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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉(cāng)優(yōu)化方法、裝置及車(chē)輛，涉及車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域。其中，方法包括：獲取數(shù)倉(cāng)計(jì)算任務(wù)集合中每個(gè)數(shù)倉(cāng)計(jì)算任務(wù)的信號(hào)、優(yōu)先級(jí)和任務(wù)類(lèi)型；根據(jù)每個(gè)數(shù)倉(cāng)計(jì)算任務(wù)的信號(hào)確定每?jī)蓚€(gè)數(shù)倉(cāng)計(jì)算任務(wù)之間的信號(hào)命中率；根據(jù)每?jī)蓚€(gè)數(shù)倉(cāng)計(jì)算任務(wù)之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種硬盤(pán)線(xiàn)纜、服務(wù)器和硬盤(pán)背板測(cè)試方法。硬盤(pán)線(xiàn)纜包括：第一連接器，用于連接背板接口，其設(shè)有用于傳輸SAS協(xié)議專(zhuān)用信號(hào)的第三端子組、用于傳輸NVMe協(xié)議專(zhuān)用信號(hào)的第二端子組和用于傳輸共用信號(hào)的第三端子組；第二連接器，用于連接第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于智能測(cè)試框架實(shí)現(xiàn)全鏈路質(zhì)量閉環(huán)管理的方法，所述智能測(cè)試框架采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括CLI層、Loader層、Runner層和Report層；所述基于智能測(cè)試框架實(shí)現(xiàn)全鏈路質(zhì)量閉環(huán)管理的方法包括以下步驟：S1：解析命令行參數(shù)并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種串口通信方法和裝置，其中，應(yīng)用于主機(jī)，該方法包括：通過(guò)串口與從機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，確定串口命令是否已存儲(chǔ)于從機(jī)；如果已存儲(chǔ)于從機(jī)，基于串口命令的歷史傳輸?shù)某晒β蚀_定是否進(jìn)行抗干擾傳輸；如果不進(jìn)行抗干擾傳輸，向從機(jī)傳輸串口命令的命...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)庫(kù)連接池的管理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)集群參數(shù)信息和集群配置信息為各個(gè)集群創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的集群連接池，集群連接池中包括多個(gè)連接集群，連接集群中包括多個(gè)目標(biāo)連接，目標(biāo)連接中帶有第一標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)的數(shù)據(jù)同步先驗(yàn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題為如何提高數(shù)據(jù)同步成功率，保障數(shù)據(jù)匯聚的連續(xù)性與穩(wěn)定性，技術(shù)方案為：數(shù)據(jù)采集與初步整理：執(zhí)行數(shù)據(jù)同步任務(wù)前，數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)工具主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理、金融和醫(yī)療健康領(lǐng)域，公開(kāi)了一種自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)SQL方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法中利用通過(guò)LangChain框架的鏈?zhǔn)剿季S能力連接的關(guān)鍵詞提取工具和大語(yǔ)言模型中，準(zhǔn)確且快速的生成SQL語(yǔ)句，消除技術(shù)技能的壁壘，使業(yè)務(wù)人員...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于列存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)查詢(xún)方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：獲取數(shù)據(jù)查詢(xún)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的過(guò)濾條件；在過(guò)濾條件滿(mǎn)足預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)查詢(xún)條件的情況下，確定過(guò)濾條件中的第一列過(guò)濾條件對(duì)應(yīng)的第一查詢(xún)結(jié)果；根據(jù)第一查詢(xún)結(jié)果對(duì)過(guò)濾條件中的第二列過(guò)濾條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字駕駛艙業(yè)務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種數(shù)字駕駛艙指標(biāo)響應(yīng)優(yōu)化方法及裝置，具有如下步驟：S1、定義一級(jí)緩存，存儲(chǔ)高頻訪(fǎng)問(wèn)和實(shí)時(shí)性要求最高的數(shù)據(jù)，需要毫秒級(jí)更新并即時(shí)顯示的大屏核心數(shù)據(jù)；S2、定義二級(jí)緩存，存儲(chǔ)訪(fǎng)問(wèn)頻率較低、但仍可能頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種三維地質(zhì)模型與WebGIS融合的方法，旨在解決現(xiàn)有方法存在數(shù)據(jù)互通性差、空間分析能力有限、實(shí)時(shí)更新困難和模型加載效率低的問(wèn)題，方案主要包括：提取地質(zhì)模型數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化格式處理；輕量化處理，并將地質(zhì)屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)可視化方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