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          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種數(shù)據(jù)報(bào)表定制化生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:預(yù)先構(gòu)建維度池和指標(biāo)池,所述維度池包括多個(gè)數(shù)據(jù)維度,所述指標(biāo)池包括多個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo);根據(jù)前端指令從維度池和指標(biāo)池中確定目標(biāo)維度和目標(biāo)指標(biāo),并基于目標(biāo)維度...
          • 本發(fā)明公開了一種網(wǎng)頁應(yīng)用完善字體列表的方法,該方法包括以下步驟:用戶在字體列表輸入框中輸入目標(biāo)字體名稱進(jìn)行搜索;若目標(biāo)字體未在默認(rèn)字體映射表中匹配,則應(yīng)用在系統(tǒng)中檢索該字體;若檢索到目標(biāo)字體,則將其添加到字體列表中并顯示給用戶;用戶從列表中...
          • 本發(fā)明涉及集成電路設(shè)計(jì)與通信技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種SerDes芯粒化的設(shè)計(jì)方法,設(shè)計(jì)SerDes芯粒的接口,包括高速串行接口、并行接口和配置接口;通過所述高速串行接口實(shí)現(xiàn)與外部器件或設(shè)備的高速數(shù)據(jù)傳輸;通過所述并行接口實(shí)現(xiàn)SerDes芯粒與...
          • 本發(fā)明屬于陣列信號處理領(lǐng)域,公開了一種基于改進(jìn)遺傳算法的揚(yáng)聲器陣列稀疏優(yōu)化方法及系統(tǒng),構(gòu)建以陣元個(gè)數(shù)、波束主瓣寬度及旁瓣幅值為目標(biāo)的優(yōu)化函數(shù),通過自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行交叉變異操作生成新種群,并采用新種群和備選種群個(gè)體對原種群進(jìn)行更新,同時(shí)基于...
          • 本發(fā)明公開了一種面向裝備體系的穩(wěn)健性試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法與系統(tǒng),方法包括:分別構(gòu)建初始仿真試驗(yàn)?zāi)P汀⒊跏荚囼?yàn)設(shè)計(jì)方案,獲得初始仿真試驗(yàn)結(jié)果;對初始仿真試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行隨機(jī)篩選,優(yōu)化仿真試驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性;利用方差分析方法,確定關(guān)鍵試驗(yàn)因素;通過關(guān)鍵試驗(yàn)因...
          • 本發(fā)明為一種海水侵蝕環(huán)境下礁灰?guī)r地層三維離散元數(shù)值模型構(gòu)建方法。包括如下步驟:建立由基礎(chǔ)球形顆粒單元體堆積而成的初始模型;根據(jù)K?Means聚類算法遍歷所有顆粒、選取K個(gè)溶蝕種子顆粒,循環(huán)尋找所有溶蝕種子距離最小的一個(gè)顆粒,并定義為聚類顆粒...
          • 本申請實(shí)施例提供了一種基于COMSOL獲取風(fēng)機(jī)塔筒的熱力學(xué)特征的方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法具體為:基于COMSOL構(gòu)建針對風(fēng)機(jī)塔筒的三維瞬態(tài)模型集合;所述三維瞬態(tài)模型集合中包括:固體傳熱模型、固體力學(xué)模型和表面對表面輻射模型;...
          • 本發(fā)明公開了發(fā)動(dòng)機(jī)主軸的宏?細(xì)觀多尺度疲勞壽命計(jì)算方法,包括:基于不同峰值載荷下的SiC/Ti復(fù)合材料界面的滑移磨損,構(gòu)建界面摩擦滑移模型;基于界面摩擦滑移模型,模擬不同溫度疲勞譜載荷下SiC/Ti復(fù)合材料的性能退化規(guī)律;對航空發(fā)動(dòng)機(jī)主軸進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及一種考慮尺度效應(yīng)的應(yīng)變率敏感船體結(jié)構(gòu)碰撞縮尺模型構(gòu)建方法,包括:基于預(yù)設(shè)幾何縮尺比,構(gòu)建船舶的縮尺模型;獲取所述縮尺模型的碰撞載荷參數(shù)和碰撞速度;利用所述縮尺模型,基于碰撞載荷參數(shù)和碰撞速度,進(jìn)行碰撞試驗(yàn)。本發(fā)明無需復(fù)雜迭代和先驗(yàn)...
          • 本申請涉及一種基于跨模態(tài)同異性交互的情感識別方法,旨在解決現(xiàn)有多模態(tài)情感識別模型中模態(tài)間特征交互單一、特異性情感特征丟失以等問題。本申請通過多尺度編碼器提取語音、文本和視頻模態(tài)中的多尺度情感特征,利用中心損失函數(shù)增強(qiáng)同類情感特征的聚集性;采...
