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          • 本發(fā)明公開了AR眼鏡博主直播視頻平臺(tái)用戶防眩暈處理方法及系統(tǒng),所述方法具體包括:通過AR眼鏡內(nèi)置的多源傳感器采集博主的頭部運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),基于頭部運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)構(gòu)建運(yùn)動(dòng)軌跡模型;基于運(yùn)動(dòng)軌跡模型,通過預(yù)訓(xùn)練的眩暈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型關(guān)聯(lián)視角突變參數(shù)與歷史反饋數(shù)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種裁線控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:在當(dāng)前顯示窗口顯示主頁面;其中,主頁面配置有多個(gè)功能模塊控件;功能模塊控件包括常備功能模塊控件和可自定義的非常備功能模塊控件;響應(yīng)于對(duì)功能模塊控件的操作指令,從主頁面切換至...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種存儲(chǔ)裝置的數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)。所述數(shù)據(jù)管理方法的步驟包括:對(duì)存儲(chǔ)裝置中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,將數(shù)據(jù)分為熱數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù),所述熱數(shù)據(jù)為頻繁訪問的數(shù)據(jù),所述冷數(shù)據(jù)為長(zhǎng)時(shí)間不訪問的數(shù)據(jù);應(yīng)用差分隱私技術(shù)對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開了一種直播聲卡,包括設(shè)備主機(jī),所述設(shè)備主機(jī)四個(gè)角的位置分別設(shè)置一折疊延展支架,四個(gè)所述折疊延展支架能夠相對(duì)所述設(shè)備主機(jī)拉伸與角度調(diào)節(jié);按鍵模塊,分別安裝在所述折疊延展支架上,所述按鍵模塊均設(shè)置有一個(gè)夾持口,四個(gè)所述按鍵模塊之間形成...
          • 本申請(qǐng)公開了一種業(yè)務(wù)流程的構(gòu)建方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所屬的技術(shù)領(lǐng)域?yàn)檐浖_發(fā)技術(shù)。所述業(yè)務(wù)流程的構(gòu)建方法包括:定義業(yè)務(wù)流程實(shí)例,生成業(yè)務(wù)流程實(shí)例對(duì)應(yīng)的流程模型;將流程模型發(fā)布至業(yè)務(wù)流程引擎,以便將流程模型中的流程定義信息存儲(chǔ)至業(yè)務(wù)...
          • 本公開涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域,具體涉及一種程序模組分享方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。所述程序模組是用戶針對(duì)指定程序編寫的,用于對(duì)指定程序進(jìn)行修改,所述方法包括:在服務(wù)器端獲取程序模組的編程語言代碼;通過編譯器將編程語言代碼編譯為與指定平臺(tái)類型...
          • 本公開提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、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,所述方法包括:確定截圖信息;截圖信息包括基本輸入輸出系統(tǒng)配置界面中至少一張配置頁面的標(biāo)識(shí);向基板管理控制器發(fā)送截圖指令,以使基板管理控制器獲取截圖信息對(duì)應(yīng)的基本輸入...
          • 本發(fā)明公開了基于并行計(jì)算的高性能矩陣運(yùn)算加速方法及系統(tǒng),涉及矩陣運(yùn)算技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:矩陣多尺度分解:對(duì)待處理矩陣進(jìn)行多尺度分解,得到多個(gè)不同分辨率下的子矩陣,包括粗尺度子矩陣和細(xì)尺度子矩陣;并行計(jì)算任務(wù)分配:將分解得到的不同尺度的子矩...
          • 本公開提供了一種圖形處理單元監(jiān)測(cè)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。方法包括:獲取圖形處理單元GPU顯存的狀態(tài)參數(shù);基于狀態(tài)參數(shù),生成GPU顯存的融合特征數(shù)據(jù);融合特征數(shù)據(jù)包括GPU的顯存使用率、顯存帶寬占用率和顯存使用率波...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)的服務(wù)器故障預(yù)測(cè)方法、裝置及設(shè)備,應(yīng)用于故障預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括采集節(jié)點(diǎn)服務(wù)器的多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)包括熱像圖、系統(tǒng)日志、GPU利用率、功率消耗、溫度、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速和風(fēng)扇音頻中的至少兩種。從多模態(tài)數(shù)據(jù)中分別提取出...
          • 本發(fā)明提供一種用于GPU編譯器的內(nèi)存訪問安全性檢查方法,將GPU代碼轉(zhuǎn)換為高級(jí)別IR指令;根據(jù)高級(jí)別IR指令中的元數(shù)據(jù)信息,提取每一塊內(nèi)存分配的邊界,將高級(jí)別IR指令轉(zhuǎn)換為低級(jí)別IR指令;基于傳遞函數(shù)的范圍分析方法,在編譯器后端中,對(duì)低級(jí)別...
