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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種基于分布式時(shí)變優(yōu)化算法的多機(jī)器人固定時(shí)間協(xié)同圍捕方法及系統(tǒng)，該方法包括：建立多機(jī)器人系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型及通信拓?fù)鋱D；將多機(jī)器人系統(tǒng)固定時(shí)間分布式圍捕問題轉(zhuǎn)化為固定時(shí)間分布式時(shí)變優(yōu)化問題，構(gòu)建全局目標(biāo)函數(shù)；設(shè)計(jì)固定時(shí)間分布式梯度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖標(biāo)屬性值的確定方法、裝置及電子設(shè)備。其中，該方法包括：接收屬性值確定請求；響應(yīng)于屬性值確定請求，依據(jù)待確定屬性項(xiàng)與多個(gè)屬性標(biāo)識，確定多個(gè)屬性匹配向量；依據(jù)命中屬性標(biāo)識分別在多個(gè)屬性匹配向量下對應(yīng)的向量位置，確定多個(gè)屬性匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      一種實(shí)現(xiàn)非連續(xù)硬件輸入和輸出位號批量及邏輯別名共同編程的方法，根據(jù)修正建議記錄，采用自動(dòng)化的映射更新算法，對信號邏輯關(guān)聯(lián)表中偏差較大的信號進(jìn)行重新綁定，獲取更新后的信號映射關(guān)系，確保信號與邏輯名稱之間的高度一致性；針對更新后的信號映射關(guān)系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能計(jì)算中心云平臺的算力運(yùn)行任務(wù)鏡像拉取加速方法和裝置，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，應(yīng)用于智能計(jì)算中心云平臺，所述智能計(jì)算中心云平臺包括鏡像倉庫和容器，包括：步驟S1：所述鏡像倉庫接收客戶端推送的第一鏡像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及處理器技術(shù)領(lǐng)域，提供一種眾核處理器及眾核網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)調(diào)度方法。眾核處理器包括基于Noc通信的主核及從核；從核包括多個(gè)節(jié)點(diǎn)，用于響應(yīng)主核下發(fā)的任務(wù)；節(jié)點(diǎn)包括第一存儲器、處理器、第二存儲器、任務(wù)處理單元及釋放單元。第一存儲器存儲初始化指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于GPU計(jì)算?訪存混合感知負(fù)載均衡的SpMV方法。該方法首先讀取多物理場矩陣數(shù)據(jù)文件，并將其轉(zhuǎn)化為CSR存儲格式。接著，通過基準(zhǔn)測試量化實(shí)驗(yàn)平臺的計(jì)算與訪存時(shí)間比，獲取訪存?計(jì)算負(fù)載系數(shù)。利用GPU高效內(nèi)存感知模型，模擬GP...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種面向國產(chǎn)DCU平臺的稀疏對角矩陣向量乘法優(yōu)化方法。該方法首先對船舶仿真生成的原始矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用COO格式完成初始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換。基于可變閾值機(jī)制，對矩陣元素進(jìn)行主對角線密集區(qū)與離散區(qū)的劃分，并通過優(yōu)化索引映射實(shí)現(xiàn)高效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種異構(gòu)集群的資源分配方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：接收至少一個(gè)系統(tǒng)發(fā)送的資源請求作業(yè)，對多個(gè)所述資源請求作業(yè)進(jìn)行預(yù)排隊(duì)，以得到第一作業(yè)隊(duì)列；其中，所述資源請求作業(yè)包括GPU資源請求作業(yè)和/或CPU資源請求作業(yè)；基于層...
								
            
							
            
							
						
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								      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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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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)，...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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