā)起者標(biāo)識(shí)、目標(biāo)身份標(biāo)識(shí)、角色切換標(biāo)志、認(rèn)證時(shí)間戳和認(rèn)證類型標(biāo)簽;根據(jù)所述認(rèn)證行為快照...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI輔助的供應(yīng)鏈韌性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng),包括:首先構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò);其次獲取各實(shí)體的實(shí)體特征拓?fù)浼案黠L(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)屬性拓?fù)洌蛔詈蠡谌愅負(fù)溆?xùn)練韌性評(píng)估模型,輸出供應(yīng)鏈實(shí)體針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的抗風(fēng)險(xiǎn)韌性系數(shù)。如此設(shè)計(jì),通過(guò)...
          • 一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的多AGV協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備,所述方法包括以下步驟:S1:貨艙向多AGV協(xié)同調(diào)度物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)模塊申請(qǐng)搬移并提供當(dāng)前位置、目的地貨架位置信息、貨艙尺寸、貨艙重量以及時(shí)間要求,然后構(gòu)建倉(cāng)儲(chǔ)點(diǎn)位坐標(biāo)體系,以倉(cāng)儲(chǔ)平面上要素...
          • 本公開(kāi)涉及一種軌道交通票務(wù)管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì),屬于票務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,所述軌道交通票務(wù)管理方法包括以下步驟:基于BlockDAG和加密算法構(gòu)建數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存機(jī)制;基于BlockDAG和智能合約構(gòu)建結(jié)算機(jī)制;在發(fā)生票務(wù)交易時(shí),基于所述儲(chǔ)存機(jī)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了反洗錢智能識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括:獲取標(biāo)注日期前一段時(shí)間內(nèi)的商戶收單流水,按交易日期對(duì)每個(gè)商戶的商戶收單流水進(jìn)行分組,以得到分組結(jié)果;對(duì)分組結(jié)果內(nèi)的商戶收單流水采用不同的編碼策略進(jìn)行多類型字段編碼,以得到...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種科研經(jīng)費(fèi)管理監(jiān)控方法與系統(tǒng),方法包括以下步驟:收集用戶需求,并根據(jù)用戶需求設(shè)計(jì)微服務(wù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)、技術(shù)棧以及預(yù)算控制算法和預(yù)算監(jiān)控算法框架;利用所述預(yù)算控制算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)匹配預(yù)算模板,自動(dòng)計(jì)算預(yù)算使用情況和預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)算消耗趨勢(shì);...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種CT單幀多幀超分融合圖像增強(qiáng)方法,包括如下步驟:S1:建立投影張數(shù)?圖像效果模型;S2:建立噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型;S3:基于構(gòu)建的投影張數(shù)?圖像效果模型、噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型對(duì)CT圖像集進(jìn)行退化,得到退化后...
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