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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)一種確定硅后性能區(qū)間的方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，能夠在WS測(cè)試階段提前得到FT測(cè)試階段更準(zhǔn)確的功耗信息的同時(shí)，提高判斷性能參數(shù)的取值區(qū)間的精度。所述方法包括：基于FT測(cè)試階段歷史功耗，對(duì)WS測(cè)試階段...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種端點(diǎn)設(shè)備的功能驗(yàn)證方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品，涉及芯片驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域。驗(yàn)證人員可以操作驗(yàn)證頁(yè)面上的驗(yàn)證項(xiàng)控件和驗(yàn)證項(xiàng)啟動(dòng)控件，選中需要進(jìn)行驗(yàn)證的錯(cuò)誤檢測(cè)功能(即AER種類(lèi))以及啟動(dòng)對(duì)端點(diǎn)設(shè)備的功能驗(yàn)證。驗(yàn)證人員僅需操作驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種信創(chuàng)環(huán)境遷移的多維評(píng)估方法，具體涉及評(píng)估領(lǐng)域；本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建覆蓋基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)資源和安全合規(guī)的評(píng)估指標(biāo)體系，通過(guò)指令集檢測(cè)、二進(jìn)制分析和等保合規(guī)檢查實(shí)現(xiàn)全面掃描；采用AHP?熵權(quán)混合模型動(dòng)態(tài)計(jì)算權(quán)重，并基于波動(dòng)率觸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種RISC?V矢量處理器及訪(fǎng)存方法。RISC?V矢量處理器包括具有取指單元和標(biāo)量訪(fǎng)存單元的RISC?V標(biāo)量處理模塊和具有矢量訪(fǎng)存單元的RISC?V矢量處理模塊，還包括：標(biāo)量緩存單元、矢量緩存單元以及數(shù)據(jù)同...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種虛擬數(shù)據(jù)湖遠(yuǎn)程文件映射方法及系統(tǒng)，運(yùn)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括：在本地系統(tǒng)中創(chuàng)建與遠(yuǎn)程文件大小相同的代理文件，建立所述代理文件與所述遠(yuǎn)程文件的映射目錄表；當(dāng)計(jì)算節(jié)點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)所述代理文件映射的內(nèi)存空間觸發(fā)缺頁(yè)中斷時(shí)，根據(jù)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及問(wèn)題管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種信息處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，方法包括：從第一終端接收用戶(hù)輸入的、與車(chē)輛相關(guān)的問(wèn)題描述信息，以及利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)問(wèn)題描述信息，得到問(wèn)題描述信息的第一類(lèi)型；向第一終端發(fā)送第一類(lèi)型，以由第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種科技咨詢(xún)?nèi)斯ぶ悄芙涣髟O(shè)備，包括用戶(hù)交互模塊，用于接收用戶(hù)輸入的信息，同時(shí)輸出咨詢(xún)結(jié)果，所述輸入的信息包括用戶(hù)的問(wèn)題和用戶(hù)的背景信息。本發(fā)明通過(guò)背景信息解析單元運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種欺詐識(shí)別方法、裝置、非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，該方法包括：對(duì)待識(shí)別文本進(jìn)行壓縮，得到壓縮文本數(shù)據(jù)；確定與壓縮文本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義信息數(shù)據(jù)；依據(jù)預(yù)設(shè)加密參數(shù)對(duì)語(yǔ)義信息數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理；采用欺詐識(shí)別模型對(duì)加密后的語(yǔ)義信息數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于物理模型的重力衛(wèi)星地下水蓄變量垂向信號(hào)分離方法，包括：步驟S1：構(gòu)建地表形變和重力變化與地下水蓄變量的物理響應(yīng)模型，其中，物理響應(yīng)模型包括地表形變響應(yīng)模型和重力變化響應(yīng)模型；具體包括：步驟S2：構(gòu)建重力衛(wèi)星和InSAR數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于稀疏IMU和機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)及方法，包括：首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；數(shù)據(jù)預(yù)處理，即在微控制單元中分別對(duì)原始磁力計(jì)讀數(shù)和原始IMU讀數(shù)進(jìn)行修正；數(shù)據(jù)融合；再通過(guò)SMPL坐標(biāo)系得到人體關(guān)節(jié)到IMU的誤差旋轉(zhuǎn)矩陣、SMPL坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)姿態(tài)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工晶體技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人工晶體尺寸選擇方法及系統(tǒng)。