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          • 本發(fā)明公開了多模態(tài)打印機狀態(tài)預測方法及系統(tǒng),涉及狀態(tài)預測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過引入狀態(tài)演化趨勢分析機制,本發(fā)明可在未發(fā)生明顯故障之前提前識別出存在風險的狀態(tài)片段,實現(xiàn)對打印任務(wù)過程中關(guān)鍵參數(shù)變化的早期預警和趨勢引導,有效降低因狀態(tài)突變引發(fā)的打...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于系統(tǒng)封裝的智能感知系統(tǒng)及其封裝方法,涉及半導體封裝技術(shù)領(lǐng)域,通過各個封裝任務(wù)之間的任務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)確定各個功能模塊中任務(wù)邏輯的封裝集中度,進而依據(jù)各個封裝集中度確定各個功能模塊的模塊內(nèi)組合特征;根據(jù)各個功能模塊的依賴關(guān)系確定各...
          • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于抽象語法樹的指令優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),本申請方法通過解析Vue模板源代碼生成抽象語法樹,能夠更準確地理解代碼邏輯,定位列表渲染指令。遍歷抽象語法樹識別列表渲染指令的語句參數(shù)和語法結(jié)構(gòu),基于語法結(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種固件升級方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括:在所述安全監(jiān)測設(shè)備上電后,基于所述安全控制信號線,接收上位機的指令;若在預設(shè)時間內(nèi)接收到所述指令,則將所述安全控制信號線與預設(shè)的下載工具進行電平匹配處理,得到匹配后的安全控...
          • 本申請?zhí)峁┮环N工作臺菜單的編排方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,能夠合理優(yōu)化頁面中的功能模塊,提高用戶的使用體驗。該方法包括:獲取目標賬號的權(quán)限信息和目標賬號的操作行為信息,權(quán)限信息用于指示目標賬戶能夠操作的多個目標業(yè)務(wù),每個目標...
          • 本申請?zhí)峁┮环N業(yè)務(wù)頁面的顯示方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,能夠合理優(yōu)化頁面中的功能模塊,提高用戶的使用體驗。該方法包括:獲取目標賬戶的權(quán)限信息,權(quán)限信息用于指示目標賬戶能夠操作的目標業(yè)務(wù)。基于目標賬戶的權(quán)限信息,顯示模塊編排頁...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種任務(wù)調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),響應(yīng)于任務(wù)調(diào)度請求,獲取任務(wù)調(diào)度請求指示的目標任務(wù)對應(yīng)的目標任務(wù)類型,并基于目標任務(wù)類型對應(yīng)的資源確定方式,確定目標編譯資源;基于至少兩個待調(diào)度節(jié)點對應(yīng)的資源使用情況以及目標...
          • 本公開提供了一種用戶請求處理方法、大模型服務(wù)系統(tǒng)、設(shè)備以及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及人工智能、大語言模型等技術(shù)領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為:接收第一用戶請求;對該第一用戶請求進行分詞,以得到該第一用戶請求對應(yīng)的分詞序列;根據(jù)該分詞序列,...
          • 本發(fā)明提供一種基于社區(qū)結(jié)構(gòu)的圖存儲方法、裝置、系統(tǒng)和電子設(shè)備,涉及圖存儲技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取用戶輸入的待存儲圖數(shù)據(jù);將待存儲圖數(shù)據(jù)存儲至內(nèi)存圖中,并將存儲待存儲圖數(shù)后且達到容量上限的內(nèi)存圖凍結(jié)為不可變內(nèi)存圖;基于L0社區(qū)表,確定不可...
          • 本申請公開了一種問題處理方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決如何提高處理問題的效率的問題。該方法包括:獲取用戶的輸入問題;基于輸入問題,從知識庫中獲取目標知識列表;目標知識列表包括與輸入問題相關(guān)的多個知識內(nèi)容和每個知識內(nèi)容與...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于數(shù)據(jù)采集平臺的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),該基于數(shù)據(jù)采集平臺的數(shù)據(jù)處理方法包括:響應(yīng)于對所述數(shù)據(jù)采集平臺的數(shù)據(jù)錄入方式的選中操作,基于所述數(shù)據(jù)錄入方式獲取目標業(yè)務(wù)對象的初始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù);對所述初始...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N異步圖表渲染方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標圖表的待渲染任務(wù),目標圖表的待渲染任務(wù)包括:目標圖表的原始數(shù)據(jù)、目標圖表的渲染優(yōu)先級、目標圖表的頁面位置。基于目標圖表的待渲染任務(wù),獲取第一w...
          • 本發(fā)明提供了一種通過力電解耦法去除腦機接口中噪音信號的方法,采集腦機接口中產(chǎn)生的信號,包括神經(jīng)纖維所傳導的電信號、干擾電信號以及腦內(nèi)各種載荷的力信號引起的電信號;通過含液多孔材料的力?電本構(gòu)關(guān)系去除動作電位引起的電信號,解耦腦內(nèi)各種載荷的力...
          • 本申請涉及一種電力數(shù)據(jù)異常檢測方法、裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取待測電力數(shù)據(jù);將所述待測電力數(shù)據(jù)輸入孤立森林模型,以計算所述待測電力數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)點在孤立樹結(jié)構(gòu)中的平均隔離深度,得到第一異常數(shù)據(jù);將...
          • 本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的水下直升機作業(yè)預演方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:收集水下直升機的物理特征數(shù)據(jù);進行水下直升機的數(shù)字樣機的靜態(tài)參數(shù)映射;進行水下直升機數(shù)字樣機的三維建模;構(gòu)建水下直升機的動力學和運動學理論模型;...
          • 本發(fā)明提出一種基于RCWA算法優(yōu)化的量測設(shè)備調(diào)整方法及系統(tǒng),基于預設(shè)待測量結(jié)構(gòu),得到基準光譜和若干階數(shù)電場;基于若干階數(shù)所述電場,得到階數(shù)重要性排序;基于所述階數(shù)重要性排序,得到近似光譜;基于所述基準光譜,調(diào)整近似光譜階數(shù)比例,得到階數(shù)選擇...
          • 本申請涉及機器學習領(lǐng)域,公開了一種復合管界面分層應(yīng)變的預測方法及相關(guān)設(shè)備,包括:獲取復合管中基層與覆層的幾何參數(shù)、材料參數(shù)和接觸面參數(shù);將幾何參數(shù)、材料參數(shù)和接觸面參數(shù)輸入預先訓練的預測模型,得到基層與覆層的分層應(yīng)變。如此,基于基層與覆層的...
          • 本申請公開了一種科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析方法、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及流量計量技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析結(jié)果的準確性較低的問題。該科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析方法包括:通過雙向流固耦合模型,確定流體壓力與結(jié)構(gòu)剛度之間的實時關(guān)系;基于...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的盾構(gòu)智能輔助選型系統(tǒng)及方法。所述選型系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)輸入模塊、規(guī)則知識庫模塊、大模型推理模塊和結(jié)果生成模塊;本發(fā)明面向盾構(gòu)施工中地質(zhì)條件復雜、規(guī)則多約束、專家依賴度高等現(xiàn)實問題,構(gòu)建了一個融合規(guī)則知識庫、深度學習...
          • 本申請公開了一種大模型對話方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決采用線性對話流對話時,容易導致上下文信息冗余與混亂,進而導致對話效率較低的問題。該大模型對話方法包括:獲取用戶輸入的問題信息;獲取本次對話的對話類型;對...
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