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								      本發(fā)明公開了一種邊緣環(huán)境下基于深度強化學習的任務卸載方法與系統(tǒng)。方法包括：構建包含網絡、任務、任務完成時間的系統(tǒng)模型，其中網絡模型涵蓋邊緣服務器、用戶及任務，任務模型描述任務到達間隔與截止時間，任務完成時間模型包含傳輸、排隊和計算時延；結合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了基于軟件開發(fā)的運行測試管理方法，屬于軟件開發(fā)測試技術領域。本發(fā)明通過實時采集新缺陷的時間、等級、模塊信息及代碼變更數(shù)據，結合歷史缺陷的篩選與衰減處理，實現(xiàn)了風險數(shù)據的實時更新與精準過濾，針對新缺陷采用強化權重模型，突出24小時內...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向LL/SC鎖指令的二進制插樁方法，包括步驟S1：DBI工具的前置準備與啟動；步驟S2：LL/SC原子操作指令序列的加載和對應內存的分配；步驟S3：DBI工具將LL/SC原子操作指令序列對應的機器碼進行解碼和翻譯，并轉化為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N滾動白屏的檢測方法、裝置、設備、介質及產品，應用于瀏覽器內核，該方法包括：響應于接收到在第一顯示頁面觸發(fā)的滾動事件，獲取第一顯示頁面的第一幀頁面的頁面信息；根據第一幀頁面的頁面信息，確定滾動事件指示的第一顯示頁面中滾動視口對...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種日志解析方法，涉及計算機技術領域，包括獲取日志；提取日志的第一特征，并根據第一特征，確定日志的日志類型，其中，第一特征表征日志的屬性；根據日志類型，計算日志與解析工具庫中的至少一個基礎解析工具的適配度，獲取適配度大于或等于預...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據遷移方法、裝置、設備、介質以及產品，涉及數(shù)據遷移技術領域，方法包括：在數(shù)據遷移過程中調用數(shù)據訪問接口獲取業(yè)務平臺的資源信息；對所述數(shù)據遷移過程中獲取的初始數(shù)據遷移結果進行分析，得到初始遷移線程集的線程統(tǒng)計信息以及數(shù)據遷移...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種應用于大數(shù)據樣本操作與統(tǒng)計分析方法，包括以下步驟：步驟一，數(shù)據結構與業(yè)務邏輯描述，步驟二，提交大模型生成命令腳本，步驟三，本地執(zhí)行與結果返回，步驟四，可視化頁面生成，發(fā)明提出的大數(shù)據樣本操作與統(tǒng)計分析方法在數(shù)據安全方面，采用需...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據查詢方法、裝置、設備、存儲介質及產品，涉及自然語言處理技術領域。公開了響應于數(shù)據查詢指令，獲取數(shù)據查詢指令對應的問題；基于問題和目標函數(shù)集合構建提示信息，目標函數(shù)集合包括多個數(shù)據處理函數(shù)；通過大語言模型，基于提示信息生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大模型輔助合規(guī)報告智能審查系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括報告處理模塊、規(guī)則庫管理模塊、知識圖譜引擎、大模型推理模塊、自動審查與反饋模塊、問題公示與審批接口；方法包括數(shù)據獲取與預處理、分塊與字段抽取、規(guī)則匹配與知識關聯(lián)、多維度檢查、問題...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電數(shù)字數(shù)據處理技術領域，特別是涉及一種人才需求數(shù)據庫和人才信息數(shù)據庫的匹配處理方法。方法包括：對于第二聚類結果H中第e個第二簇He，獲取第一聚類結果G中與He相似度最高的第一簇，如果該第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大模型的音視頻處理方法、系統(tǒng)、設備及介質，方法包括：獲取待處理音視頻和需求處理指令；獲取音視頻剪輯工具的處理指令集合，根據大模型對所述處理指令集合進行知識庫構建處理，得到指令知識庫；根據所述指令知識庫對所述需求處理指令進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基礎測繪數(shù)據整合方法及系統(tǒng)，涉及測繪數(shù)據整合技術領域，包括如下步驟：采集待測繪區(qū)域的影像數(shù)據，并進行影像數(shù)據切片處理，得到測繪影像切片數(shù)據；獲取測繪影像切片數(shù)據中的區(qū)域節(jié)點信息，并獲取節(jié)點變化數(shù)據，進行區(qū)域類型劃分，得到區(qū)域類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI助手的意向工作報名方法、設備、介質及產品。該方法包括：在通過內置的AI助手對求職者進行多輪對話的過程中，實時根據求職者輸入的用戶查詢語句，生成匹配的響應結果數(shù)據并在AI助手對話界面中展示；在確定當前待展示的響應結果數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種路線推薦方法、裝置、設備、介質及產品，包括：獲取輸入信息；所述輸入信息包括用戶輸入的出行需求；通過大模型對所述輸入信息進行解析，獲取關鍵字段；根據所述關鍵字段在預設路線數(shù)據庫中查找匹配的出行路線，或者，通過大模型調用搜...
								
            
							
            
							
						
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								      一種互聯(lián)網貿易數(shù)據搜索處理方法及系統(tǒng)，屬于大數(shù)據分析領域，該方法包括從全球貿易網站、電商平臺、海關數(shù)據庫以及社交媒體渠道采集數(shù)據，利用機器學習算法對數(shù)據進行清理，構建統(tǒng)一的多語言語義索引庫；構建多層索引體系，基于倒排索引技術索引關鍵詞，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種新聞傳播狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據分析技術領域。方法包括：采集待分析新聞在目標發(fā)布平臺的傳播狀態(tài)數(shù)據，對平臺用戶進行個體傳播分析，提取出平臺用戶的多個個體互動特征；構建平臺用戶的群體影響圖譜；對平臺用戶的多個個體互動特征進...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及環(huán)境管理技術領域，尤其涉及一種基于協(xié)同過濾算法的廢物回收處置服務商的智能推薦方法及裝置。所述方法包括：獲取多個產廢企業(yè)各自的產廢特征信息，多個產廢企業(yè)包括目標產廢企業(yè)和多個參考產廢企業(yè)；根據多個產廢企業(yè)各自的產廢特征信息，計算目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種湖泊水位與水面面積轉換方法及裝置本發(fā)明通過實測水面數(shù)據對初始湖泊水動力模型進行參數(shù)優(yōu)化，提升模型對湖泊動態(tài)變化過程的擬合精度和模擬能力，克服了傳統(tǒng)水位面積轉換方法中僅依賴靜態(tài)地形數(shù)據或單一水位記錄而導致精度不足的問題；同時，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于振動傳感數(shù)據的大壩安全監(jiān)測與裂縫預測方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據處理技術領域，解決了現(xiàn)有大壩安全監(jiān)測存在的數(shù)據采集不全、數(shù)據處理滯后、預測能力不足的問題，方案要點是：采集大壩振動數(shù)據，對大壩振動數(shù)據進行基于動態(tài)窗口的自適應歸一化處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于風電功率預測技術領域，且公開了基于信號分解與參數(shù)優(yōu)化的超短期風電功率預測模型構建方法，具體步驟如下：S1：原始風電功率數(shù)據處理，采用自適應噪聲完備集合經驗模態(tài)分解算法(CEEMDAN)對原始風電功率數(shù)據進行分解。本發(fā)明通過構建融合...
								
            
							
            
							
						
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