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          • 本發(fā)明涉及測試領域,具體提供一種測試數(shù)據(jù)自動生成導入系統(tǒng)、方法、終端及介質(zhì),系統(tǒng)以插件形式封裝,通過依賴注入的方式集成到SpringBoot項目中,根據(jù)讀取的環(huán)境參數(shù)在測試或準生產(chǎn)環(huán)境中啟動系統(tǒng);根據(jù)測試目的通過鼠標點擊方式框選頁面上的各類...
          • 本申請公開了一種灰色故障處理方法、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及檢測技術領域,包括采集所有服務器節(jié)點的性能數(shù)據(jù);根據(jù)所有服務器節(jié)點的性能數(shù)據(jù)以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型對服務器集群中出現(xiàn)灰色故障的服務器節(jié)點進行檢測;響應于服務器集群中任意一臺服務器節(jié)點出...
          • 本發(fā)明涉及U盾管理技術領域,具體是涉及一種U盾集約應用管控方法,包括以下步驟:S1、將U盾放置到按壓裝置上,使用按壓裝置進行遠程控制,實現(xiàn)指定U盾的綁定、連接、支付功能;S2、通過按壓裝置在U盾連接和使用過程中進行實時通訊檢測,在批量管控U...
          • 本申請實施例提供了一種故障原因的確定方法、裝置、存儲介質(zhì)、電子設備、計算機程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)分析領域,其中,該方法包括:接收目標對象發(fā)送的故障分析請求,并確定故障分析請求對應的初步故障原因列表;確定初步故障原因列表中的初步故障原因?qū)姆治?..
          • 本發(fā)明涉及分布式數(shù)據(jù)存儲技術領域,公開了一種網(wǎng)絡分區(qū)場景下數(shù)據(jù)庫集群分區(qū)運行方法、設備及介質(zhì),其中方法包括:構建多主分布式數(shù)據(jù)庫集群,各節(jié)點持續(xù)捕獲數(shù)據(jù)庫原生事務日志;獲取變更事件數(shù)據(jù),并進行統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲;解析原始日志為結構化數(shù)據(jù),執(zhí)行均勻...
          • 本發(fā)明涉及一種重定時器,包括模擬信號前端處理模塊、時鐘數(shù)據(jù)恢復模塊、時鐘觸發(fā)驅(qū)動模塊,還包括:相位控制判決器,用于基于最佳采樣時鐘相位對處理后的模擬信號進行定點采樣和判決而獲得數(shù)字信號,并對數(shù)字信號的每個比特的可信程度進行評分;前向糾錯解碼...
          • 本申請公開了一種推理服務的部署方法、電子設備及存儲介質(zhì),該方法包括:響應于創(chuàng)建推理服務,讀取模型信息配置表和引擎信息配置表,并根據(jù)創(chuàng)建推理服務時預先配置的模型名稱,對模型信息配置表和引擎信息表進行匹配處理,得到容器調(diào)度平臺上可用于加載推理服...
          • 本發(fā)明提供一種邊緣數(shù)據(jù)中心工作負載和能耗協(xié)同優(yōu)化方法及系統(tǒng)。本發(fā)明結合圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與強化學習的優(yōu)勢,使得Actor網(wǎng)絡對邊緣數(shù)據(jù)中心新任務的分配時能夠通過圖節(jié)點獲取各個異質(zhì)服務器的負載狀態(tài)變化,以將任務分配到服務器資源充足且能夠提高邊緣數(shù)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N有限資源下部署和計算協(xié)調(diào)優(yōu)化的系統(tǒng)和方法,涉及數(shù)字技術領域。該有限資源下部署和計算協(xié)調(diào)優(yōu)化的系統(tǒng)創(chuàng)新性地劃分各規(guī)格服務器資源的類型為共享資源或獨占資源,并實施預占與協(xié)調(diào)機制,實現(xiàn)了應用部署管理器和計算集群管理器的服務器資源的...
          • 本發(fā)明公開一種自然?社會耦合模式的眾創(chuàng)服務系統(tǒng),包括一站式用戶端、運行控制服務端和高性能計算端;所述一站式用戶端用于提供自然?社會耦合模式研究的代碼協(xié)同、試驗構建、試驗提交、運行監(jiān)控和結果評估一站式交互操作界面;所述運行控制服務端用于模式試...
