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								      本發(fā)明公開了一種應用程序加載方法、電子設備及存儲介質，包括：利用預設數(shù)字簽名對應用程序所對應的簽名數(shù)據(jù)庫文件進行簽名驗證，并將驗證成功的應用程序確定為目標應用程序，其中，簽名數(shù)據(jù)庫文件利用應用程序包含的加載類所對應的第一摘要值所確定，第一摘...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種界面指引方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質，本申請通過發(fā)送求助請求，求助請求用于請求進入目標客戶端中的第一界面的目標路徑，接收第二設備基于求助請求發(fā)送的路徑指引信息，路徑指引信息包括目標路徑上多個存在跳轉關系的目標界面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種任務調度策略的確定方法、裝置、設備、介質及產品，應用于任務調度技術領域。該確定方法包括：獲取調度策略庫；對調度策略庫中至少兩個第一調度策略進行融合處理，生成M個候選調度策略；通過調度任務測試集測試第m個候選調度策略，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車聯(lián)網數(shù)倉優(yōu)化方法、裝置及車輛，涉及車輛技術領域。其中，方法包括：獲取數(shù)倉計算任務集合中每個數(shù)倉計算任務的信號、優(yōu)先級和任務類型；根據(jù)每個數(shù)倉計算任務的信號確定每兩個數(shù)倉計算任務之間的信號命中率；根據(jù)每兩個數(shù)倉計算任務之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種硬盤線纜、服務器和硬盤背板測試方法。硬盤線纜包括：第一連接器，用于連接背板接口，其設有用于傳輸SAS協(xié)議專用信號的第三端子組、用于傳輸NVMe協(xié)議專用信號的第二端子組和用于傳輸共用信號的第三端子組；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試框架實現(xiàn)全鏈路質量閉環(huán)管理的方法，所述智能測試框架采用分層架構設計，包括CLI層、Loader層、Runner層和Report層；所述基于智能測試框架實現(xiàn)全鏈路質量閉環(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，應用于主機，該方法包括：通過串口與從機進行數(shù)據(jù)通信，確定串口命令是否已存儲于從機；如果已存儲于從機，基于串口命令的歷史傳輸?shù)某晒β蚀_定是否進行抗干擾傳輸；如果不進行抗干擾傳輸，向從機傳輸串口命令的命...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)庫連接池的管理方法、裝置、設備及存儲介質，涉及數(shù)據(jù)庫管理技術領域，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集群創(chuàng)建對應的集群連接池，集群連接池中包括多個連接集群，連接集群中包括多個目標連接，目標連接中帶有第一標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)質量檢測的數(shù)據(jù)同步先驗方法、系統(tǒng)、設備及介質，屬于數(shù)據(jù)處理技術領域，本發(fā)明要解決的技術問題為如何提高數(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)同步任務前，數(shù)據(jù)質量檢測工具主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理、金融和醫(yī)療健康領域，公開了一種自然語言轉SQL方法、裝置、設備及介質，該方法中利用通過LangChain框架的鏈式思維能力連接的關鍵詞提取工具和大語言模型中，準確且快速的生成SQL語句，消除技術技能的壁壘，使業(yè)務人員...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于列存儲的數(shù)據(jù)查詢方法、裝置、設備、存儲介質及產品，包括：獲取數(shù)據(jù)查詢請求對應的過濾條件；在過濾條件滿足預設數(shù)據(jù)查詢條件的情況下，確定過濾條件中的第一列過濾條件對應的第一查詢結果；根據(jù)第一查詢結果對過濾條件中的第二列過濾條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字駕駛艙業(yè)務技術領域，具體提供了一種數(shù)字駕駛艙指標響應優(yōu)化方法及裝置，具有如下步驟：S1、定義一級緩存，存儲高頻訪問和實時性要求最高的數(shù)據(jù)，需要毫秒級更新并即時顯示的大屏核心數(shù)據(jù)；S2、定義二級緩存，存儲訪問頻率較低、但仍可能頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質分析技術領域，公開了一種三維地質模型與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、實時更新困難和模型加載效率低的問題，方案主要包括：提取地質模型數(shù)據(jù)，并進行標準化格式處理；輕量化處理，并將地質屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)可視化方法、裝置、設備、存儲介質及產品，包括：對數(shù)據(jù)可視化需求對應的可視化數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預處理，并將預處理后的數(shù)據(jù)轉化為圖數(shù)據(jù)；識別圖數(shù)據(jù)中的社區(qū)結構，基于社區(qū)結構識別結果對圖數(shù)據(jù)進行社區(qū)合并，并通過預設布局算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種推薦模型訓練方法、推薦方法和裝置，涉及人工智能技術領域。該發(fā)明的一具體實施方式包括：能夠利用用戶針對對象發(fā)生的歷史行為數(shù)據(jù)訓練推薦模型包含的用戶興趣分解器，輸出用戶針對對象發(fā)生的多種行為偏好；并利用行為偏好訓練推薦模型包含的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種二進制編碼策略下基于截斷測量的融合估計方法及系統(tǒng)，屬于多傳感器融合估計領域。為解決多傳感器融合估計存在截斷測量現(xiàn)象，以及網絡通信負擔大，導致數(shù)據(jù)融合誤差大的問題。本發(fā)明針對帶有截斷測量的非線性時滯系統(tǒng)，考慮基于均勻量化的二進制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遙感數(shù)據(jù)驅動的海洋三維溫鹽場預測方法，首先，構建實驗所需的衛(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，基于卷積神經網絡和Transformer模塊，根據(jù)遙感數(shù)據(jù)的時空變化特性以及三維溫鹽場的時空變化特性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于對抗式神經網絡的零樣本時間序列預測方法及系統(tǒng)，包括：構建時間序列生成模塊，并通過獲取的源域數(shù)據(jù)將生成模塊訓練至穩(wěn)定收斂，輸入采集的隨機噪聲生成偽目標序列；構建時間序列預測模塊，將偽樣本序列作為預測模塊的訓練集，輸入預測模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓練方法、裝置、存儲介質及計算機程序產品，涉及人工智能技術領域，所述方法包括：獲取權重正樣本訓練集和權重負樣本訓練集，權重正樣本訓練集和權重負樣本訓練集通過對預設的未標記樣本集進行標注篩選獲得；基于預設的無偏正樣本與無標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種CAES與高壓變頻器集成的多時間尺度能量協(xié)同優(yōu)化方法，包括：多源異構數(shù)據(jù)采集與預處理；采用非均勻時間加權正交分解NTW?POD提取熱梯度特征，建立熱?電?機耦合關系，實現(xiàn)多時間尺度數(shù)據(jù)融合；構建物理模型與殘差分離的雙時間尺度框...
								
            
							
            
							
						
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