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          • 本發(fā)明公開有一種低衰減特性的高傳輸速率光纜及其制備方法,屬于光纜通信技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有技術(shù)中光纜的傳輸性能和機(jī)械性能有待進(jìn)一步提高的技術(shù)問題,具體包括由內(nèi)而外依次設(shè)置的光纖、松套管、絕緣層及護(hù)套層,光纖與松套管之間留有間隙,間隙上填充有...
          • 本發(fā)明屬于用于光刻圖案化的高分子化合物的組合物領(lǐng)域,公開了水基顯影可精密圖案化的聚乙烯醇基透明復(fù)合導(dǎo)電材料,該復(fù)合導(dǎo)電材料由聚乙烯醇、重氮鹽光敏材料、PEDOT:PSS、乙二醇、N?甲基二乙醇胺、異佛爾酮二異氰酸酯、十二烷基硫酸鈉、丙烯酸丁...
          • 本申請公開了一種基板管理控制器任務(wù)狀態(tài)評估和修復(fù)方法、設(shè)備,涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取當(dāng)前任務(wù)的多個(gè)運(yùn)行參數(shù),并根據(jù)多個(gè)運(yùn)行參數(shù)預(yù)測當(dāng)前任務(wù)的失敗概率;當(dāng)失敗概率大于或等于預(yù)設(shè)閾值時(shí),對第一可執(zhí)行文件進(jìn)行修改,獲得當(dāng)前任務(wù)對應(yīng)的第二可執(zhí)行...
          • 本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)知識蒸餾的數(shù)據(jù)中心液冷系統(tǒng)故障檢測方法,涉及故障檢測領(lǐng)域。本發(fā)明基于多教師并行知識蒸餾框架,包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同的主教師模型、專用教師模型及學(xué)生模型。對多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和編碼后,通過自監(jiān)督與有監(jiān)督聯(lián)合預(yù)訓(xùn)練構(gòu)建主教師...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多維關(guān)聯(lián)性分析的工藝步驟定位方法和裝置,方法包括以下步驟:收集CP測試項(xiàng)數(shù)據(jù)及工藝步驟參數(shù)的歷史數(shù)據(jù);對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與特征工程處理;并行執(zhí)行卡方檢驗(yàn)、相關(guān)性分析及樹模型分析,分別輸出卡方顯著性結(jié)果、相關(guān)性系數(shù)及特征重...
          • 本申請公開了一種服務(wù)器的溫度監(jiān)控方法和電子設(shè)備,涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域,包括:若服務(wù)器內(nèi)任一溫度監(jiān)測點(diǎn)的第一溫度變化率大于或等于第一變化率,則確定任一溫度監(jiān)測點(diǎn)的目標(biāo)散熱區(qū)域,將目標(biāo)散熱區(qū)域內(nèi)溫度監(jiān)測點(diǎn)的采樣頻率調(diào)整至目標(biāo)采樣頻率;基于目標(biāo)采樣...
          • 本申請公開了一種故障診斷方法和裝置、存儲介質(zhì)和電子設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,上述方法應(yīng)用于容器平臺,包括:從前端頁面獲取所述容器調(diào)度單元的上下文信息,并根據(jù)所述上下文信息和目標(biāo)對象輸入的自然語言指令生成第一請求信息;從數(shù)據(jù)庫中查詢與所述第...
          • 本申請公開了一種服務(wù)器壽命預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及服務(wù)器領(lǐng)域,包括采集目標(biāo)服務(wù)器對應(yīng)的目標(biāo)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù);所述目標(biāo)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)服務(wù)器的多個(gè)組件對應(yīng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行時(shí)序數(shù)據(jù);將所述目標(biāo)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入至目標(biāo)服務(wù)器壽命預(yù)測模...
          • 本發(fā)明公開了一種基于梯度優(yōu)化緩存的大模型內(nèi)容生成加速方法及系統(tǒng),所述方法包括:采用常規(guī)緩存方法存儲大模型內(nèi)容生成過程中的中間特征;通過梯度緩存方法,利用最近兩個(gè)步驟的緩存特征計(jì)算梯度,并將梯度應(yīng)用于后續(xù)緩存特征以減少緩存誤差;提取并統(tǒng)計(jì)模型...
          • 本申請公開了一種服務(wù)器背板、硬盤檢測方法及服務(wù)器,涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域,在上述服務(wù)器背板中,通過將硬盤安裝在背板上的硬件連接器中,支持硬盤與存儲控制器和直連CPU等上行設(shè)備相連接,以實(shí)現(xiàn)在服務(wù)器背板中支持集成直連CPU模式和存儲控制器配置模式...