本發(fā)明構(gòu)建臨床參數(shù)分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)分割驅(qū)動(dòng)特征提取模塊提取影像組學(xué)特征和睫狀溝相關(guān)的解剖學(xué)參數(shù)；通過(guò)睫狀溝相關(guān)的解剖學(xué)參數(shù)對(duì)臨床參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充，將臨床參數(shù)數(shù)據(jù)與影像組學(xué)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建方法包括：接收用戶(hù)上傳的基礎(chǔ)行為數(shù)據(jù)、搜索行為數(shù)據(jù)、圖層交互行為數(shù)據(jù)以及標(biāo)記行為數(shù)據(jù)；根據(jù)基礎(chǔ)行為數(shù)據(jù)確定用戶(hù)的活躍時(shí)間；分別對(duì)搜索行為數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于機(jī)器人的多模態(tài)融合感知方法和電子設(shè)備，該方法包括：獲取機(jī)器人所在環(huán)境的圖像數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，獲取機(jī)器人的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)表征在當(dāng)前時(shí)刻至過(guò)去某個(gè)時(shí)刻之間機(jī)器人的運(yùn)行數(shù)據(jù)；分別對(duì)圖像數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和時(shí)間序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種儲(chǔ)能電站大規(guī)模傳感終端異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備。具體方法包括：獲取傳感終端運(yùn)行狀態(tài)歷史數(shù)據(jù)；通過(guò)主成分分析提取一維特征序列；利用凝聚式聚類(lèi)分組得到多維特征序列；為各關(guān)聯(lián)組構(gòu)建包含歸一化、正交編碼、解碼和反歸一化模塊的異常檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種燃料電池混合動(dòng)力汽車(chē)整體性能的多目標(biāo)優(yōu)化方法，涉及燃料電池混合動(dòng)力汽車(chē)整車(chē)性能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在燃料電池混合動(dòng)力汽車(chē)多輸入多輸出、復(fù)雜非線(xiàn)性的系統(tǒng)情況下利用支持向量回歸SVR算法，深入挖掘整車(chē)關(guān)鍵參數(shù)與電堆系統(tǒng)的能量轉(zhuǎn)換...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N共模電感仿真方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及仿真技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)顯示宏命令窗口，宏命令窗口包括參數(shù)配置區(qū)域，首先響應(yīng)于對(duì)參數(shù)配置區(qū)域的參數(shù)配置指令，對(duì)共模電感進(jìn)行參數(shù)配置得到共模電感參數(shù)，并根據(jù)共模電感參數(shù)更新共模電感的三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車(chē)身壓鑄鋁合金部件的輕量化優(yōu)化方法，基于車(chē)身設(shè)計(jì)或車(chē)身仿真模型，在車(chē)身上選取/確定優(yōu)化區(qū)域，在優(yōu)化區(qū)域的壓鑄鋁合金目標(biāo)質(zhì)量的限定下，依據(jù)車(chē)身構(gòu)造將優(yōu)化區(qū)域內(nèi)劃分為若干子區(qū)域，對(duì)各子區(qū)域設(shè)定用于測(cè)試分析的測(cè)試厚度，在設(shè)定的測(cè)試厚度下...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種表單填充方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。其中，該方法包括：接收選擇指令，選擇指令用于指示待填充表單；采用預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型對(duì)待填充表單對(duì)應(yīng)的非序列化交互行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到待填充表單的交互行為，其中，預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型是根據(jù)分別部署在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及運(yùn)輸數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)信息化管理方法及系統(tǒng)。本發(fā)明路段在車(chē)輛經(jīng)過(guò)出發(fā)節(jié)點(diǎn)時(shí)刻之前設(shè)定時(shí)段內(nèi)發(fā)生不同交通事故的時(shí)間間隔與行駛時(shí)長(zhǎng)獲取行駛難度指標(biāo)；根據(jù)路段節(jié)點(diǎn)的不同可行路段的行駛難度指標(biāo)的差異與路段長(zhǎng)度差異，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于資源管理的技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于云計(jì)算的智慧農(nóng)業(yè)資源優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)，包括：生物信號(hào)采集模塊，用于獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)作物的生物信號(hào)；環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取作物外部的環(huán)境參數(shù)；動(dòng)態(tài)需求分析模塊，用于生物信號(hào)與環(huán)境參數(shù)的融合，生成動(dòng)態(tài)需求...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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