          • 本發(fā)明公開了一種基于5G云計算的產(chǎn)品鍛造數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)及方法,涉及智能制造領域。該系統(tǒng)通過工藝數(shù)據(jù)模塊采集溫度、應力、載荷及圖像等多源數(shù)據(jù)并加權標注;多模型推理模塊根據(jù)數(shù)據(jù)特征選擇支持向量回歸、隨機森林及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡并行預測;預測融合模塊...
          • 本發(fā)明公開了一種基于功能分析的企業(yè)服務平臺智能管控方法及系統(tǒng),涉及平臺智能管控技術領域,包括:采集功能模塊的調(diào)用頻率、資源占用率、響應時延、用戶行為軌跡及異常事件數(shù)據(jù),進行標準化和時序校驗,構建多維運行數(shù)據(jù)流。基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡構建功能行為模型...
          • 本發(fā)明屬于界面優(yōu)化的技術領域,涉及了一種基于網(wǎng)頁模式的用戶交互自定義方法,包括以下步驟:生成包含崗位角色和操作場景的動態(tài)身份標識;將網(wǎng)頁系統(tǒng)功能拆解為獨立可操作的功能元素,每個功能元素封裝為支持可視化拖拽的圖形化組件;動態(tài)身份標識為鍵查詢預...
          • 本發(fā)明公開了基于情感識別的電子相框界面調(diào)整方法及系統(tǒng),通過實時采集用戶表情圖像,提取微表情特征生成情感標簽,并利用預先建立的色彩映射數(shù)據(jù)庫獲取初步配色方案,采用緩存機制存儲高頻情感標簽與配色方案的對應關系,提高檢索效率。針對情感波動頻繁的場...
          • 本申請?zhí)峁┮环N云邊協(xié)同的數(shù)據(jù)中心分級歸檔存儲優(yōu)化方法和系統(tǒng)。其中,本申請基于網(wǎng)絡抖動率、存儲冗余度和訪問熱度構建四維聯(lián)合特征矩陣。將網(wǎng)絡抖動率映射為斷網(wǎng)風險約束,存儲冗余度映射為存儲成本約束,構建聯(lián)合優(yōu)化目標求解,定位斷連風險區(qū)生成存儲分布...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于大模型的虛擬現(xiàn)實交互與內(nèi)容生成方法及系統(tǒng)。其中,本申請通過采集原始點云數(shù)據(jù)與語義標簽對齊,構建包含物體位置、類別及空間約束的拓撲圖;動態(tài)校準點云并映射至統(tǒng)一坐標系,提取遮擋邊界生成視差映射表;通過手勢識別用戶劃定的空白區(qū)域...
          • 本發(fā)明涉及微流控芯片溫控領域,公開了基于微流控芯片?帕爾貼集成結構的梯度溫控方法及系統(tǒng),該方法,包括以下步驟:微流控芯片設計:通過設計含若干獨立反應腔室,且各個獨立反應腔室通過通道相連接的結構,并采用微機電系統(tǒng)加工技術制作,得到微流控芯片;...
          • 本申請涉及智能控制領域,具體公開了一種基于人工智能的土壤修復過程智能控制系統(tǒng),其通過對多源異構的傳感器數(shù)據(jù)和控制日志進行深度預處理與特征工程,構建能夠全面表征土壤修復動態(tài)過程的對齊特征矩陣。隨后,采用基于序列編解碼器的軟測量模型,將處理后的...
          • 本發(fā)明公開一種面向人機協(xié)作安全的工業(yè)機器人動態(tài)避障方法,具體包括:通過深度相機實時獲取人體碰撞體信息,并更新同步至工業(yè)機器人坐標系下;設計概率場RRT?Connect算法,快速規(guī)劃可行的初始路徑;生成初始路徑后進行快速路徑檢測,檢測路徑上是...
          • 本發(fā)明公開了AI驅(qū)動的工業(yè)自動化生產(chǎn)線智能調(diào)度方法及系統(tǒng),涉及生產(chǎn)線智能調(diào)度技術領域,該方法包括:基于工業(yè)自動化生產(chǎn)線進行多源實時采集,獲得多源異構數(shù)據(jù)集,進行深度分析預測,識別生產(chǎn)動態(tài)預測數(shù)據(jù)集;對生產(chǎn)設備進行定位標識,確定生產(chǎn)瓶頸位置信...
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