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          • 本發(fā)明提供一種計算單元、計算方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:指令流水線模塊,用于完成計算任務在流水線中的調(diào)度與執(zhí)行,并將RoCC指令,轉(zhuǎn)發(fā)到張量計算單元;張量計算單元,包括:第一RoCC通信模塊、控制調(diào)度模塊...
          • 本申請涉及一種協(xié)程任務調(diào)度方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì),包括:獲取目標協(xié)程任務,目標協(xié)程任務的中斷方法的執(zhí)行前后插入有用于保存線程堆棧的完整狀態(tài)信息的上下文處理邏輯代碼;將目標協(xié)程任務分配給第一工作者線程,在識別到目標協(xié)程任務處于中斷狀...
          • 本發(fā)明提供一種內(nèi)核程序并行執(zhí)行方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于并行計算技術(shù)領(lǐng)域,包括:在任意一個內(nèi)核程序具有待發(fā)布線程塊的情況下,獲取內(nèi)核程序占用的流式多處理器數(shù)量;若內(nèi)核程序占用的流式多處理器數(shù)量小于預設(shè)數(shù)量閾值,且存在空閑的流式多處...
          • 本發(fā)明涉及一種AI驅(qū)動的GraphQL智能接口動態(tài)適配方法,通過AI自動分析前端頁面元素生成GraphQL請求,減少人工干預,提升開發(fā)效率并降低錯誤。技術(shù)方案包括:前端元素分析:AI識別頁面中的表單、按鈕等元素。請求生成:根據(jù)元素屬性生成G...
          • 本公開實施例提供的基于CPLD實時切換I2C的方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì),包括:接收主控模塊發(fā)送的時鐘信號和數(shù)據(jù)信號,并對時鐘信號和數(shù)據(jù)信號進行處理得到目標時鐘信號和第一目標數(shù)據(jù)信號;將目標時鐘信號通過目標通道發(fā)送至目標光模塊;根據(jù)目標時鐘信號...
          • 本申請屬于通信芯片的擴展方法。一種管理多個通信芯片的系統(tǒng)包括:CPU;芯片,通過USB總線與CPU連接;可編程邏輯器件,與芯片連接,用于接收UART接口的指令并切換內(nèi)部SPI通道;多個通信芯片,每個通信芯片通過一個SPI通道與可編程邏輯器件...
          • 本發(fā)明涉及一種基于摘要與索引的對話長上下文精度優(yōu)化方法,主要通過動態(tài)生成對話摘要和內(nèi)容索引,從而解決長對話場景下的信息丟失和存儲效率問題。技術(shù)方案包括:對話內(nèi)容采集與預處理;動態(tài)摘要生成;分層存儲構(gòu)建;智能索引構(gòu)建;內(nèi)容回溯機制;自適應優(yōu)化...
          • 本發(fā)明公開了一種基于隨機相位的飛行器力學缺失數(shù)據(jù)恢復方法,包括:結(jié)合信號采樣頻率對接收的飛行器力學遙測信號進行補零處理,得到補零信號;對補零信號進行功率譜密度分析獲得功率譜;對功率譜中每個頻率處進行隨機相位賦值,得到隨機相位序列;基于功率譜...
          • 本發(fā)明公開了一種小樣本電動機故障辨識方法、模型訓練方法、裝置和設(shè)備,涉及電動機故障識別技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:電動機故障識別模型包括格拉姆角場模塊、二維卷積模塊和壓縮激勵模塊,格拉姆角場模塊用于將訓練樣本數(shù)據(jù)集中的多個訓練樣本分別通過極坐標映射...
          • 本發(fā)明公開了一種基于HB?AFT的殼體?轉(zhuǎn)子系統(tǒng)模型快速求解方法,建立復雜殼體?轉(zhuǎn)軸?電機耦合系統(tǒng)的動力學模型,先基于本征正交分解(POD)方法進行一級模型降階,再基于HB?AFT方法進行模型快速求解。本發(fā)明使得轉(zhuǎn)子系統(tǒng)具有更高的計算效率,...
          • 本申請涉及一種電機參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:首先,獲取目標電機的優(yōu)化參數(shù)的水平數(shù),然后,根據(jù)優(yōu)化參數(shù)的水平數(shù),確定包括優(yōu)化參數(shù)的多組參數(shù)值的目標數(shù)據(jù)樣本,接著,根據(jù)目標數(shù)據(jù)樣本,構(gòu)建目標電機的電機代理模型,...