：對(duì)數(shù)據(jù)可視化需求對(duì)應(yīng)的可視化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預(yù)處理，并將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖數(shù)據(jù)；識(shí)別圖數(shù)據(jù)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)，基于社區(qū)結(jié)構(gòu)識(shí)別結(jié)果對(duì)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行社區(qū)合并，并通過(guò)預(yù)設(shè)布局算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種推薦模型訓(xùn)練方法、推薦方法和裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該發(fā)明的一具體實(shí)施方式包括：能夠利用用戶(hù)針對(duì)對(duì)象發(fā)生的歷史行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練推薦模型包含的用戶(hù)興趣分解器，輸出用戶(hù)針對(duì)對(duì)象發(fā)生的多種行為偏好；并利用行為偏好訓(xùn)練推薦模型包含的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種二進(jìn)制編碼策略下基于截?cái)鄿y(cè)量的融合估計(jì)方法及系統(tǒng)，屬于多傳感器融合估計(jì)領(lǐng)域。為解決多傳感器融合估計(jì)存在截?cái)鄿y(cè)量現(xiàn)象，以及網(wǎng)絡(luò)通信負(fù)擔(dān)大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)融合誤差大的問(wèn)題。本發(fā)明針對(duì)帶有截?cái)鄿y(cè)量的非線(xiàn)性時(shí)滯系統(tǒng)，考慮基于均勻量化的二進(jìn)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的海洋三維溫鹽場(chǎng)預(yù)測(cè)方法，首先，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)所需的衛(wèi)星遙感海表溫度、海表高度異常以及海洋三維再分析數(shù)據(jù)集。然后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer模塊，根據(jù)遙感數(shù)據(jù)的時(shí)空變化特性以及三維溫鹽場(chǎng)的時(shí)空變化特性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于對(duì)抗式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的零樣本時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：構(gòu)建時(shí)間序列生成模塊，并通過(guò)獲取的源域數(shù)據(jù)將生成模塊訓(xùn)練至穩(wěn)定收斂，輸入采集的隨機(jī)噪聲生成偽目標(biāo)序列；構(gòu)建時(shí)間序列預(yù)測(cè)模塊，將偽樣本序列作為預(yù)測(cè)模塊的訓(xùn)練集，輸入預(yù)測(cè)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取權(quán)重正樣本訓(xùn)練集和權(quán)重負(fù)樣本訓(xùn)練集，權(quán)重正樣本訓(xùn)練集和權(quán)重負(fù)樣本訓(xùn)練集通過(guò)對(duì)預(yù)設(shè)的未標(biāo)記樣本集進(jìn)行標(biāo)注篩選獲得；基于預(yù)設(shè)的無(wú)偏正樣本與無(wú)標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種CAES與高壓變頻器集成的多時(shí)間尺度能量協(xié)同優(yōu)化方法，包括：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；采用非均勻時(shí)間加權(quán)正交分解NTW?POD提取熱梯度特征，建立熱?電?機(jī)耦合關(guān)系，實(shí)現(xiàn)多時(shí)間尺度數(shù)據(jù)融合；構(gòu)建物理模型與殘差分離的雙時(shí)間尺度框...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于仿真聲振信號(hào)驅(qū)動(dòng)的軸承故障診斷方法，屬于機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明利用仿真方式獲得軸承故障樣本數(shù)據(jù)，大量減少了對(duì)大型軸承的故障樣本實(shí)驗(yàn)，極大降低軸承故障樣本獲取成本；在保留采集的實(shí)際信號(hào)特征頻率的情況下大幅提升信號(hào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種跨工況的裝備未知故障多層級(jí)智能診斷方法及系統(tǒng)，包括分別采集源域和目標(biāo)域在不同工況下的裝備運(yùn)行狀態(tài)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；分別對(duì)源域振動(dòng)數(shù)據(jù)和目標(biāo)域振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得源域數(shù)據(jù)特征和目標(biāo)域數(shù)據(jù)特征；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種基于大語(yǔ)言模型的實(shí)體處理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及大語(yǔ)言模型、自然語(yǔ)言處理、命名實(shí)體識(shí)別等技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過(guò)大語(yǔ)言模型從語(yǔ)料庫(kù)中識(shí)別初始實(shí)體、所述初始實(shí)體所屬的識(shí)別類(lèi)型，以及所述初始實(shí)體與目標(biāo)類(lèi)型之間的相關(guān)性；...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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