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          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種鏈路處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及電子設(shè)備,涉及存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,包括:在監(jiān)測(cè)到多個(gè)鏈路中存在異常鏈路的情況下,對(duì)異常鏈路執(zhí)行錯(cuò)誤注入操作,其中,異常鏈路為處于不穩(wěn)定狀態(tài)的鏈路,錯(cuò)誤注入操作用于調(diào)大異常鏈路的錯(cuò)誤參數(shù)的參數(shù)值,在對(duì)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種服務(wù)器老化測(cè)試故障的處理方法及裝置,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取服務(wù)器老化測(cè)試時(shí)至少兩個(gè)節(jié)點(diǎn)處的感知數(shù)據(jù);在服務(wù)器發(fā)生故障時(shí),基于預(yù)設(shè)動(dòng)態(tài)閾值曲線(xiàn),與故障特征數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比,進(jìn)而確定服務(wù)器的故障等級(jí),從而生成對(duì)應(yīng)的故障處理方...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的算網(wǎng)系統(tǒng)日志異常檢測(cè)方法及系統(tǒng),所述方法包括獲取原始日志流后,采用滑動(dòng)窗口劃分方法,基于預(yù)設(shè)的時(shí)間步長(zhǎng)參數(shù)△t和窗口長(zhǎng)度參數(shù)△T對(duì)日志流進(jìn)行遍歷式分割,生成多組日志序列;分別提取每組日志序列的語(yǔ)義特征、序列特征...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域,所述數(shù)據(jù)采集方法包括:根據(jù)當(dāng)前訂單信息和采集策略數(shù)據(jù)庫(kù)確定各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的采集優(yōu)先級(jí);根據(jù)各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)信息和所述采集優(yōu)先級(jí)得到各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的目標(biāo)采集策略...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種自動(dòng)測(cè)試方法、車(chē)輛、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域,本申請(qǐng)自動(dòng)測(cè)試方法具體包括:獲取目標(biāo)測(cè)試用例和目標(biāo)測(cè)試腳本,并基于目標(biāo)測(cè)試用例、目標(biāo)測(cè)試腳本和預(yù)設(shè)的歷史測(cè)試報(bào)告生成多個(gè)第一測(cè)試腳本函數(shù);確定多個(gè)第一測(cè)試腳本函...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N軟件的翻譯測(cè)試方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中,該方法包括:在目標(biāo)軟件的第一語(yǔ)言模式下,響應(yīng)于用戶(hù)輸入的測(cè)試操作,得到第一測(cè)試結(jié)果、并根據(jù)測(cè)試操作生成測(cè)試腳本;切換至目標(biāo)軟件的第二語(yǔ)言模式下,執(zhí)行測(cè)試腳本,得到第二測(cè)試結(jié)果;...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,公開(kāi)了一種基于任務(wù)分流的數(shù)據(jù)遷移方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:掃描源端目錄層級(jí)與目標(biāo)端目錄層級(jí),生成源端文件元數(shù)據(jù)與目標(biāo)端文件元數(shù)據(jù);基于文件路徑將文件分類(lèi)為源端獨(dú)有文件、...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向關(guān)鍵生態(tài)評(píng)估參數(shù)估算的自動(dòng)化數(shù)據(jù)、模型裝配方法與裝置,該方法包括如下步驟:匯集關(guān)鍵生態(tài)評(píng)估參數(shù)估算案例進(jìn)行特征解析與學(xué)習(xí),抽取關(guān)鍵參數(shù)估算核心知識(shí)構(gòu)建知識(shí)庫(kù),收集、整理與挖掘不同類(lèi)型生態(tài)數(shù)據(jù)并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù),收集、整理不同類(lèi)...
          • 本發(fā)明涉及大語(yǔ)言模型技術(shù)領(lǐng)域,且公開(kāi)了基于知識(shí)圖譜增強(qiáng)的大語(yǔ)言模型訓(xùn)練方法,包括以下步驟:S1、多源異質(zhì)知識(shí)圖譜構(gòu)建;S2、混合注意力異質(zhì)圖編碼;S3、雙向映射預(yù)訓(xùn)練任務(wù);S4、位置特定門(mén)控融合。該基于知識(shí)圖譜增強(qiáng)的大語(yǔ)言模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)...
