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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種代碼生成優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。通過(guò)獲取第一提示信息和第一需求描述信息；根據(jù)第一提示信息和第一需求描述信息，生成第一代碼信息；對(duì)第一代碼信息進(jìn)行校驗(yàn)，若第一代碼信息不滿足校驗(yàn)條件，則根據(jù)校驗(yàn)生成的校驗(yàn)報(bào)告確定第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)交互方法及系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)，包括：將數(shù)據(jù)交互系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)源框架層、應(yīng)用程序框架層和數(shù)據(jù)交互層進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)，可以提高數(shù)據(jù)交互系統(tǒng)的靈活性和可維護(hù)性，對(duì)用戶體驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)化。同時(shí)，對(duì)于不同的用戶界面設(shè)計(jì)和用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)，直接復(fù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種軟件界面重構(gòu)方法、系統(tǒng)、工控軟件及介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，軟件界面重構(gòu)方法包括獲取軟件界面元素，并確定軟件界面元素中專家模式對(duì)應(yīng)的專家元素和與簡(jiǎn)易模式對(duì)應(yīng)的簡(jiǎn)易元素，其中，專家元素包括簡(jiǎn)易元素，設(shè)計(jì)UI界面，UI界面中包括一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于大語(yǔ)言模型的可理解性評(píng)估指標(biāo)導(dǎo)向的反編譯代碼優(yōu)化方法，該方法主要針對(duì)Java反編譯代碼，首先通過(guò)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)可理解性評(píng)估指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)反編譯代碼可理解性的定量分析。在此基礎(chǔ)上，該方法引入語(yǔ)法正確性與語(yǔ)義一致性檢查機(jī)制，在確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種利用雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）評(píng)估軟件代碼標(biāo)識(shí)符與相關(guān)自然語(yǔ)言描述之間語(yǔ)義相似度的方法和系統(tǒng)。該方法通過(guò)構(gòu)建共享權(quán)重的孿生BiLSTM網(wǎng)絡(luò)模型，將代碼標(biāo)識(shí)符和描述分別輸入并進(jìn)行特征提取，然后組合提取到的特征向量，通過(guò)全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多維度NFT智能動(dòng)態(tài)屏畫(huà)系統(tǒng)及方法，屬于數(shù)字藝術(shù)展示與區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域。一種基于多維度NFT智能動(dòng)態(tài)屏畫(huà)系統(tǒng)，包括多維度NFT模塊、智能動(dòng)態(tài)渲染引擎、環(huán)境傳感器以及區(qū)塊鏈交易管理模塊；本發(fā)明通過(guò)多維度NFT模塊、智能動(dòng)態(tài)渲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種批量調(diào)度系統(tǒng)的報(bào)錯(cuò)處理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及系統(tǒng)運(yùn)維領(lǐng)域，該方法包括：響應(yīng)于獲取到批量調(diào)度系統(tǒng)的切片回傳圖像，通過(guò)視覺(jué)變換器獲取切片回傳圖像的報(bào)錯(cuò)類型；通過(guò)模糊搜索方式從報(bào)錯(cuò)案例庫(kù)中獲取與報(bào)錯(cuò)類型對(duì)應(yīng)的報(bào)錯(cuò)案例...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及系統(tǒng)運(yùn)維領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)獲取業(yè)務(wù)系統(tǒng)的鏈路關(guān)系圖；響應(yīng)于獲取到業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，將運(yùn)行數(shù)據(jù)發(fā)送給風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，以使風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)和鏈路關(guān)系圖，生成風(fēng)險(xiǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種硬件錯(cuò)誤處理方法、裝置及系統(tǒng)、RAS處理單元、SOC、BMC，該方法包括：響應(yīng)于所述SOC的硬件發(fā)生錯(cuò)誤，收集表示所述SOC的硬件發(fā)生錯(cuò)誤的第一硬件錯(cuò)誤信息；通過(guò)對(duì)所收集的第一硬件錯(cuò)誤信息進(jìn)行打包來(lái)生成目標(biāo)錯(cuò)誤信息；將所述目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過(guò)第二設(shè)備對(duì)至少一個(gè)待備份文件進(jìn)行壓縮處理，得到第一備份文件；待備份文件用于存儲(chǔ)第二設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)；通過(guò)第二設(shè)備基于預(yù)設(shè)分塊大小對(duì)第一備份文件的字節(jié)依次進(jìn)行分塊，得到至少一個(gè)第一分塊；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)安全與災(zāi)難恢復(fù)的技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