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          • 本發(fā)明公開一種基于分子模擬粗糙孔隙中頁巖氣通量估算方法,屬于油氣田開發(fā)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟:S1、建立分子模型,計算不同模型的粗糙度;S2、開展分子動力學(xué)模擬;S3、得到速度分布、密度分布,劃分不同的流動區(qū)域;S4、計算滑移長度,吸附相...
          • 本發(fā)明公開了一種用戶操作指令的攔截方法、裝置、電子設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品。其中,該方法包括:獲取用戶操作指令;將用戶操作指令轉(zhuǎn)換為由處理器進(jìn)入內(nèi)核態(tài)執(zhí)行的系統(tǒng)調(diào)用請求;利用系統(tǒng)調(diào)用攔截器,將內(nèi)核態(tài)執(zhí)行的系統(tǒng)調(diào)用請求重定向至攔截方法體,其中,攔...
          • 本發(fā)明涉及軸承故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于SE?RESNET34網(wǎng)絡(luò)零故障樣本學(xué)習(xí)的尾軸承故障診斷方法,其特征在于:包括如下步驟:采集正常狀態(tài)下船舶油潤滑尾軸承的正常振動信號,對采集到的正常振動信號進(jìn)行二維矩陣轉(zhuǎn)換和歸一化處理,生成灰...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于優(yōu)化SVM的用戶分類方法、裝置和業(yè)務(wù)系統(tǒng),該方法包括:隨機生成SVM模型的超參數(shù)組,將各超參數(shù)組確定為鯨魚優(yōu)化算法的鯨魚群體的鯨魚個體得到第一鯨魚群體;采用鯨魚優(yōu)化算法對第一鯨魚群體進(jìn)行尋優(yōu)得到最優(yōu)鯨魚個體,根據(jù)最優(yōu)鯨魚...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種數(shù)據(jù)分級方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,包括:對待分級數(shù)據(jù)的多模態(tài)特征進(jìn)行融合,生成統(tǒng)一特征向量;將統(tǒng)一特征向量和預(yù)設(shè)合規(guī)知識圖譜輸入強化學(xué)習(xí)模型中,輸出數(shù)據(jù)分級標(biāo)簽;根據(jù)分級標(biāo)簽從預(yù)設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了基于時空特征的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能聚類方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)、人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高聚類的效率、準(zhǔn)確性和適應(yīng)性,更好地滿足多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的實際需求,技術(shù)方案為:獲取多模態(tài)事件:獲...
          • 本申請公開了基于條件擴散的運動模式引導(dǎo)行人軌跡預(yù)測方法與裝置。該方法包括:獲取行人歷史軌跡數(shù)據(jù)集;通過聚類算法對行人歷史軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注得到運動模式偽標(biāo)簽;將行人歷史軌跡數(shù)據(jù)行時域轉(zhuǎn)換至頻域提取低頻運動趨勢特征;將低頻運動趨勢特征輸入到行人...
          • 本申請實施例提供一種自動駕駛的性能評估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域,通過獲取用于評估車輛的自動駕駛的性能的多源評估數(shù)據(jù),而多源評估數(shù)據(jù)包括自動駕駛所處場景的場景數(shù)據(jù)、處于所述自動駕駛所處場景的駕駛員的駕駛員數(shù)據(jù)以及自...
          • 發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的微小衛(wèi)星大規(guī)模集群/巨型星座運行狀態(tài)特征分析方法,屬于航天及數(shù)據(jù)挖掘交叉技術(shù)領(lǐng)域,以解決微小衛(wèi)星大規(guī)模集群/巨型星座運行狀態(tài)數(shù)據(jù)海量、多源、數(shù)值型且傳統(tǒng)方法難以適配動態(tài)建模需求的問題。本發(fā)明針對微小衛(wèi)星大規(guī)模集群...
          • 本發(fā)明公開了一種激光雷達(dá)多通道回波數(shù)據(jù)在線處理系統(tǒng),依次包括數(shù)據(jù)分發(fā)層,數(shù)據(jù)分發(fā)層對回波數(shù)據(jù)進(jìn)行分割后發(fā)送至數(shù)據(jù)緩存層提取局部最大值、局部最大值對應(yīng)的濾波后采樣點子序列以及局部最大值在對應(yīng)濾波后采樣點子序列中的序號,并作為待預(yù)擬合數(shù)據(jù)輸入至...
