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								      本發(fā)明涉及電器設備技術領域，公開了按鍵設置方法、裝置、電器設備及介質，本發(fā)明使用戶可自主根據(jù)語音提示選擇每個功能按鍵在按鍵區(qū)域的設置位置，通過建立功能按鍵和對應設置位置的關聯(lián)關系實現(xiàn)按鍵位置的自定義設計，并在按鍵位置設置完成后使用戶可自主根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模型管理資源池動態(tài)調配方法、裝置、服務器及介質，屬于大模型領域，包括：計算得到待訓練模型的多個子任務，獲取每個子任務的參數(shù)；根據(jù)子任務的參數(shù)確定每種預設容器的時長適配性；根據(jù)每種預設容器的時長適配性和每個子任務的參數(shù)，計算得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于OOB增強映射表的小系統(tǒng)快速文件恢復方法，所述方法包括：數(shù)據(jù)寫入空閑物理頁時，擴展該物理頁OOB區(qū)域的映射增強字段；映射關系更新時，將日志記錄寫入日志頁；映射頁臟化時，記錄映射頁頁號及其關聯(lián)日志頁的最新位置信息；定期生成...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于協(xié)同智能分析的平臺運行性能評估方法及系統(tǒng)，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領域，該方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)關聯(lián)關系建立有向數(shù)據(jù)依賴圖，將運行性能數(shù)據(jù)按時間順序排列形成性能波動序列；計算有向數(shù)據(jù)依賴圖中監(jiān)控對象的關聯(lián)重要度，分析性能波動序列，計算超出預設...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于Python環(huán)境的庫實體依賴沖突識別方法，屬于依賴沖突識別技術領域，包括：根據(jù)監(jiān)控得到的函數(shù)調用流數(shù)據(jù)、資源占用時序序列、異常事件集，預處理得到調用頻次矩陣、資源特征序列及編碼異常集；根據(jù)各Python庫實體設置圖節(jié)點，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種FPGA高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)腜CIe接口實現(xiàn)方法及裝置，通過創(chuàng)新性地設計直接存儲器訪問機制，通過物理連續(xù)緩存區(qū)注冊和描述符隊列管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全高效傳輸。構建基于時間戳的數(shù)據(jù)塊組織策略，結合突發(fā)傳輸通道和狀態(tài)跟蹤器，建立可靠...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于關系型內存數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。所述方法包括：獲取關系型內存數(shù)據(jù)庫中內存表空間對應的兩組檢查點文件和初始化變量；根據(jù)所述兩組檢查點文件和所述初始化變量，得到活動文件組和靜態(tài)文件組；根據(jù)所述初始化變量，將關系型內存數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及銅管質量檢測技術領域，尤其涉及一種銅管質量追溯數(shù)據(jù)存證方法及系統(tǒng)，方法包括：將銅管生產(chǎn)流程按照流程工藝節(jié)點劃分為若干加工工藝階段，并組成為工藝階段序列；對應采集各加工工藝階段的銅管生產(chǎn)參數(shù)，并轉化為唯一識別的追溯憑證；基于工藝階段...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)庫讀寫分離實現(xiàn)方法、裝置、終端及存儲介質，涉及數(shù)據(jù)庫讀寫處理技術領域。該方法包括：獲取數(shù)據(jù)包，數(shù)據(jù)包包含有數(shù)據(jù)讀和/或寫的指示信息；對數(shù)據(jù)包進行解析獲得表征數(shù)據(jù)讀狀態(tài)和/或寫狀態(tài)的狀態(tài)對象句柄；根據(jù)數(shù)據(jù)包的對象生成一個或多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)庫技術領域，尤其涉及一種基于大模型的數(shù)據(jù)庫映射文件轉換方法及系統(tǒng)，方法包括：遞歸遍歷目標項目路徑下的文件，得到文件路徑列表；按照文件路徑列表中的路徑順序，循環(huán)執(zhí)行以下步驟S1?S5；S1：讀取第N個待轉換文件的待轉換文件內容；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于面試題自動生成技術領域，具體涉及基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的高精度AI面試題生成方法。