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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種通道選擇裝置、芯片及電子設(shè)備，其中，通道選擇裝置包括：一級(jí)選擇電路，包括M個(gè)一級(jí)分身，每個(gè)一級(jí)分身對(duì)N組請(qǐng)求源中每組請(qǐng)求源執(zhí)行M選1操作，N組請(qǐng)求源由Z個(gè)請(qǐng)求源分組得到，M不超過(guò)物理通道的數(shù)量；二級(jí)選擇電路，包括M個(gè)二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種通道選擇裝置、芯片及電子設(shè)備，其中，通道選擇裝置包括：一級(jí)選擇電路，包括M個(gè)一級(jí)分身，每個(gè)一級(jí)分身對(duì)N組請(qǐng)求源中每組請(qǐng)求源執(zhí)行M選1操作，N組請(qǐng)求源由Z個(gè)請(qǐng)求源分組得到，M不超過(guò)物理通道的數(shù)量；二級(jí)選擇電路，包括M個(gè)二...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種多核異構(gòu)芯片，包括總線結(jié)構(gòu)、總控制模塊和多個(gè)業(yè)務(wù)處理模塊，總控制模塊和各業(yè)務(wù)處理模塊掛載在總線結(jié)構(gòu)下；總線結(jié)構(gòu)包括第一總線結(jié)構(gòu)和第二總線結(jié)構(gòu)，第二總線結(jié)構(gòu)的位寬小于第一總線結(jié)構(gòu)的位寬，且第二總線結(jié)構(gòu)用于傳輸預(yù)設(shè)安全性數(shù)據(jù)；本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)遷移測(cè)試方法、數(shù)據(jù)遷移測(cè)試裝置和電子設(shè)備。本方案中，從老系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取源表至中間庫(kù)，并利用預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)換規(guī)則在中間庫(kù)對(duì)源表進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到與新系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)相適配的目標(biāo)表；在中間庫(kù)中對(duì)源表與目標(biāo)表進(jìn)行第一比對(duì)操作，得到第一比...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N銀行客戶數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：基于客戶關(guān)系管理的業(yè)務(wù)需求從銀行內(nèi)部系統(tǒng)以及銀行外部系統(tǒng)中采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；針對(duì)于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型為批量數(shù)據(jù)，對(duì)批量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理、數(shù)據(jù)整合處理、星型建模處理以及不同業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的碳排放因子自適應(yīng)本地化方法與系統(tǒng)，涉及碳排放因子自適應(yīng)本地化技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)地域的多源通用碳排放因子數(shù)據(jù)，通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合得到通用碳排放因子數(shù)據(jù)；對(duì)目標(biāo)地域的碳排放活動(dòng)建模，基于本地實(shí)測(cè)碳排放量和活動(dòng)水...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種集群中節(jié)點(diǎn)選擇方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及查詢引擎技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取用于處理數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)的多個(gè)節(jié)點(diǎn)的影響負(fù)載大小的負(fù)載指標(biāo)；根據(jù)多個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載指標(biāo)，對(duì)多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類處理，得到多種類型的聚類簇；其中，聚類簇的類型是按...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人工智能的本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)對(duì)接方法，涉及數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)接技術(shù)領(lǐng)域，具體包括需求分析與規(guī)劃、構(gòu)建AI模型、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立數(shù)據(jù)映射關(guān)系、搭建智能對(duì)接程序、測(cè)試與優(yōu)化、部署與監(jiān)控；本發(fā)明通過(guò)人工智能技術(shù)自動(dòng)完成數(shù)據(jù)梳理、映射關(guān)系建立、代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種物業(yè)數(shù)據(jù)的可視化顯示方法及裝置，所述方法應(yīng)用于物業(yè)管理系統(tǒng)，包括：利用傳感組件采集傳感數(shù)據(jù)，利用對(duì)外業(yè)務(wù)接口采集外部數(shù)據(jù)，并利用錄入接口采集內(nèi)部數(shù)據(jù)；對(duì)所述傳感數(shù)據(jù)、所述外部數(shù)據(jù)和所述內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，得到待分析數(shù)據(jù)；利...