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								      本公開涉及嵌入式軟件開發(fā)技術領域，提供配置生成方法、嵌入式設備、裝置及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取嵌入式處理芯片的外設模塊的配置項集合；基于配置描述語言描述各外設模塊的配置項集合，得到配置項描述文件；在配置項描述文件被配置菜單圖形工具調(diào)用時，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N基于雙層容器化與動態(tài)解耦的軟件部署方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過Electron編譯生成主程序可執(zhí)行文件，在Ubuntu系統(tǒng)下基于Electron的第三方庫將所述可執(zhí)行文件打包成DEB安裝包；獲取動態(tài)腳本資源并壓縮成壓縮包，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種物聯(lián)網(wǎng)設備的固件更新方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及軟件技術領域，能夠解決現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)設備的固件更新過程中安全性不足、缺乏高效的下載能力，導致更新過程冗長、資源消耗大、用戶體驗差的問題，包括：向代理服務器發(fā)送固件更新請求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于航空裝備保障與預測性維護交叉領域，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（亞微秒傳輸）→FPGA（納秒級計時驗證）形成無軟件干預的硬件加速閉環(huán)，構(gòu)建“數(shù)據(jù)預取→算術...
								
            
							
            
							
						
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								      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載低于第二閾值的至少一個候選虛擬機，其中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種容器化環(huán)境的運維管理方法、裝置、設備及介質(zhì)，涉及容器管理技術領域，包括：獲取目標容器環(huán)境隔離指令，并基于目標容器環(huán)境隔離指令確定目標容器以及目標預設隔離模式；通過預設容器信息獲取方式獲取目標容器的容器信息，并基于容器信息為目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N任務調(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)任務調(diào)度。所述方法包括：接收第一任務；獲取所述第一任務的CPU利用率，確定接納第一任務后的各個主機的第一CPU利用率；計算接納第一任務后各個主機的第一功耗；選擇出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于知識圖譜構(gòu)建的交易鏈路風險智能監(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訪問頻率確定關注節(jié)點...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種工業(yè)設備數(shù)據(jù)修復方法、系統(tǒng)、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及工業(yè)設備數(shù)據(jù)修復領域，該方法包括：對多源數(shù)據(jù)進行預處理，并標記預處理后的多源數(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)以及設備工況參數(shù)；將所述預處理后的多源數(shù)據(jù)輸入至數(shù)據(jù)修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法、設備及存儲介質(zhì)，包括：獲取與統(tǒng)計任務關聯(lián)的斷點記錄，所述斷點記錄包含斷點標識及對應的斷點時間值；基于所述斷點記錄確定統(tǒng)計起始時間，當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；當所述斷點記錄不存在時，...
								
            
							
            
							
						
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								      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：基于預訓練語言模型對目標文本進行通用領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文本所屬領域的時間規(guī)則進行語義融合，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及期刊審校技術領域，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的期刊，并將新稿件發(fā)送至期刊對應的期刊終端；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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種日志異常檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，涉及日志處理技術領域，包括：確定目標日志序列中每個目標日志的初始詞元序列；通過預訓練SBERT子模型對目標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日志序列...
								
            
							
            
							
						
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								      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習模型進行特征提?。换谧詣渝^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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N噪聲消除方法、信號測試設備及計算機設備，屬于信號測試的領域，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，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海洋數(shù)據(jù)插值填補技術領域，尤其是涉及一種基于上下文關聯(lián)與物理引導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??；基于獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)進行高斯噪聲擴散...
								
            
							
            
							
						
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								      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)預測方法，屬于海洋觀測數(shù)據(jù)智能處理技術領域。方法包括：收集多要素海洋觀測數(shù)據(jù)并預處理，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、長短期記憶網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析領域，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；基于鄰域相關性分析檢測數(shù)據(jù)格式與屬性沖突，通過動態(tài)權重分配校準數(shù)據(jù)；利用時間序列自回歸模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及信息技術領域，公開了一種指令數(shù)據(jù)的篩選方法、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：根據(jù)預訓練的輕量級通用語言模型和目標樣本集，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測困惑度；第二困惑度，用于表征在無指令條件下的預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)標注協(xié)同的問答智能體模型訓練方法及系統(tǒng)，屬于模型訓練的技術領域，方法包括對歷史訓練集、外循環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)以及分級標注數(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...
								
            
							
            
							
						
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