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          • 本發(fā)明公開了一種面向關(guān)鍵生態(tài)評估參數(shù)估算的自動化數(shù)據(jù)、模型裝配方法與裝置,該方法包括如下步驟:匯集關(guān)鍵生態(tài)評估參數(shù)估算案例進(jìn)行特征解析與學(xué)習(xí),抽取關(guān)鍵參數(shù)估算核心知識構(gòu)建知識庫,收集、整理與挖掘不同類型生態(tài)數(shù)據(jù)并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫,收集、整理不同類...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中,公開了一種基于任務(wù)分流的數(shù)據(jù)遷移方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:掃描源端目錄層級與目標(biāo)端目錄層級,生成源端文件元數(shù)據(jù)與目標(biāo)端文件元數(shù)據(jù);基于文件路徑將文件分類為源端獨(dú)有文件、...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N軟件的翻譯測試方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),其中,該方法包括:在目標(biāo)軟件的第一語言模式下,響應(yīng)于用戶輸入的測試操作,得到第一測試結(jié)果、并根據(jù)測試操作生成測試腳本;切換至目標(biāo)軟件的第二語言模式下,執(zhí)行測試腳本,得到第二測試結(jié)果;...
          • 本申請公開了一種自動測試方法、車輛、存儲介質(zhì)及計算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域,本申請自動測試方法具體包括:獲取目標(biāo)測試用例和目標(biāo)測試腳本,并基于目標(biāo)測試用例、目標(biāo)測試腳本和預(yù)設(shè)的歷史測試報告生成多個第一測試腳本函數(shù);確定多個第一測試腳本函...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域,所述數(shù)據(jù)采集方法包括:根據(jù)當(dāng)前訂單信息和采集策略數(shù)據(jù)庫確定各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的采集優(yōu)先級;根據(jù)各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)信息和所述采集優(yōu)先級得到各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的目標(biāo)采集策略...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的算網(wǎng)系統(tǒng)日志異常檢測方法及系統(tǒng),所述方法包括獲取原始日志流后,采用滑動窗口劃分方法,基于預(yù)設(shè)的時間步長參數(shù)△t和窗口長度參數(shù)△T對日志流進(jìn)行遍歷式分割,生成多組日志序列;分別提取每組日志序列的語義特征、序列特征...
          • 本申請公開了一種服務(wù)器老化測試故障的處理方法及裝置,涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取服務(wù)器老化測試時至少兩個節(jié)點(diǎn)處的感知數(shù)據(jù);在服務(wù)器發(fā)生故障時,基于預(yù)設(shè)動態(tài)閾值曲線,與故障特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比,進(jìn)而確定服務(wù)器的故障等級,從而生成對應(yīng)的故障處理方...
          • 本申請公開了一種鏈路處理方法、裝置、存儲介質(zhì)以及電子設(shè)備,涉及存儲技術(shù)領(lǐng)域,包括:在監(jiān)測到多個鏈路中存在異常鏈路的情況下,對異常鏈路執(zhí)行錯誤注入操作,其中,異常鏈路為處于不穩(wěn)定狀態(tài)的鏈路,錯誤注入操作用于調(diào)大異常鏈路的錯誤參數(shù)的參數(shù)值,在對...
          • 本公開提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機(jī)程序產(chǎn)品。其中,該方法包括:在目標(biāo)客戶端創(chuàng)建第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);響應(yīng)于成功創(chuàng)建第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),向主機(jī)端發(fā)送多個共享數(shù)據(jù)字段;接收主機(jī)端返回的創(chuàng)建響應(yīng)信息;響應(yīng)基于創(chuàng)建響應(yīng)信息確定主機(jī)端成功創(chuàng)建...
          • 本發(fā)明涉及一種處理器任務(wù)分配方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì),可應(yīng)用于金融保險、醫(yī)療平臺等業(yè)務(wù)場景,通過將客戶端的用戶信息和任務(wù)指令進(jìn)行分析得到排序優(yōu)先級,根據(jù)任務(wù)指令對處理器的任務(wù)需求內(nèi)存,對處理器的空置內(nèi)存進(jìn)行分配,得到內(nèi)存分配結(jié)果,檢...