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝算y行公客戶的視圖展示方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：對(duì)行內(nèi)數(shù)據(jù)信息以及行外數(shù)據(jù)信息進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確定出處理后的行內(nèi)數(shù)據(jù)信息以及處理后的行外數(shù)據(jù)信息；基于公客戶的ID信息對(duì)處理后的行內(nèi)數(shù)據(jù)信息以及行外數(shù)據(jù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理任...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種應(yīng)用于模型的數(shù)據(jù)處理方法及電子設(shè)備，基于輸入信息對(duì)檢索增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的文檔進(jìn)行檢索，獲得目標(biāo)文檔；其中，目標(biāo)文檔中的文本單元標(biāo)注有對(duì)應(yīng)的水印信息；目標(biāo)文檔用于引導(dǎo)目標(biāo)模型輸出與輸入信息對(duì)應(yīng)的輸出信息；基于目標(biāo)文檔的語(yǔ)義信息，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向中小學(xué)生智能心理咨詢的語(yǔ)義混合檢索與重排序方法，包括：S1、接收用戶輸入的問(wèn)題并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，提取出關(guān)鍵詞集合，并轉(zhuǎn)換為規(guī)范化的中文語(yǔ)義表示；S2、基于包括關(guān)鍵詞匹配和語(yǔ)義索引的混合檢索技術(shù)，從FAQ知識(shí)庫(kù)中檢索出與用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及用于安全問(wèn)答的方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。一種用于安全問(wèn)答的方法，包括：在本地接收用戶輸入；從用戶輸入中提取通用指令，通用指令不包括用戶的隱私信息；將通用指令提供給大語(yǔ)言模型以基于通用指令生成提示信息，大語(yǔ)言模型被部署在遠(yuǎn)程；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種智能檢索增強(qiáng)的文本創(chuàng)作方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建多維特征知識(shí)庫(kù)，并設(shè)置配置信息；接收查詢條件，并根據(jù)查詢條件確定輸入文本；基于多維特征知識(shí)庫(kù)對(duì)輸入文本進(jìn)行特征向量化，得到特征向量；計(jì)算特征向量之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種地址解析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，精準(zhǔn)識(shí)別到興趣點(diǎn)、門牌、電話和用戶名這四個(gè)元素，提升地址構(gòu)建的效率和準(zhǔn)確率，進(jìn)一步保障配送效率，降低發(fā)生配送錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。所述方法包括：確定待解析地址信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種球外部高程異常計(jì)算模型改化方法，屬于測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有模型當(dāng)計(jì)算點(diǎn)無(wú)限接近球面數(shù)據(jù)網(wǎng)格點(diǎn)時(shí)，計(jì)算模型的積分核函數(shù)會(huì)發(fā)生奇異，導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果失效的問(wèn)題，方法包括基于Bjerhammar邊值理論和Stokes?Helmert...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種遙感反演的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：通過(guò)對(duì)先驗(yàn)分布采樣M個(gè)參數(shù)樣本，采用正向模型對(duì)M個(gè)參數(shù)樣本模擬觀測(cè)并采樣噪聲以得到M組目標(biāo)數(shù)據(jù)，將M組目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到M個(gè)參數(shù)預(yù)測(cè)值，根據(jù)M個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于包括不確定類別維度的半監(jiān)督輻射源個(gè)體識(shí)別方法，在原始信號(hào)預(yù)處理基礎(chǔ)上，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本切片進(jìn)行特征提取與分類預(yù)測(cè)，結(jié)合動(dòng)態(tài)偽標(biāo)簽機(jī)制實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的有效利用，通過(guò)利用部分已知類別樣本引導(dǎo)無(wú)標(biāo)簽樣本的識(shí)別過(guò)程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明本發(fā)明屬于市政和環(huán)境工程領(lǐng)域，涉及一種溢流污染快速響應(yīng)的控制方法，具體包括初始數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型建立、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、參數(shù)更新和截流控制等步驟。本發(fā)明能夠在短時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)出那些測(cè)定過(guò)程較慢的水質(zhì)參數(shù)，從而加快對(duì)水質(zhì)變化的監(jiān)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多輪聚類與偽標(biāo)簽更新的半監(jiān)督輻射源個(gè)體識(shí)別方法，以輻射源信號(hào)的結(jié)構(gòu)化切片為基礎(chǔ)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本進(jìn)行特征提取與分類預(yù)測(cè)，并通過(guò)多輪變化軌跡聚類與偽標(biāo)簽穩(wěn)定性判斷機(jī)制進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，設(shè)定偽標(biāo)簽生成的觸發(fā)條件為訓(xùn)練損失的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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