          • 本發(fā)明提供的一種數(shù)據(jù)庫內(nèi)核的索引優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取當(dāng)前查詢請(qǐng)求,對(duì)當(dāng)前查詢請(qǐng)求進(jìn)行預(yù)處理,以得到處理后的查詢請(qǐng)求,根據(jù)處理后的查詢請(qǐng)求以及預(yù)測(cè)模型,獲取當(dāng)前查詢請(qǐng)求對(duì)應(yīng)目標(biāo)索引,監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫的性能指標(biāo),若性能指標(biāo)不...
          • 本發(fā)明提供了一種基于因果推斷的時(shí)序知識(shí)圖譜聯(lián)邦協(xié)同優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其通過實(shí)時(shí)接入多領(lǐng)域異構(gòu)數(shù)據(jù)流并執(zhí)行時(shí)空對(duì)齊操作,生成帶因果標(biāo)記的增強(qiáng)型知識(shí)單元;通過計(jì)算新舊知識(shí)沖突評(píng)分,通過決策樹機(jī)制實(shí)現(xiàn)沖突解決與...
          • 本發(fā)明提出了一種基于大語言模型的網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集策略分析系統(tǒng)和方法,屬于網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集策略分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明讀取目標(biāo)網(wǎng)站域名和預(yù)定義的數(shù)據(jù)收集條款,識(shí)別并爬取相關(guān)頁面內(nèi)容作為候選頁面,以抽取高置信度數(shù)據(jù)收集策略頁面;然后基于大語言模型的網(wǎng)站數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供了基于知識(shí)圖譜與對(duì)比學(xué)習(xí)融合的意圖感知推薦方法,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法通過融合知識(shí)圖譜和對(duì)比學(xué)習(xí)技術(shù)來優(yōu)化節(jié)點(diǎn)表示,從而提升推薦系統(tǒng)對(duì)長(zhǎng)尾項(xiàng)目的推薦精度。同時(shí),在數(shù)據(jù)增強(qiáng)的基礎(chǔ)上,結(jié)合用戶意圖擴(kuò)充對(duì)比學(xué)習(xí)中的正樣本選擇,進(jìn)一...
          • 本申請(qǐng)公開了一種HRTF生成方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及空間音頻技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取用戶的用戶生理參數(shù)集;在預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫中查找與用戶生理參數(shù)集匹配的目標(biāo)生理參數(shù)集,其中,預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)具有對(duì)應(yīng)關(guān)系的個(gè)體生理參數(shù)集與...
          • 本申請(qǐng)公開了一種HRTF生成方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及空間音頻技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取用戶的用戶生理參數(shù)集;基于用戶生理參數(shù)集確定預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫中各個(gè)體生理參數(shù)集對(duì)應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重系數(shù),其中,預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)具有對(duì)應(yīng)關(guān)系的個(gè)...
          • 本發(fā)明公開了基于邊緣聯(lián)邦的復(fù)雜環(huán)境下多源設(shè)備健康協(xié)同運(yùn)維方法,涉及設(shè)備協(xié)同運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,在邊緣網(wǎng)關(guān)將振動(dòng)聲發(fā)射電流波形映射統(tǒng)一時(shí)頻網(wǎng)格并生成加密稀疏索引上傳;中心以圖正則基座網(wǎng)絡(luò)結(jié)合梯度方向與分布距離訓(xùn)練全局模型,利用新工況保護(hù)門注入故障信...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N手術(shù)器械消毒方法和系統(tǒng),涉及醫(yī)療器械消毒領(lǐng)域,包括:持續(xù)采集消毒倉內(nèi)壓力數(shù)據(jù),并根據(jù)所述壓力數(shù)據(jù)計(jì)算得到壓力變化速度和壓力波動(dòng)幅度;預(yù)設(shè)理想壓力變化路徑;將所述壓力變化速度與所述理想壓力變化路徑中對(duì)應(yīng)的理想壓力變化速度進(jìn)行比...
          • 本發(fā)明提供了一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的設(shè)備故障診斷模型訓(xùn)練方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括:對(duì)預(yù)設(shè)場(chǎng)景下的設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)采集后,基于對(duì)應(yīng)目標(biāo)特征向量中的目標(biāo)樣本與預(yù)設(shè)訓(xùn)練樣本集之間的特征相似性,生成目標(biāo)樣本對(duì)應(yīng)的偽標(biāo)簽。將有限的高質(zhì)量標(biāo)注樣本...
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