          • 本發(fā)明公開了一種基于邊緣計算的AI數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),涉及邊緣AI處理領(lǐng)域,包括,根據(jù)邊緣計算節(jié)點(diǎn)地址定義AI模型的權(quán)重矩陣,將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入AI模型進(jìn)行多維度特征分析,提取高階數(shù)據(jù)表征;通過指令解碼方法解析處理模式得到稀疏度等級,并基于高...
          • 本發(fā)明涉及一種多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同處理系統(tǒng)、方法、處理設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:一農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集模塊,用于實時采集田間的多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù);若干邊緣計算節(jié)點(diǎn),用于對多模態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣預(yù)處理;一云手機(jī)平臺,用于采用訓(xùn)練好的基于TCN和LSTM的人工智...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容器資源預(yù)測方法及系統(tǒng),所述方法包括搭建基于Kubernetes的微服務(wù)系統(tǒng),配置監(jiān)控平臺,通過模擬真實用戶使用獲取日志結(jié)果構(gòu)建數(shù)據(jù)集;基于所述數(shù)據(jù)集,構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列預(yù)測G?TimesNet模型...
          • 本發(fā)明提供一種針對安卓核心類庫的差異分析方法,包括:S1,獲取Dex字節(jié)碼形式的兩個版本安卓核心類庫源代碼,兩個版本源代碼分別記為版本A和版本B;S2,解析每個版本的Dex字節(jié)碼文件,為類的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建立對應(yīng)的類表;S3,解析每個版本的De...
          • 本發(fā)明屬于計算機(jī)輔助設(shè)計軟件技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于數(shù)據(jù)庫的DWG到PDF轉(zhuǎn)換與批量打印方法及系統(tǒng);本發(fā)明通過數(shù)據(jù)庫模塊定義并記錄CAD軟件中的圖簽信息,并對預(yù)轉(zhuǎn)換DWG文件訪問和識別;經(jīng)智能圖框模塊識別圖紙的圖框邊界,調(diào)整大小和位置;經(jīng)智...
          • 本公開是關(guān)于一種激勵電路、觸控裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),激勵電路,應(yīng)用于觸控裝置,包括:基材;第一導(dǎo)電部件,設(shè)于基材上并沿第一方向延伸;多個第二導(dǎo)電部件,設(shè)于基材上并沿第二方向延伸,多個第二導(dǎo)電部件的一端分別與第一導(dǎo)電部件相連,形成梳狀結(jié)構(gòu)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N心臟電生理仿真交互方法、控制裝置、存儲介質(zhì)及VR系統(tǒng),屬于VR技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取VTK格式的心臟電生理仿真結(jié)果數(shù)據(jù);解析心臟電生理仿真結(jié)果數(shù)據(jù)中的時序體數(shù)據(jù),得到心臟體素數(shù)據(jù)以及相關(guān)元數(shù)據(jù);根據(jù)初始幀率,并利用光線投...
          • 本發(fā)明涉及一種無需軌跡重構(gòu)的特種車輛MPC控制點(diǎn)自適應(yīng)方法,應(yīng)用于自動駕駛清掃車、灑水車等對作業(yè)精度要求極高的車輛控制系統(tǒng)。該方法在控制層引入控制基準(zhǔn)點(diǎn)自適應(yīng)轉(zhuǎn)換機(jī)制,根據(jù)不同作業(yè)場景動態(tài)選擇前軸或后軸作為當(dāng)前控制點(diǎn),避免航向誤差在作業(yè)端的...
          • 本發(fā)明公開了一種領(lǐng)域知識和深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的物性參數(shù)反演方法,涉及儲層預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:利用測井、地震和地質(zhì)等信息并結(jié)合目標(biāo)區(qū)域的地震地質(zhì)條件進(jìn)行精細(xì)井震標(biāo)定;以模型地震響應(yīng)和實際儲層地震及井資料分析為基礎(chǔ),提取多地震屬性并篩選出與巖性...
          • 本發(fā)明涉及延時測試技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種精確的授時接收模塊測試方法,包括以下步驟:S1:計算處理延時,基于處理延時生成坐標(biāo)點(diǎn);S2:根據(jù)坐標(biāo)點(diǎn)密度對坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行聚類,并調(diào)整聚類半徑獲取第二簇;S3:根據(jù)第二簇的聚類中心調(diào)整第二簇,獲取目標(biāo)簇...
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