          • 本發(fā)明涉及一種油氣地質(zhì)智能問答生成方法、系統(tǒng)、處理設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:輸入自然語言問題,并進(jìn)行解析,提取自然語言問題的核心實體、相關(guān)屬性和查詢意圖;將提取的核心實體和相關(guān)屬性與預(yù)先構(gòu)建的分層標(biāo)簽體系中的標(biāo)簽進(jìn)行匹配,定位到對應(yīng)的知識...
          • 本發(fā)明公開了一種面狀要素間空隙錯誤的自動修復(fù)方法及設(shè)備,方法包括:獲取矢量面狀要素集合T,對T執(zhí)行拓?fù)渲亟ú僮鳎瑢⒖障掇D(zhuǎn)換為面狀要素,生成包括空隙和原始面狀要素的集合F;從F中篩選出相鄰數(shù)量大于等于3的空隙,作為目標(biāo)要素;對于每一目標(biāo)要素s...
          • 本申請實施例提供了內(nèi)存安全違例檢測方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)。預(yù)先針對各個應(yīng)用程序所分配的內(nèi)存中的紅區(qū)和已釋放內(nèi)存區(qū)域插入魔數(shù),該方法包括:確定指定應(yīng)用程序的目標(biāo)內(nèi)存對象中是否存儲有魔數(shù);目標(biāo)內(nèi)存對象為在堆區(qū)、棧區(qū)或全局區(qū)可能發(fā)生內(nèi)存...
          • 本發(fā)明提供一種智能計算中心的算力運行任務(wù)故障感知方法及裝置,該方法包括:監(jiān)聽至少一個工作線程,其中,至少一個工作線程用于執(zhí)行算力運行任務(wù)數(shù)據(jù)恢復(fù)任務(wù),每個工作線程用于執(zhí)行算力運行任務(wù)數(shù)據(jù)恢復(fù)任務(wù)的至少一個算力運行子任務(wù);若監(jiān)聽到任一工作線程...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫監(jiān)控及預(yù)警方法和系統(tǒng),屬于AI應(yīng)用及數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)領(lǐng)域,采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫當(dāng)前狀態(tài)和用戶請求到下一狀態(tài)的人工智能建模,實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫監(jiān)控、狀態(tài)預(yù)測和預(yù)警;包括:建立針對數(shù)據(jù)庫監(jiān)控和預(yù)警的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);數(shù)據(jù)庫運行循環(huán)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N請求處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括:從任務(wù)處理請求中確定出目標(biāo)任務(wù),接著進(jìn)行分解,獲得目標(biāo)子任務(wù),并從預(yù)設(shè)處理模型中確定各目標(biāo)子任務(wù)對應(yīng)的目標(biāo)模型,進(jìn)一步的,通過目標(biāo)模型處理對應(yīng)的目標(biāo)子任務(wù),從而獲得處理...
          • 本發(fā)明公開了一種車輛診斷儀的標(biāo)定軟件配置管理系統(tǒng),涉及管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,其技術(shù)要點為:該系統(tǒng)與車輛診斷儀通信,包括配置數(shù)據(jù)庫、及分別與所述配置數(shù)據(jù)庫連接的標(biāo)定軟件庫、控制器格式文件、配置報告、標(biāo)定加密軟件包;所述配置數(shù)據(jù)庫用以維護(hù)各個車型的...
          • 本申請涉及一種軟件燒錄方法、待燒錄硬件、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取通過通用基礎(chǔ)軟件寫入的生產(chǎn)信息;所述通用基礎(chǔ)軟件預(yù)先燒錄至存儲器;接入網(wǎng)絡(luò),通過所述網(wǎng)絡(luò)從對應(yīng)的設(shè)備獲取所述生產(chǎn)信息的項目軟件;將所述項目軟件燒錄至所述存儲器。采...
          • 本發(fā)明公開了城市信息模型輕量化壓縮與分布式存儲方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于建筑信息模型與地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高城市信息模型數(shù)據(jù)加載效率,降低數(shù)據(jù)傳輸成本,采用的技術(shù)方案為:混合輕量化壓縮:通過參數(shù)化構(gòu)件簡化...
          • 本發(fā)明實施例提供一種定形機用人機交互管理方法、裝置、系統(tǒng),包括:確定第一交互信號,所述第一交互信號用于確定目標(biāo)交互界面;在所述目標(biāo)交互界面中,采集第二交互信號,所述第二交互信號用于在所述目標(biāo)交互界面中,確定出交互構(gòu)件;對交互構(gòu)件進(jìn)行交互動作...
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