          • 本發(fā)明涉及渦輪特性預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了渦輪特性圖的修正方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取燃料適應(yīng)性改進(jìn)后渦輪進(jìn)口的關(guān)鍵參數(shù),并根據(jù)關(guān)鍵參數(shù)計(jì)算燃料適應(yīng)性改進(jìn)前渦輪進(jìn)口的第二油氣比;基于關(guān)鍵參數(shù)以及第二油氣比計(jì)算燃料適應(yīng)性改進(jìn)后...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于耦合變量調(diào)控的半導(dǎo)體激光器網(wǎng)絡(luò)同步性能提升方法,具體為:描述垂直腔面發(fā)射激光器VCSEL網(wǎng)絡(luò)在不同耦合方式下的動(dòng)力學(xué)行為,建立速率方程;構(gòu)建PPOI、OPOI與動(dòng)態(tài)偏振注入VPOI?P、VPOI?O四類(lèi)耦合變量的耦合函數(shù)...
          • 本發(fā)明屬于太赫茲時(shí)域光譜物質(zhì)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種基于Booth?CIC鑒相優(yōu)化的混合級(jí)聯(lián)THz信號(hào)處理方法。本發(fā)明采用模數(shù)混合級(jí)聯(lián)設(shè)計(jì),具體包括高速模擬微電流放大器和基于Booth?CIC級(jí)聯(lián)的FPGA多路數(shù)字鎖相放大系統(tǒng),顯著提升了微...
          • 本發(fā)明屬于儲(chǔ)氫容器性能測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的儲(chǔ)氫容器壽命評(píng)估方法及系統(tǒng),方法主要包括:獲取儲(chǔ)氫容器在連續(xù)循環(huán)測(cè)試中的動(dòng)態(tài)參數(shù)集合;根據(jù)動(dòng)態(tài)參數(shù)集合生成壓力特征向量組和流量波動(dòng)特征組;根據(jù)壓力特征向量組生成當(dāng)前循環(huán)的...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,公開(kāi)了一種時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取原始時(shí)間序列數(shù)據(jù);對(duì)原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作以生成增強(qiáng)時(shí)間序列數(shù)據(jù);基于增強(qiáng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)采用對(duì)比學(xué)習(xí)方式...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于信道制圖的大空間定位系統(tǒng)及方法,其中系統(tǒng)包括:預(yù)處理模塊、三角測(cè)量模塊、特征優(yōu)化模塊、特征融合模塊和輸出模塊;預(yù)處理模塊用于對(duì)接收到的無(wú)線(xiàn)信道狀態(tài)信息進(jìn)行預(yù)處理,得到處理后信息;三角測(cè)量模塊用于基于處理后信息,進(jìn)行初步定...
          • 本申請(qǐng)涉及金融領(lǐng)域以及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備。其中,方法包括:獲取用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的原始數(shù)據(jù)集,所述原始數(shù)據(jù)集中包含用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的若干初始數(shù)據(jù)塊;從各所述初始數(shù)據(jù)塊中確定若干參考數(shù)據(jù)塊;基于各所述參...
          • 本發(fā)明提供大數(shù)據(jù)人工智能AI綜合腐蝕采集算力平臺(tái)方法及系統(tǒng),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括通過(guò)分布式腐蝕傳感器采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行時(shí)空標(biāo)記,計(jì)算時(shí)空相關(guān)性矩陣實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)自適應(yīng)融合;構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腐蝕環(huán)境知識(shí)遷移框架,建立跨環(huán)境知識(shí)遷移;將融合...
          • 本發(fā)明涉及智能決策技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,公開(kāi)了一種基于策略?xún)?yōu)化的決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:接收策略集合,并根據(jù)預(yù)設(shè)的分類(lèi)標(biāo)識(shí)生成初始分類(lèi)策略集合;通過(guò)與目標(biāo)對(duì)象數(shù)據(jù)匹配生成決策結(jié)果,獲取與目標(biāo)對(duì)象數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于鈍性沖擊的失能評(píng)估測(cè)試方法,屬于失能測(cè)試方法技術(shù)領(lǐng)域,具體步驟如下:步驟S1:獲取鈍性沖擊設(shè)備的物理指標(biāo)數(shù)據(jù);步驟S2:通過(guò)行為采集設(shè)備采集沖擊位置的物理變化數(shù)據(jù)和生物靶標(biāo)行為數(shù)據(jù),并分別計(jì)算鈍性沖擊能量值和對(duì)抗失能屬性...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N自動(dòng)換刀機(jī)構(gòu)的運(yùn)維方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:對(duì)自動(dòng)換刀機(jī)構(gòu)采集原始圖像數(shù)據(jù)與音頻信號(hào);依據(jù)目標(biāo)圖像特征對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)操作與語(yǔ)義分割操作;依據(jù)區(qū)域圖像數(shù)據(jù)生成自動(dòng)換刀機(jī)構(gòu)在更換刀具時(shí)執(zhí)行的第二候選動(dòng)作;依據(jù)第一...
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