          • 本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)庫限流方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì),可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:調(diào)用至少一個(gè)計(jì)算協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)對接收到的數(shù)據(jù)庫操作語句進(jìn)行解析,得到參數(shù)化指紋標(biāo)識;從至少一個(gè)計(jì)算協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)表中確定與參數(shù)化指紋標(biāo)識對應(yīng)的候選并發(fā)數(shù)閾值;...
          • 本發(fā)明提供了一種標(biāo)簽結(jié)構(gòu)自適應(yīng)重構(gòu)系統(tǒng),旨在解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)標(biāo)簽管理中因數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致的標(biāo)簽體系適配難題。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)接收接口、結(jié)構(gòu)緩存模塊、結(jié)構(gòu)差異檢測模塊、適配策略決策模塊、標(biāo)簽更新執(zhí)行模塊、審批與回滾模塊及系統(tǒng)同步模塊。通過規(guī)范化數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及遙感信息處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于預(yù)訓(xùn)練模型和特征蒸餾模型的濕地制圖方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取多個(gè)不同遙感參數(shù)的遙感影像,從所述遙感影像獲取像元;將對應(yīng)位置的所述像元的不同遙感參數(shù)組合,得到參數(shù)序列;將所述參數(shù)序列輸入第一模型;通...
          • 本申請公開了一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)同步方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)災(zāi)備技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:在接收到源端主機(jī)的新增業(yè)務(wù)同步數(shù)據(jù)時(shí),判斷目標(biāo)主機(jī)的操作系統(tǒng)啟動(dòng)數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一磁盤區(qū)域與新增業(yè)務(wù)同步數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二磁盤區(qū)域是否存在重疊區(qū)域;若存在業(yè)務(wù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的工業(yè)瑕疵文本生成和分類方法,包括以下步驟:對智能制造工業(yè)樣本集進(jìn)行劃分,得到瑕疵描述文本集;對瑕疵描述文本集中瑕疵描述文本的結(jié)構(gòu)進(jìn)行定義,構(gòu)建專業(yè)瑕疵描述庫;將瑕疵描述文本集傳入大語言模型,形成智能制造工業(yè)瑕...
          • 本發(fā)明屬于海洋地震勘探領(lǐng)域,具體涉及基于統(tǒng)一氣泡理論的非理想氣體氣槍子波模擬方法,包括:獲取海域環(huán)境參數(shù);設(shè)計(jì)氣槍工作參數(shù)和氣槍陣列;根據(jù)海域環(huán)境參數(shù)、氣槍工作參數(shù)和氣槍陣列,計(jì)算每一時(shí)刻的氣泡半徑、氣泡體積、氣泡壓力、氣泡熱損失率、氣體釋...
          • 本發(fā)明公開了基于逐周期降噪的MEMS傳感器信號轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng),涉及信號降噪技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:在第一采樣周期內(nèi),獲取MEMS傳感器采集目標(biāo)設(shè)備的第一信號序列,按照預(yù)設(shè)降噪?yún)?shù)進(jìn)行濾噪獲得第一濾噪信號序列和第一噪聲信號序列;采集目標(biāo)設(shè)備的第...
          • 本公開涉及一種可控震源諧波影響范圍的確定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及地震采集數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,上述確定方法包括:獲取可控震源的掃描信號,并計(jì)算得到上述掃描信號的瞬時(shí)頻率;根據(jù)上述瞬時(shí)頻率,生成不同滑動(dòng)時(shí)間和不同階次諧波信號對應(yīng)的諧波瞬時(shí)頻率...
          • 本發(fā)明屬于人工智能與多模態(tài)情感識別技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種多模態(tài)情感分類模型的訓(xùn)練方法及系統(tǒng),包括獲取視頻數(shù)據(jù)并提取音視頻特征;對音視頻特征進(jìn)行軟硬混合數(shù)據(jù)增強(qiáng)獲得增強(qiáng)后的音視頻特征,將原始的音視頻特征和增強(qiáng)后的音視頻特征在批次維度上進(jìn)行加權(quán)融...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,本發(fā)明涉及一種用于風(fēng)機(jī)控制器的加工產(chǎn)線監(jiān)控方法及系統(tǒng)。其中的方法包括:獲取多模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù);并構(gòu)建產(chǎn)線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖,利用時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)處理所述數(shù)據(jù),提取時(shí)空關(guān)聯(lián)特征;實(shí)時(shí)判斷產(chǎn)線是否存在異常狀態(tài);計(jì)算生產(chǎn)線健康熵對各工位...
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