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          • 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)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)...
          • 本公開(kāi)提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中,該方法包括:在目標(biāo)客戶(hù)端創(chuàng)建第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);響應(yīng)于成功創(chuàng)建第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),向主機(jī)端發(fā)送多個(gè)共享數(shù)據(jù)字段;接收主機(jī)端返回的創(chuàng)建響應(yīng)信息;響應(yīng)基于創(chuàng)建響應(yīng)信息確定主機(jī)端成功創(chuàng)建...
          • 本發(fā)明涉及一種處理器任務(wù)分配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),可應(yīng)用于金融保險(xiǎn)、醫(yī)療平臺(tái)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景,通過(guò)將客戶(hù)端的用戶(hù)信息和任務(wù)指令進(jìn)行分析得到排序優(yōu)先級(jí),根據(jù)任務(wù)指令對(duì)處理器的任務(wù)需求內(nèi)存,對(duì)處理器的空置內(nèi)存進(jìn)行分配,得到內(nèi)存分配結(jié)果,檢...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于邊緣計(jì)算的AI數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),涉及邊緣AI處理領(lǐng)域,包括,根據(jù)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)地址定義AI模型的權(quán)重矩陣,將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入AI模型進(jìn)行多維度特征分析,提取高階數(shù)據(jù)表征;通過(guò)指令解碼方法解析處理模式得到稀疏度等級(jí),并基于高...
          • 本發(fā)明涉及一種多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同處理系統(tǒng)、方法、處理設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:一農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集模塊,用于實(shí)時(shí)采集田間的多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù);若干邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn),用于對(duì)多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣預(yù)處理;一云手機(jī)平臺(tái),用于采用訓(xùn)練好的基于TCN和LSTM的人工智...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容器資源預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),所述方法包括搭建基于Kubernetes的微服務(wù)系統(tǒng),配置監(jiān)控平臺(tái),通過(guò)模擬真實(shí)用戶(hù)使用獲取日志結(jié)果構(gòu)建數(shù)據(jù)集;基于所述數(shù)據(jù)集,構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)G?TimesNet模型...
          • 本發(fā)明提供一種針對(duì)安卓核心類(lèi)庫(kù)的差異分析方法,包括:S1,獲取Dex字節(jié)碼形式的兩個(gè)版本安卓核心類(lèi)庫(kù)源代碼,兩個(gè)版本源代碼分別記為版本A和版本B;S2,解析每個(gè)版本的Dex字節(jié)碼文件,為類(lèi)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建立對(duì)應(yīng)的類(lèi)表;S3,解析每個(gè)版本的De...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)軟件技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于數(shù)據(jù)庫(kù)的DWG到PDF轉(zhuǎn)換與批量打印方法及系統(tǒng);本發(fā)明通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)模塊定義并記錄CAD軟件中的圖簽信息,并對(duì)預(yù)轉(zhuǎn)換DWG文件訪(fǎng)問(wèn)和識(shí)別;經(jīng)智能圖框模塊識(shí)別圖紙的圖框邊界,調(diào)整大小和位置;經(jīng)智...
          • 本公開(kāi)是關(guān)于一種激勵(lì)電路、觸控裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),激勵(lì)電路,應(yīng)用于觸控裝置,包括:基材;第一導(dǎo)電部件,設(shè)于基材上并沿第一方向延伸;多個(gè)第二導(dǎo)電部件,設(shè)于基材上并沿第二方向延伸,多個(gè)第二導(dǎo)電部件的一端分別與第一導(dǎo)電部件相連,形成梳狀結(jié)構(gòu)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N心臟電生理仿真交互方法、控制裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及VR系統(tǒng),屬于VR技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取VTK格式的心臟電生理仿真結(jié)果數(shù)據(jù);解析心臟電生理仿真結(jié)果數(shù)據(jù)中的時(shí)序體數(shù)據(jù),得到心臟體素?cái)?shù)據(jù)以及相關(guān)元數(shù)據(jù);根據(jù)初始幀率,并利用光線(xiàn)投...
          • 本發(fā)明涉及一種無(wú)需軌跡重構(gòu)的特種車(chē)輛MPC控制點(diǎn)自適應(yīng)方法,應(yīng)用于自動(dòng)駕駛清掃車(chē)、灑水車(chē)等對(duì)作業(yè)精度要求極高的車(chē)輛控制系統(tǒng)。該方法在控制層引入控制基準(zhǔn)點(diǎn)自適應(yīng)轉(zhuǎn)換機(jī)制,根據(jù)不同作業(yè)場(chǎng)景動(dòng)態(tài)選擇前軸或后軸作為當(dāng)前控制點(diǎn),避免航向誤差在作業(yè)端的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種領(lǐng)域知識(shí)和深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的物性參數(shù)反演方法,涉及儲(chǔ)層預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:利用測(cè)井、地震和地質(zhì)等信息并結(jié)合目標(biāo)區(qū)域的地震地質(zhì)條件進(jìn)行精細(xì)井震標(biāo)定;以模型地震響應(yīng)和實(shí)際儲(chǔ)層地震及井資料分析為基礎(chǔ),提取多地震屬性并篩選出與巖性...
          • 本發(fā)明涉及延時(shí)測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種精確的授時(shí)接收模塊測(cè)試方法,包括以下步驟:S1:計(jì)算處理延時(shí),基于處理延時(shí)生成坐標(biāo)點(diǎn);S2:根據(jù)坐標(biāo)點(diǎn)密度對(duì)坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi),并調(diào)整聚類(lèi)半徑獲取第二簇;S3:根據(jù)第二簇的聚類(lèi)中心調(diào)整第二簇,獲取目標(biāo)簇...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的大氣激光雷達(dá)數(shù)據(jù)分析方法,包括如下步驟:S1、采集并預(yù)處理大氣激光雷達(dá)回波信號(hào)數(shù)據(jù),生成時(shí)序數(shù)據(jù)集;S2、構(gòu)建基于Transformer的長(zhǎng)序列預(yù)測(cè)模型,形成初步預(yù)測(cè)結(jié)果序列;S3、使用粒子濾波算法優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于延時(shí)相關(guān)檢測(cè)的SAR信號(hào)檢測(cè)方法及系統(tǒng),該方法包括:輸入待測(cè)模擬信號(hào)并進(jìn)行數(shù)字下變頻處理得到多路IQ信號(hào);進(jìn)行延時(shí)相關(guān)處理得到對(duì)應(yīng)的延時(shí)相關(guān)結(jié)果,計(jì)算得到延時(shí)相關(guān)值;將延時(shí)相關(guān)值與預(yù)設(shè)相關(guān)門(mén)限系數(shù)進(jìn)行比較,當(dāng)延時(shí)相關(guān)值大...
          • 本發(fā)明涉及一種基于地表電位分布的直流接地極斷裂狀態(tài)檢測(cè)方法,屬于高壓直流輸電系統(tǒng)接地極檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有方法無(wú)法準(zhǔn)確定位接地極局部斷裂位置及依賴(lài)人工開(kāi)挖檢測(cè)的問(wèn)題,提出通過(guò)建立有限元仿真模型分析不同斷裂工況下的地表電位分布特征,基于影響...
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