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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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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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(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(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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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(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，...
								
            
							
            
							
						
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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(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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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(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...
								
            
							
            
							
						
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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(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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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(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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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