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          • 本申請公開了一種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的固件更新方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及軟件技術(shù)領(lǐng)域,能夠解決現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的固件更新過程中安全性不足、缺乏高效的下載能力,導(dǎo)致更新過程冗長、資源消耗大、用戶體驗差的問題,包括:向代理服務(wù)器發(fā)送固件更新請求...
          • 本發(fā)明屬于航空裝備保障與預(yù)測性維護交叉領(lǐng)域,涉及一種SIMD多線程分布式并行判讀計算方法,本發(fā)明通過單各計算節(jié)點(SIMD向量化處理)→RDMA網(wǎng)絡(luò)(亞微秒傳輸)→FPGA(納秒級計時驗證)形成無軟件干預(yù)的硬件加速閉環(huán),構(gòu)建“數(shù)據(jù)預(yù)取→算術(shù)...
          • 本申請實施例提供了一種虛擬機的數(shù)據(jù)遷移方法和系統(tǒng)、裝置及存儲介質(zhì),涉及計算機領(lǐng)域,其中,該虛擬機的數(shù)據(jù)遷移方法包括:從多個虛擬機中確定出資源負(fù)載高于第一閾值的第一虛擬機,以及從多個虛擬機中確定出資源負(fù)載低于第二閾值的至少一個候選虛擬機,其中...
          • 本申請公開了一種容器化環(huán)境的運維管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及容器管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取目標(biāo)容器環(huán)境隔離指令,并基于目標(biāo)容器環(huán)境隔離指令確定目標(biāo)容器以及目標(biāo)預(yù)設(shè)隔離模式;通過預(yù)設(shè)容器信息獲取方式獲取目標(biāo)容器的容器信息,并基于容器信息為目...
          • 本申請?zhí)峁┮环N任務(wù)調(diào)度方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,涉及云計算與大數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度。所述方法包括:接收第一任務(wù);獲取所述第一任務(wù)的CPU利用率,確定接納第一任務(wù)后的各個主機的第一CPU利用率;計算接納第一任務(wù)后各個主機的第一功耗;選擇出...
          • 本發(fā)明公開了基于知識圖譜構(gòu)建的交易鏈路風(fēng)險智能監(jiān)控方法及系統(tǒng),方法包括:以交易鏈路中各交易平臺為監(jiān)測節(jié)點構(gòu)建知識圖譜;基于交易成功率連接監(jiān)測節(jié)點形成圖譜邊;根據(jù)被圖譜邊連接的數(shù)量確定臨時節(jié)點;根據(jù)臨時節(jié)點的交易頻率和目標(biāo)訪問頻率確定關(guān)注節(jié)點...
          • 本申請公開了一種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)修復(fù)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)修復(fù)領(lǐng)域,該方法包括:對多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,并標(biāo)記預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù);所述多源數(shù)據(jù)包括傳感器數(shù)據(jù)以及設(shè)備工況參數(shù);將所述預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)輸入至數(shù)據(jù)修...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取與統(tǒng)計任務(wù)關(guān)聯(lián)的斷點記錄,所述斷點記錄包含斷點標(biāo)識及對應(yīng)的斷點時間值;基于所述斷點記錄確定統(tǒng)計起始時間,當(dāng)所述斷點記錄存在時,所述統(tǒng)計起始時間為所述斷點時間值;當(dāng)所述斷點記錄不存在時,...
          • 本發(fā)明提供一種時間要素抽取方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:基于預(yù)訓(xùn)練語言模型對目標(biāo)文本進行通用領(lǐng)域下的時序語義特征提取,以得到包含時序語義的上下文向量;基于上下文感知解析算法,將提取到的上下文向量與目標(biāo)文本所屬領(lǐng)域的時間規(guī)則進行語義融合,得到...
          • 本發(fā)明涉及期刊審校技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種期刊審校流程的自動優(yōu)化方法和系統(tǒng),當(dāng)接收到新稿件時,根據(jù)新稿件的投稿信息自動匹配與投稿信息對應(yīng)的期刊,并將新稿件發(fā)送至期刊對應(yīng)的期刊終端;期刊終端獲得初始審稿人集合;根據(jù)新稿件的稿件特征及其與每個候選審...
