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          首頁(yè) 專利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本申請(qǐng)涉及集成電路設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于通用加載加速器的推送式加載系統(tǒng),該系統(tǒng)通過(guò)推送控制器主動(dòng)向各個(gè)流處理器推送各個(gè)流處理器分別所需的參考子數(shù)據(jù),能夠避免現(xiàn)有技術(shù)中多個(gè)流處理器同時(shí)發(fā)起加載請(qǐng)求的情況,從而避免了數(shù)據(jù)擁堵的情況,提...
          • 本發(fā)明提供一種任務(wù)調(diào)度與編排系統(tǒng)、方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及任務(wù)系統(tǒng)管理技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括網(wǎng)關(guān)集群模塊,用于獲取客戶端的任務(wù)創(chuàng)建需求;根據(jù)任務(wù)創(chuàng)建需求在網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行匹配,得到流程定義;根據(jù)流程定義創(chuàng)建流程實(shí)例,根據(jù)流程實(shí)例生成任務(wù)創(chuàng)建需求...
          • 本發(fā)明屬于協(xié)同控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于開(kāi)源鴻蒙系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)箱多設(shè)備協(xié)同控制方法。該方法通過(guò)開(kāi)源鴻蒙系統(tǒng)的分布式設(shè)備管理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)箱設(shè)備的接入與身份認(rèn)證、自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與動(dòng)態(tài)連接;利用統(tǒng)一資源調(diào)度機(jī)制,完成資源信息采集、策略匹配及動(dòng)態(tài)分...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供操作請(qǐng)求執(zhí)行方法以及交易操作系統(tǒng),計(jì)算設(shè)備,其中操作請(qǐng)求執(zhí)行方法,應(yīng)用于交易操作系統(tǒng)中的交易中介平臺(tái),該方法包括:獲取交易隊(duì)列和非交易隊(duì)列,其中,非交易隊(duì)列的執(zhí)行優(yōu)先級(jí)低于交易隊(duì)列;觸發(fā)從交易隊(duì)列中順序取出交易操作請(qǐng)求并執(zhí)...
          • 本申請(qǐng)為基于區(qū)塊鏈的多方協(xié)作可信沙盒任務(wù)調(diào)度方法和系統(tǒng),屬于電網(wǎng)裝備控制領(lǐng)域,針對(duì)現(xiàn)有任務(wù)調(diào)度效率低下的問(wèn)題,提出基于區(qū)塊鏈的多方協(xié)作可信沙盒任務(wù)調(diào)度方法,包括:構(gòu)建沙盒狀態(tài)和任務(wù)需求的數(shù)學(xué)建模,獲取計(jì)算任務(wù)需求及用戶公鑰,并獲取分布式計(jì)算...
          • 本發(fā)明提出了一種適用于數(shù)字資產(chǎn)管理的數(shù)據(jù)交互共享方法和系統(tǒng)。屬于數(shù)字資產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域;所述方法包括:從多個(gè)來(lái)源采集具有空間屬性的數(shù)字資產(chǎn),對(duì)于采集到的空間數(shù)字資產(chǎn),進(jìn)行空間架構(gòu)建模,構(gòu)建空間架構(gòu)模型,對(duì)空間架構(gòu)模型進(jìn)行特征萃取,提取出空間數(shù)...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種AIGC模型高效加載方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品。其方法包括:獲取AIGC模型的全局熱度參數(shù),以此將AIGC模型預(yù)加載到CPU內(nèi)存中,構(gòu)建CPU預(yù)加載模型清單;獲取每個(gè)AIGC模型的用戶熱度參數(shù),結(jié)合全局熱度參數(shù)獲...
          • 本發(fā)明涉及一種基于知識(shí)圖譜與大模型的智能運(yùn)維方法、裝置及電子設(shè)備,該方法包括:采集Kubernetes集群的多源運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù);基于資源變更事件構(gòu)建帶時(shí)間維度的知識(shí)圖譜,響應(yīng)于圖譜關(guān)系失效記錄終止時(shí)間,響應(yīng)于新增關(guān)系記錄起始時(shí)間且不設(shè)終止時(shí)間,...
          • 本發(fā)明涉及飛行仿真技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及了一種飛行仿真設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法、系統(tǒng)及設(shè)備,旨在解決傳統(tǒng)測(cè)試流程中通信延遲大、初始化效率低、控制精度差的問(wèn)題。本發(fā)明包括:從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取初始化條件參數(shù)表,經(jīng)變量別名映射轉(zhuǎn)換后,通過(guò)數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)更新仿真...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種溫度控制方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,由于先建立散熱系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程來(lái)獲取最優(yōu)化誤差時(shí)對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)核心矩陣,再實(shí)時(shí)獲取散熱區(qū)域的傳感器數(shù)據(jù)更新當(dāng)前狀態(tài)向量,調(diào)用存儲(chǔ)的預(yù)測(cè)核心矩陣與當(dāng)前狀態(tài)向量確定...
