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								      本發(fā)明公開了AR眼鏡博主直播視頻平臺用戶防眩暈處理方法及系統(tǒng)，所述方法具體包括：通過AR眼鏡內置的多源傳感器采集博主的頭部運動數據，基于頭部運動數據構建運動軌跡模型；基于運動軌跡模型，通過預訓練的眩暈風險評估模型關聯(lián)視角突變參數與歷史反饋數...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種裁線控制方法、裝置、電子設備及存儲介質。所述方法包括：在當前顯示窗口顯示主頁面；其中，主頁面配置有多個功能模塊控件；功能模塊控件包括常備功能模塊控件和可自定義的非常備功能模塊控件；響應于對功能模塊控件的操作指令，從主頁面切換至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據存儲技術領域，具體為一種存儲裝置的數據管理方法及系統(tǒng)。所述數據管理方法的步驟包括：對存儲裝置中的數據進行分類，將數據分為熱數據和冷數據，所述熱數據為頻繁訪問的數據，所述冷數據為長時間不訪問的數據；應用差分隱私技術對所有數據進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種直播聲卡，包括設備主機，所述設備主機四個角的位置分別設置一折疊延展支架，四個所述折疊延展支架能夠相對所述設備主機拉伸與角度調節(jié)；按鍵模塊，分別安裝在所述折疊延展支架上，所述按鍵模塊均設置有一個夾持口，四個所述按鍵模塊之間形成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種業(yè)務流程的構建方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質，所屬的技術領域為軟件開發(fā)技術。所述業(yè)務流程的構建方法包括：定義業(yè)務流程實例，生成業(yè)務流程實例對應的流程模型；將流程模型發(fā)布至業(yè)務流程引擎，以便將流程模型中的流程定義信息存儲至業(yè)務...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及電數字數據處理領域，具體涉及一種程序模組分享方法、裝置、電子設備和介質。所述程序模組是用戶針對指定程序編寫的，用于對指定程序進行修改，所述方法包括：在服務器端獲取程序模組的編程語言代碼；通過編譯器將編程語言代碼編譯為與指定平臺類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及計算機技術領域，所述方法包括：確定截圖信息；截圖信息包括基本輸入輸出系統(tǒng)配置界面中至少一張配置頁面的標識；向基板管理控制器發(fā)送截圖指令，以使基板管理控制器獲取截圖信息對應的基本輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于并行計算的高性能矩陣運算加速方法及系統(tǒng)，涉及矩陣運算技術領域，該方法包括：矩陣多尺度分解：對待處理矩陣進行多尺度分解，得到多個不同分辨率下的子矩陣，包括粗尺度子矩陣和細尺度子矩陣；并行計算任務分配：將分解得到的不同尺度的子矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種圖形處理單元監(jiān)測方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及計算機技術領域。方法包括：獲取圖形處理單元GPU顯存的狀態(tài)參數；基于狀態(tài)參數，生成GPU顯存的融合特征數據；融合特征數據包括GPU的顯存使用率、顯存帶寬占用率和顯存使用率波...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)的服務器故障預測方法、裝置及設備，應用于故障預測技術領域，該方法包括采集節(jié)點服務器的多模態(tài)數據。多模態(tài)數據包括熱像圖、系統(tǒng)日志、GPU利用率、功率消耗、溫度、風扇轉速和風扇音頻中的至少兩種。從多模態(tài)數據中分別提取出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于GPU編譯器的內存訪問安全性檢查方法，將GPU代碼轉換為高級別IR指令；根據高級別IR指令中的元數據信息，提取每一塊內存分配的邊界，將高級別IR指令轉換為低級別IR指令；基于傳遞函數的范圍分析方法，在編譯器后端中，對低級別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種數據庫內核的索引優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于數據庫技術領域，包括：獲取當前查詢請求，對當前查詢請求進行預處理，以得到處理后的查詢請求，根據處理后的查詢請求以及預測模型，獲取當前查詢請求對應目標索引，監(jiān)控數據庫的性能指標，若性能指標不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于因果推斷的時序知識圖譜聯(lián)邦協(xié)同優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，涉及人工智能技術領域，其通過實時接入多領域異構數據流并執(zhí)行時空對齊操作，生成帶因果標記的增強型知識單元；通過計算新舊知識沖突評分，通過決策樹機制實現沖突解決與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于大語言模型的網站數據收集策略分析系統(tǒng)和方法，屬于網站數據收集策略分析技術領域。本發(fā)明讀取目標網站域名和預定義的數據收集條款，識別并爬取相關頁面內容作為候選頁面，以抽取高置信度數據收集策略頁面；然后基于大語言模型的網站數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于知識圖譜與對比學習融合的意圖感知推薦方法，涉及人工智能技術領域，該方法通過融合知識圖譜和對比學習技術來優(yōu)化節(jié)點表示，從而提升推薦系統(tǒng)對長尾項目的推薦精度。同時，在數據增強的基礎上，結合用戶意圖擴充對比學習中的正樣本選擇，進一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種HRTF生成方法、設備及計算機可讀存儲介質，涉及空間音頻技術領域，方法包括：獲取用戶的用戶生理參數集；在預設個性化數據庫中查找與用戶生理參數集匹配的目標生理參數集，其中，預設個性化數據庫用于存儲具有對應關系的個體生理參數集與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種HRTF生成方法、設備及計算機可讀存儲介質，涉及空間音頻技術領域，方法包括：獲取用戶的用戶生理參數集；基于用戶生理參數集確定預設個性化數據庫中各個體生理參數集對應的目標權重系數，其中，預設個性化數據庫用于存儲具有對應關系的個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于邊緣聯(lián)邦的復雜環(huán)境下多源設備健康協(xié)同運維方法，涉及設備協(xié)同運維技術領域，在邊緣網關將振動聲發(fā)射電流波形映射統(tǒng)一時頻網格并生成加密稀疏索引上傳；中心以圖正則基座網絡結合梯度方向與分布距離訓練全局模型，利用新工況保護門注入故障信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N手術器械消毒方法和系統(tǒng)，涉及醫(yī)療器械消毒領域，包括：持續(xù)采集消毒倉內壓力數據，并根據所述壓力數據計算得到壓力變化速度和壓力波動幅度；預設理想壓力變化路徑；將所述壓力變化速度與所述理想壓力變化路徑中對應的理想壓力變化速度進行比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于半監(jiān)督學習的設備故障診斷模型訓練方法及裝置，涉及人工智能技術領域，包括：對預設場景下的設備振動數據采集后，基于對應目標特征向量中的目標樣本與預設訓練樣本集之間的特征相似性，生成目標樣本對應的偽標簽。將有限的高質量標注樣本...
								
            
							
            
							
						
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