)變更速率的智能容災(zāi)備份方法，通過(guò)對(duì)主節(jié)點(diǎn)日志級(jí)別的實(shí)時(shí)解析，構(gòu)建加權(quán)模型量化數(shù)據(jù)變更速率，并以此驅(qū)動(dòng)備份節(jié)奏、數(shù)據(jù)時(shí)間差閾值及同步協(xié)議的動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)調(diào)優(yōu)；同時(shí)引入多目標(biāo)負(fù)載均衡算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種系統(tǒng)異常檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，適用于金融科技領(lǐng)域和醫(yī)療健康領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)云服務(wù)系統(tǒng)檢測(cè)得到狀態(tài)類型不同的原始樣本運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)每一原始樣本運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)在時(shí)間上進(jìn)行數(shù)據(jù)分割，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环NAndroid平臺(tái)性能檢測(cè)的方法包括配置性能指標(biāo)集合，向Agent注入預(yù)定義的基于Android系統(tǒng)的運(yùn)行特征的多維性能指標(biāo)；提供執(zhí)行跟蹤器，被配置為在Agent執(zhí)行任務(wù)時(shí)同步捕獲執(zhí)行過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)；設(shè)置多個(gè)基于Andro...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種性能測(cè)試案例獲取方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及性能測(cè)試領(lǐng)域，該方法包括：將歷史交易數(shù)據(jù)輸入到初始性能響應(yīng)模型，以獲取預(yù)測(cè)性能響應(yīng)結(jié)果；其中，初始性能響應(yīng)模型包括依次連接的第一隱藏層和第二隱藏層；根據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)的真實(shí)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于故障報(bào)告的自動(dòng)生成鐵路供電測(cè)距參數(shù)的系統(tǒng)及方法，包括基于Python腳本語(yǔ)言設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)易打開(kāi)故障報(bào)告界面、基于Python腳本語(yǔ)言的故障報(bào)告處理模塊、計(jì)算測(cè)距參數(shù)模塊和自動(dòng)生成測(cè)試用例模塊。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了智能牽引變電站自動(dòng)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種軟件的功能測(cè)試方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。首先可以識(shí)別目標(biāo)軟件中的第一待測(cè)功能，該功能可以是新增或優(yōu)化的功能。接著，基于預(yù)先構(gòu)建的功能關(guān)系庫(kù)，確定該第一待測(cè)功能的多條關(guān)聯(lián)鏈路，并從中篩選出多個(gè)第二待測(cè)功能，包括與第一功能直接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種職能實(shí)體編碼映射方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：構(gòu)建第一業(yè)務(wù)系統(tǒng)的第一職能實(shí)體樹(shù)和第二業(yè)務(wù)系統(tǒng)的第二職能實(shí)體樹(shù)；根據(jù)第一職能實(shí)體樹(shù)中的第一葉子節(jié)點(diǎn)和第二職能實(shí)體樹(shù)中的第二葉子節(jié)點(diǎn)之間的葉子節(jié)點(diǎn)編碼映射關(guān)系，確定第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)更新方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待入庫(kù)文件，并基于待入庫(kù)文件設(shè)置待入庫(kù)文件對(duì)應(yīng)的離線數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)配置信息；基于結(jié)構(gòu)配置信息在大數(shù)據(jù)集群數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建離線數(shù)據(jù)表，并基于結(jié)構(gòu)配置信息將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型的Text2SQL優(yōu)化生成方法，屬于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。該方法通過(guò)信息增強(qiáng)的約束機(jī)制引導(dǎo)Text2SQL優(yōu)化框架運(yùn)作，在框架中采用加權(quán)表選擇模塊，并進(jìn)行動(dòng)態(tài)列值填入，有效減少冗余的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)信息，從而進(jìn)一步提升模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明特別涉及一種基于大模型的自動(dòng)化指標(biāo)創(chuàng)建方法。該基于大模型的自動(dòng)化指標(biāo)創(chuàng)建方法，用戶輸入需求，預(yù)處理后，利用大語(yǔ)言模型進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別，提取關(guān)鍵實(shí)體信息，并生成結(jié)構(gòu)化需求參數(shù)；從SQL模板庫(kù)中匹配模板并動(dòng)態(tài)填充，經(jīng)語(yǔ)法校驗(yàn)和性能優(yōu)化后得...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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