          • 本發(fā)明涉及軟件自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種面向云計(jì)算環(huán)境的軟件自動(dòng)化測(cè)試與優(yōu)化方法,包括以下步驟:S1:對(duì)待測(cè)軟件的測(cè)試用例集進(jìn)行靜態(tài)分析,生成測(cè)試特征集;S2:將測(cè)試用例聚合為K個(gè)測(cè)試任務(wù)包;S3:將測(cè)試任務(wù)包映射至資源狀態(tài)向量匹配的...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N服務(wù)器系統(tǒng)和NVMe卡槽指示燈的控制方法。本申請(qǐng)?zhí)峁┑姆?wù)器系統(tǒng),包括PCIe擴(kuò)展板和NVMe背板;PCIe擴(kuò)展板上設(shè)置有PCIe Swith芯片和擴(kuò)展CPLD,NVMe背板上設(shè)置有背板CPLD和多個(gè)用于安裝NVMe固態(tài)硬盤的...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種節(jié)點(diǎn)通信方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),獲取目標(biāo)處理器核心對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)通信資源集合;根據(jù)節(jié)點(diǎn)通信資源集合,為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建虛擬端口;通過(guò)虛擬端口建立發(fā)送節(jié)點(diǎn)和接收節(jié)點(diǎn)的通信連接,并更新發(fā)送節(jié)點(diǎn)和接收節(jié)點(diǎn)的通信連接鏈表,發(fā)送節(jié)點(diǎn)為用于發(fā)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種RDMA讀操作方法、請(qǐng)求端和響應(yīng)端,包括:請(qǐng)求端在發(fā)送RDMA讀請(qǐng)求前,先在本地根據(jù)SQ WQE創(chuàng)建一個(gè)CRRL數(shù)據(jù),并將其存儲(chǔ)在SRAM存儲(chǔ)器中,將SQ WQE的相關(guān)信息存儲(chǔ)在Cache中,并通過(guò)一個(gè)TCAM存儲(chǔ)器記錄標(biāo)簽和...
          • 本發(fā)明涉及冷熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)領(lǐng)域,具體為基于大模型的冷熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)化方法,包括:業(yè)務(wù)集成模塊、數(shù)據(jù)依賴模塊、模式更新模塊、冷熱分區(qū)模塊和文件合并模塊,業(yè)務(wù)集成模塊用于采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)依賴模塊用于擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),得到數(shù)據(jù)血緣模型,模...
          • 本發(fā)明提供了一種基于檢索增強(qiáng)生成技術(shù)的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害問(wèn)答系統(tǒng),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,問(wèn)答系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、向量化模塊、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建模塊、查詢處理模塊、檢索模塊和答案生成模塊;數(shù)據(jù)收集模塊用于獲取包含圖像樣本及其文本化標(biāo)簽的農(nóng)作物病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)集;...
          • 本發(fā)明涉及軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種軌跡點(diǎn)狀態(tài)識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括:對(duì)獲取的原始軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理,得到不同目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)軌跡數(shù)據(jù);根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)空密度約束條件對(duì)各目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)軌跡數(shù)據(jù)分別進(jìn)行軌跡分析...
          • 本發(fā)明屬于水文信息服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型的雨水情智能交互服務(wù)平臺(tái),包括:數(shù)據(jù)處理層,用于獲取多模態(tài)的水文數(shù)據(jù)并向量化處理,以構(gòu)建向量化數(shù)據(jù)庫(kù);知識(shí)表達(dá)層,用于分層處理向量化數(shù)據(jù)庫(kù)以形成分層圖結(jié)構(gòu),構(gòu)建相鄰分層圖結(jié)構(gòu)之間的...
          • 本說(shuō)明書(shū)的多個(gè)實(shí)施例涉及信息技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的智能客戶溝通輔助管控方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:讀取客戶信息,生成客戶的若干個(gè)價(jià)值描述,接收待溝通內(nèi)容及溝通目標(biāo)描述;識(shí)別所述待溝通內(nèi)容的語(yǔ)義,根據(jù)所述語(yǔ)義將所述待溝通內(nèi)容劃分為...
          • 本發(fā)明提供基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)文檔智能合規(guī)檢測(cè)系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鄰接矩陣進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析以檢測(cè)異常得到結(jié)構(gòu)偏離度,并通過(guò)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型解析決策路徑節(jié)點(diǎn)序列生成語(yǔ)義沖突特征;將結(jié)構(gòu)偏離度與語(yǔ)義沖突特征相融合,生...
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