          • 本發(fā)明公開了一種日志異常檢測方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及日志處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:確定目標(biāo)日志序列中每個目標(biāo)日志的初始詞元序列;通過預(yù)訓(xùn)練SBERT子模型對目標(biāo)日志序列中每個初始詞元序列進行向量化、通過特征提取子模型確定目標(biāo)日志序列...
          • 本發(fā)明公開了一種通用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)索引構(gòu)建方法、裝置及介質(zhì),適用于圖片、視頻、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)。該方法包括:針對不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別采用適配的深度學(xué)習(xí)模型進行特征提取;基于自動錨點選擇與超平面劃分的遞歸聚類方法,實現(xiàn)多層次聚類簇結(jié)構(gòu)的構(gòu)建;利用...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N噪聲消除方法、信號測試設(shè)備及計算機設(shè)備,屬于信號測試的領(lǐng)域,方法包括:對接收到的待測信號進行噪聲濾除處理,獲得第一信號;根據(jù)待測信號和第一信號,得到全量噪聲信號;計算全量噪聲信號在時序上多個位置的均方根值;基于多個均方根值,...
          • 本發(fā)明涉及海洋數(shù)據(jù)插值填補技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于上下文關(guān)聯(lián)與物理引導(dǎo)的時空缺失填補方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù);基于獲取的海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)進行多變量時空依賴提取;基于獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)進行高斯噪聲擴散...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多特征融合的多要素海洋觀測數(shù)據(jù)預(yù)測方法,屬于海洋觀測數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:收集多要素海洋觀測數(shù)據(jù)并預(yù)處理,創(chuàng)建分析數(shù)據(jù)集;提取數(shù)據(jù)特征、時序特征和頻域特征;分別采用時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,公開了一種工程咨詢數(shù)智化管理的數(shù)據(jù)分析方法,包括:通過時空網(wǎng)格劃分將多項目異構(gòu)數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一三維時空網(wǎng)格,形成網(wǎng)格映射數(shù)據(jù)集;基于鄰域相關(guān)性分析檢測數(shù)據(jù)格式與屬性沖突,通過動態(tài)權(quán)重分配校準(zhǔn)數(shù)據(jù);利用時間序列自回歸模型...
          • 本申請涉及信息技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種指令數(shù)據(jù)的篩選方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括:根據(jù)預(yù)訓(xùn)練的輕量級通用語言模型和目標(biāo)樣本集,確定第一困惑度和第二困惑度;第一困惑度,用于表征在有指令條件下的預(yù)測困惑度;第二困惑度,用于表征在無指令條件下的預(yù)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)標(biāo)注協(xié)同的問答智能體模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng),屬于模型訓(xùn)練的技術(shù)領(lǐng)域,方法包括對歷史訓(xùn)練集、外循環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)以及分級標(biāo)注數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)集整理;將增量數(shù)據(jù)集對待訓(xùn)練問答智能體模型進行模型參數(shù)優(yōu)化;基于優(yōu)化模型參數(shù)進行模型部署與場...
          • 本發(fā)明公開了一種基于鄰域限制廣義自編碼器的牽引系統(tǒng)故障檢測方法,屬于故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有高速列車牽引系統(tǒng)故障檢測方法中存在的信息損失大、潛在變量解釋性不足以及對非線性動態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)性差等缺陷,所提方法通過離線學(xué)習(xí)和在線檢測兩個階段實現(xiàn)高...
          • 本發(fā)明涉及基于多模態(tài)傳感器的疲勞步態(tài)模式識別設(shè)備及識別方法,基于多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)傳感數(shù)據(jù),預(yù)處理后進行步態(tài)分割,獲得步態(tài)分割后的數(shù)據(jù)樣本,包括多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)及對應(yīng)的數(shù)據(jù)特征;構(gòu)建改進的特征融合模型,以數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練至模型穩(wěn)定;采集多模態(tài)...
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