          • 本發(fā)明提供了一種三維五軸激光切割轉(zhuǎn)角的工藝參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)。該方法包括:S1,遍歷所有的切割路徑,識別出各切割路徑中的所有轉(zhuǎn)角;構(gòu)造各轉(zhuǎn)角的空間特征;所述空間特征包括:空間幾何特征和出入線路徑特征;S2,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立轉(zhuǎn)角的空間特征...
          • 本發(fā)明提供一種單粒子閂鎖效應的電路級仿真方法,包括:在抗輻照加固的電路版圖中,利用幾何參數(shù)提取腳本,得到抗輻照加固設(shè)計的關(guān)鍵幾何參數(shù);利用TCAD仿真,仿真得到關(guān)鍵幾何參數(shù)與寄生閂鎖結(jié)構(gòu)參數(shù)的對應關(guān)系;利用腳本批量化提取版圖的特征尺寸,并根...
          • 本發(fā)明公開了一種區(qū)間中斷場景下城市軌道交通乘客的路徑重構(gòu)方法及系統(tǒng),屬于軌道交通技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:根據(jù)乘客的起訖點與區(qū)間中斷場景,進行城市軌道交通路網(wǎng)的路徑搜索;構(gòu)建具有非均勻邊際信息成本的路徑選擇模型;預測乘客在不同運營狀態(tài)下的出行...
          • 一種AI驅(qū)動的全場景工作事務智能記錄與整理方法。本發(fā)明公開了一種基于人工智能(AI)的全場景工作事務智能記錄與整理方法,旨在解決工作場景多任務并行帶來的信息遺漏、跨平臺數(shù)據(jù)分散以及手動整理工作的低效率問題。技術(shù)方案包括:數(shù)據(jù)采集:實時監(jiān)控用...
          • 本發(fā)明提供了一種輸電線路絕緣子紫外電暈放電高效檢測方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取關(guān)于目標絕緣子的待檢測紫外圖像,并根據(jù)預設(shè)像素梯度對所述待檢測紫外圖像進行分割,并根據(jù)分割結(jié)果獲取待檢測區(qū)域集,所述待檢測區(qū)域集包含至少一個待檢測區(qū)域;遍歷所述待...
          • 本發(fā)明提供一種AI驅(qū)動的左心房CT三維分析及壓痕區(qū)域自動評估方法與系統(tǒng)。該方法包括:獲取患者心臟三維醫(yī)學圖像數(shù)據(jù);基于深度學習模型對左心房及其鄰近器官進行結(jié)構(gòu)分割;利用空間距離計算策略自動識別壓痕區(qū)域;對壓痕輪廓進行提取、簡化與平滑處理,并...
          • 本發(fā)明提供一種工業(yè)現(xiàn)場動態(tài)測量的視覺系統(tǒng)在線參數(shù)標定方法及系統(tǒng),本方法包括:在標定點位置設(shè)置若干標定板;利用二維轉(zhuǎn)動機構(gòu)帶動視覺相機轉(zhuǎn)動,分別獲取每個標定板的圖像;記錄每次獲取的標定板的圖像時,二維轉(zhuǎn)動機構(gòu)對應的轉(zhuǎn)動角度;將每個標定板的物理...
          • 本發(fā)明公開了一種面向水下域適應的風格感知目標檢測方法,該方法通過構(gòu)造基于小波變換的圖像對注意力引導(IAG)模塊,將源域的對象內(nèi)容和目標域的風格組成圖像對,將其作為一組互補信息進行高階特征建模,結(jié)合跨注意力模塊和離散小波變換,針對小波分解后...
          • 本申請涉及一種基于端側(cè)大模型的工業(yè)車輛安控及車流分析方法及系統(tǒng),方法包括獲取叉車綜合圖像樣本,并對叉車綜合圖像樣本進行標注,得到標注數(shù)據(jù)集,標注數(shù)據(jù)集包括叉車數(shù)據(jù)子集、貨物數(shù)據(jù)子集以及貨叉人員數(shù)據(jù)子集;基于預設(shè)的模型訓練參數(shù),從叉車數(shù)據(jù)子集...
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