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          • 本發(fā)明公開了一種雙溫區(qū)晶圓加熱器溫度控制系統(tǒng)及控制方法,該系統(tǒng)包括晶圓加熱器、主單元、測量單元和控制單元。晶圓加熱器含內(nèi)區(qū)加熱盤和外區(qū)加熱盤;測量單元含測溫裝置和電壓電流測量裝置;控制單元基于內(nèi)電阻絲的加熱溫度及內(nèi)加熱線路電壓電流值得出電阻...
          • 本申請涉及觸摸板壓力檢測的技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于雙傳感器實(shí)現(xiàn)觸摸板壓力檢測的方法和裝置,所述方法包括:將兩組傳感器置于觸摸板的兩側(cè),對觸摸板進(jìn)行區(qū)域劃分;通過兩組傳感器分別對觸摸板壓力進(jìn)行檢測,并根據(jù)觸摸點(diǎn)所在的區(qū)域?qū)z測結(jié)果進(jìn)行調(diào)整,獲取...
          • 本申請實(shí)施例提供一種動作序列執(zhí)行方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及人機(jī)交互領(lǐng)域,該方法包括:基于表示用戶指令的語義特征,生成全局動作序列,全局動作序列中包括存在執(zhí)行順序的多個節(jié)點(diǎn)動作;在執(zhí)行每一節(jié)點(diǎn)動作之后,對每一節(jié)點(diǎn)動作進(jìn)行異常識別...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于動態(tài)代碼生成的數(shù)據(jù)處理方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。基于動態(tài)代碼生成的數(shù)據(jù)處理方法包括:對跨源的數(shù)據(jù)處理請求進(jìn)行解析,以確定數(shù)據(jù)的類型信息和數(shù)據(jù)處理語法;根據(jù)類型信息和數(shù)據(jù)處理語法,生成數(shù)據(jù)處理物理計劃;將數(shù)據(jù)處理物理...
          • 本申請涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種程序代碼的編譯方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,其中,所述方法包括:讀取待編譯的程序代碼,所述程序代碼中包括預(yù)設(shè)的簡化接口,簡化接口與簡化指令相匹配,簡化指令基于復(fù)雜指令表征的各個指令功能從復(fù)雜指令中拆分得到;...
          • 本發(fā)明公開了異構(gòu)環(huán)境下虛擬機(jī)可用內(nèi)存檢測方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于云計算技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為計算節(jié)點(diǎn)實(shí)際剩余內(nèi)存量無法滿足虛擬機(jī)啟動時,強(qiáng)制啟動虛擬機(jī)會導(dǎo)致計算節(jié)點(diǎn)觸發(fā)進(jìn)程的內(nèi)存溢出,即會導(dǎo)致虛擬機(jī)進(jìn)程被終止,采用的技術(shù)方案為:通...
          • 本申請實(shí)施例提供了一種基于服務(wù)網(wǎng)格的多智能體編排方法、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:基于與多個智能體的工作流信息,生成對應(yīng)的領(lǐng)域特定語言描述信息;基于領(lǐng)域特定語言描述信息,生成與多個智能體的工作流信息對應(yīng)的路由信息,路由...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。通過第一目標(biāo)播單的加入限制條件進(jìn)行一次篩選之后,利用原子化腳本,為目標(biāo)音頻配置與第一目標(biāo)播單的付費(fèi)類型相匹配的目標(biāo)分布式鎖且判斷目標(biāo)音頻是否已配置有至少一種與播單處理請求相沖突的...
          • 本申請公開了一種分區(qū)鎖的獲取方法和裝置、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及程序,涉及分布式存儲系統(tǒng)領(lǐng)域,包括:在接收到一個或多個客戶端發(fā)送的多個操作請求的情況下,通過根路徑過濾器、目錄過濾器、鎖類型過濾器對多個操作請求進(jìn)行預(yù)檢,以過濾無需加鎖和/或不引起...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)管理方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,某一個處理器核心上所運(yùn)行的程序的數(shù)據(jù)需要被插入到共享緩存時,根據(jù)應(yīng)用程序的類別,把從屬于不同應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)放置到不同優(yōu)先級的位置。確保數(shù)據(jù)在私有緩存中停留的最短時間是數(shù)據(jù)從...