該發(fā)明通過動態(tài)調整題目難度，能夠更為精準地反映面試者的實際能力，提升面試過程的效率與準確性，同時，基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的面試題生成，確保面試題目與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于自適應權重融合的實體抽取方法和裝置，包括：獲取待抽取工業(yè)文本；將待抽取工業(yè)文本輸入到預先訓練好的實體抽取模型中進行實體抽取，得到待抽取工業(yè)文本的實體抽取結果；其中，實體抽取模型包括輸入預處理層、文本編碼層、特征提取層和分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨模態(tài)數(shù)據(jù)查詢方法，屬于數(shù)據(jù)查詢處理技術領域，包括：預先根據(jù)預設的三元組注冊格式，提取數(shù)據(jù)源的多個描述符信息，以生成訪問接口，用于向數(shù)據(jù)源訪問數(shù)據(jù)；還包括，響應于查詢內容，解析得到模態(tài)類型，根據(jù)模態(tài)類型選取對應類型的數(shù)據(jù)源，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多因素驅動的理想位置偏好興趣點推薦方法，涉及興趣點推薦識別技術領域。該方法包括：首先，獲取用戶的目標軌跡序列并構建行為感知興趣點圖和空間感知興趣點圖；其次，利用行為感知的圖提示模塊，通過雙向信息聚合和時空間隔嵌入來增強行為感知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術領域，公開了一種基于人工智能的傳媒數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。所述的方法包括如下步驟：在傳媒數(shù)據(jù)分析平臺中搭建傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎、傳媒數(shù)據(jù)處理引擎以及傳媒數(shù)據(jù)分析引擎；使用傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎，生成不同傳媒平臺的實時數(shù)據(jù)爬取策略，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變化埋深情景下潛水蒸發(fā)量的計算方法，包括：收集地下水埋深、氣象等信息；構建定埋深下潛水蒸發(fā)量概念模型；建立變埋深下潛水蒸發(fā)量計算模型；選擇不受降雨影響時段的歷史資料計算潛水蒸發(fā)量的實測值，利用優(yōu)化算法，率定不同作物生長階段內...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于雙樹復小波變換的PE管道多源信號降噪方法，屬于信號降噪技術領域，方法包括：S1.多源信號采集與預處理；S2.信號協(xié)同校準；S3.雙樹復小波分解；S4.噪聲水平估計；S5.自適應閾值降噪；S6.信號重構；S7.效果評估與優(yōu)化。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輕量化智能滑坡位移預測方法，屬于地質災害監(jiān)測預測領域，其內容包括：獲取滑坡體監(jiān)測點的歷史監(jiān)測位移時序數(shù)據(jù)；對位移時序數(shù)據(jù)進行動態(tài)歸一化處理；構建包含門控增強常微分方程網(wǎng)絡和動態(tài)殘差修正模塊的輕量化預測模型；通過聯(lián)合訓練模塊同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛行訓練評估技術領域，公開了腦電特征與生理指標融合的飛行訓練評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括生理信號采集模塊，同步捕獲多通道腦電原始信號及體表生理指標數(shù)據(jù)，體表生理指標數(shù)據(jù)含心電R?R間期序列、呼吸波頻率振幅及皮電反應振幅；多模態(tài)融合模塊，解...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于礦山監(jiān)測技術領域，尤其涉及一種礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，包括監(jiān)控模塊、評估模塊和反饋模塊；監(jiān)控模塊通過結合監(jiān)測設備分布空間、地圖網(wǎng)格分割算法及圖算法構建區(qū)域差異性監(jiān)測節(jié)點網(wǎng)，實時監(jiān)測獲取待監(jiān)測礦山區(qū)域分層生態(tài)指標狀態(tài)空間；評估模塊利用...
								
            
							
            
							
						
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