          • 本申請公開了一種冷鏈物流監(jiān)控系統(tǒng)的監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于運(yùn)輸技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取車廂的初始數(shù)據(jù),初始數(shù)據(jù)包括傳感器采集的初始環(huán)境數(shù)據(jù);根據(jù)預(yù)設(shè)的協(xié)方差范圍,隨機(jī)生成初始協(xié)方差數(shù)據(jù)組,并按照預(yù)設(shè)的迭代公式對初始協(xié)方差數(shù)據(jù)組進(jìn)行...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域以及汽車保險(xiǎn)領(lǐng)域,公開了一種數(shù)據(jù)挖掘方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),所述方法包括:獲取數(shù)據(jù)源中的原始數(shù)據(jù),對所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取;對提取后的特征進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,將高維數(shù)據(jù)投影至低維空間;對降維后的...
          • 本發(fā)明屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,尤其涉及用于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的多模態(tài)融合分析方法及系統(tǒng),該方法通過構(gòu)建雙向多模態(tài)約束生成模型,融合多模態(tài)推理生成、正向邏輯約束及反向因果約束子模型,實(shí)現(xiàn)對實(shí)時(shí)多維需求數(shù)據(jù)的智能分析;其中,正向邏輯約束子模型基于試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)...
          • 本發(fā)明屬于油氣田開發(fā)工程技術(shù)領(lǐng)域。提供了一種注膠囊聚合物水平井由跟段至流量分配完成的注入剖面計(jì)算方法。該方法基于聚丙烯酰胺膠囊聚合物與水的混合流體,通過修正后的注入數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)水平井注入剖面的精確計(jì)算。首先,通過吸液指數(shù)模型計(jì)算第n段分配的...
          • 本說明書公開了一種數(shù)據(jù)查詢方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,服務(wù)器可以通過多輪數(shù)據(jù)映射計(jì)算將大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)映射到位數(shù)組中,從而可以基于位數(shù)組查詢出實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是否為新增數(shù)據(jù),而由于位數(shù)組中并未存儲歷史數(shù)據(jù)具體的值,而是通過將各歷史數(shù)據(jù)與位數(shù)組中...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N表鏈路治理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該表鏈路治理方法包括:基于表血緣數(shù)據(jù)構(gòu)建表鏈路,表鏈路以有向無環(huán)圖的形成存在;在表鏈路中由下至上地使各表節(jié)點(diǎn)向上游節(jié)點(diǎn)發(fā)送包含自身屬性的節(jié)點(diǎn)屬性消息,上游節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的節(jié)點(diǎn)屬性消息...
          • 本發(fā)明公開了基于MCU與嵌入式Web的輕量化BMC遠(yuǎn)程管理方法及相關(guān)設(shè)備,屬于服務(wù)器管理領(lǐng)域,通過ASP請求BMC端獲取被管節(jié)點(diǎn)的傳感器信息、板卡信息和SEL記錄數(shù)據(jù),并與板卡Tab對應(yīng)后顯示在遠(yuǎn)程Web端;同時(shí)將被管節(jié)點(diǎn)板卡信息發(fā)送至后端...
          • 本發(fā)明提供一種加速卡混合部署方法、裝置及電子設(shè)備,方法包括:對整體計(jì)算圖進(jìn)行分割,得到分割計(jì)算圖;將分割計(jì)算圖的計(jì)算特性指標(biāo)輸入至性能預(yù)測模型,得到性能預(yù)測模型輸出的各類加速卡分別執(zhí)行分割計(jì)算圖的性能預(yù)測數(shù)據(jù);基于分割計(jì)算圖的性能預(yù)測數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明提供一種智能計(jì)算中心云平臺的算力資源調(diào)整方法及裝置,涉及智能計(jì)算中心、智算中心及算力基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)領(lǐng)域,以解決現(xiàn)有技術(shù)中算力資源的利用率低下的問題。該方法包括步驟S1、獲取算力運(yùn)行任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)數(shù)據(jù);步驟S2、基于所述算力運(yùn)行任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)...
          • 本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種DNN模型并行訓(xùn)練中細(xì)粒度資源調(diào)度方法及系統(tǒng),將DNN模型轉(zhuǎn)化為計(jì)算圖表示并結(jié)合計(jì)算設(shè)備拓?fù)湫畔?gòu)建計(jì)算圖;將DNN模型訓(xùn)練過程的計(jì)算階段劃分與各計(jì)算階段到計(jì)算設(shè)備的資源映射建模為階段劃分...
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