          • 本申請公開了一種數(shù)字孿生底板的動態(tài)更新方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。上述方法根據(jù)數(shù)字孿生底板關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)的周期性指標(biāo)對底板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變更的影響強(qiáng)度,構(gòu)建周期影響強(qiáng)度場;根據(jù)關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)的外部事件觸發(fā)因子對底板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變更的影響強(qiáng)度,構(gòu)建擾動矢量;基于數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)血緣分析的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法,涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過提取數(shù)據(jù)全生命周期操作信息并標(biāo)注含數(shù)據(jù)源類型編碼、初始采集節(jié)點(diǎn)ID和全局唯一序列號的唯一標(biāo)識;預(yù)處理操作信息,構(gòu)建動態(tài)關(guān)聯(lián);以動態(tài)關(guān)聯(lián)構(gòu)建含節(jié)點(diǎn)和定向邊...
          • 本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析方法及系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析技術(shù)領(lǐng)域,首先采集數(shù)據(jù)資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)特征、關(guān)聯(lián)特征及流轉(zhuǎn)特征等原始特征信息,接著進(jìn)行可視化維度映射處理得到包含結(jié)構(gòu)維度、關(guān)聯(lián)維度及流轉(zhuǎn)維度的可視化維度集合,依據(jù)該可視...
          • 本發(fā)明提供了數(shù)據(jù)庫關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法及自進(jìn)化學(xué)習(xí)方法,屬于ER圖構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)庫關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法包括:S1.元數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理;S2.領(lǐng)域感知元數(shù)據(jù)向量化;S3.多策略候選關(guān)系召回;S4.LLM結(jié)構(gòu)化推理與驗證;S...
          • 本發(fā)明涉及基于大模型和知識圖譜的多數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義沖突消解方法,屬公共數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)域。本發(fā)明包括:多數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義提取與預(yù)處理;定義語義表示與大模型解析:利用大模型對每個數(shù)據(jù)項的定義進(jìn)行語義分析,生成語義嵌入向量和關(guān)鍵特征;知識圖譜構(gòu)建...
          • 本發(fā)明提供一種基于AI的多場景文本智能推薦與自動生成方法及系統(tǒng),涉及文本生成技術(shù)領(lǐng)域,包括通過對招聘需求信息進(jìn)行實(shí)體提取形成結(jié)構(gòu)化特征,利用膠囊動態(tài)路由網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建層次化語義向量,結(jié)合多層注意力機(jī)制與交互融合機(jī)制選擇關(guān)鍵特征,并通過儲備池網(wǎng)絡(luò)和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于垂直探針陣列的高頻信號采集方法及系統(tǒng),涉及信號采集技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括以下步驟:采集初步信號數(shù)據(jù),同時提取初步信號數(shù)據(jù)中的特征參數(shù),得到初步信號特征集;獲取深度信號特征集,并將深度信號特征集與初步信號特征集結(jié)合,使用機(jī)器...
          • 本發(fā)明公開了面向教學(xué)服務(wù)機(jī)器人的語義指紋自適應(yīng)訓(xùn)練方法,涉及教育神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域,包括課程版本語義指紋注入、實(shí)時漂移偵測與分桶定位、小樣本糾偏與高層權(quán)重補(bǔ)丁、分層控制增量學(xué)習(xí)調(diào)度、影子推理一致性選優(yōu)及學(xué)習(xí)資產(chǎn)注冊與周期校驗與追蹤六步...
          • 本申請涉及一種表格數(shù)據(jù)對比方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及可讀存儲介質(zhì);獲取待對比的兩個目標(biāo)表格數(shù)據(jù);根據(jù)預(yù)設(shè)字段映射表,從兩個目標(biāo)表格數(shù)據(jù)中,確定出多個待對比字段對;待對比字段對包括兩個目標(biāo)對比字段;針對每個待對比字段對中的每個目標(biāo)對比字段,對目...
          • 本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取多源異構(gòu)的事件知識,抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)體信息和屬性信息;將屬性信息融合后構(gòu)建多標(biāo)簽分類模型,通過多標(biāo)簽分類模型抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的時序關(guān)系;對時序關(guān)系添加...
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