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								      本申請涉及一種RDMA讀操作方法、請求端和響應端，包括：請求端在發(fā)送RDMA讀請求前，先在本地根據SQ WQE創(chuàng)建一個CRRL數據，并將其存儲在SRAM存儲器中，將SQ WQE的相關信息存儲在Cache中，并通過一個TCAM存儲器記錄標簽和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及冷熱數據存儲領域，具體為基于大模型的冷熱數據存儲優(yōu)化方法，包括：業(yè)務集成模塊、數據依賴模塊、模式更新模塊、冷熱分區(qū)模塊和文件合并模塊，業(yè)務集成模塊用于采集業(yè)務數據，形成訓練數據集，數據依賴模塊用于擬合業(yè)務數據，得到數據血緣模型，模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于檢索增強生成技術的農業(yè)病蟲害問答系統(tǒng)，屬于人工智能技術領域，問答系統(tǒng)包括數據收集模塊、向量化模塊、知識庫構建模塊、查詢處理模塊、檢索模塊和答案生成模塊；數據收集模塊用于獲取包含圖像樣本及其文本化標簽的農作物病蟲害數據集；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軌跡數據挖掘技術領域，具體公開了一種軌跡點狀態(tài)識別方法、裝置、電子設備、存儲介質及產品。方法包括：對獲取的原始軌跡數據進行壓縮處理，得到不同目標對象的目標軌跡數據；根據預設時空密度約束條件對各目標對象的目標軌跡數據分別進行軌跡分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水文信息服務技術領域，具體公開了一種基于大語言模型的雨水情智能交互服務平臺，包括：數據處理層，用于獲取多模態(tài)的水文數據并向量化處理，以構建向量化數據庫；知識表達層，用于分層處理向量化數據庫以形成分層圖結構，構建相鄰分層圖結構之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書的多個實施例涉及信息技術領域，具體涉及一種基于AI的智能客戶溝通輔助管控方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：讀取客戶信息，生成客戶的若干個價值描述，接收待溝通內容及溝通目標描述；識別所述待溝通內容的語義，根據所述語義將所述待溝通內容劃分為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于深度學習的計算機文檔智能合規(guī)檢測系統(tǒng)，涉及數據處理技術領域，包括：利用圖神經網絡對鄰接矩陣進行拓撲結構分析以檢測異常得到結構偏離度，并通過預訓練語言模型解析決策路徑節(jié)點序列生成語義沖突特征；將結構偏離度與語義沖突特征相融合，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于DOM的企業(yè)知識網絡構建方法及系統(tǒng)，該方法包括：S1：解析PDF文檔，生成包含各文檔元素及其層級結構的文檔對象模型；S2：基于所述DOM進行知識實體提取，為每一個知識實體生成包含實體內容及其在所述DOM中節(jié)點路徑的文檔引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于SIMD計算平臺的FFT運算方法，所述方法包括：獲取由長度為N的實數向量組成的向量集合R，實數向量以長度為size的浮點數存儲，并在內存中分配2L?2塊長度為N×size的連續(xù)存儲空間；其中，N為2的整數次冪，L為以2為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N刀具質量狀態(tài)在線監(jiān)測方法、裝置、設備及存儲介質。涉及刀具質量檢測領域。該方法包括：將至少一個振動信號頻段的能量值作為第一參數；以聲發(fā)射信號的均值和均方根值作為第二參數；建立刀具質量監(jiān)測模型，其包括BP神經網絡和參數優(yōu)化模塊，參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種洗衣機結構老化的預測方法、電子設備及織物清潔設備，屬于洗衣機控制技術領域。其中，洗衣機結構老化的預測方法包括：獲取洗衣機在運行階段中的偏心值、負載重量值、振動特性信息和旋轉狀態(tài)信息，其中所述振動特性信息用于表征洗滌桶在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源數據與物理聯(lián)合驅動的流域徑流不確定性預報方法，包括獲取目標流域的徑流序列數據和外部預報因子數據；構建徑流不確定性生成模型，通過帶約束的擴散生成器對徑流序列數據進行概率擴散，并生成近似徑流數據；設計聯(lián)合損失函數更新徑流不確定性生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電路板檢測技術領域，提出了一種電路板損壞檢測優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、通過探針陣列同步采集電路板測試點的接觸電阻信號、探針壓力信號和環(huán)境數據，并對采集的數據參數進行優(yōu)化處理；S2、建立接觸抗阻動態(tài)模型，刻畫電路板接觸阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水質監(jiān)測與數據分析技術領域，為一種基于非線性及時變特征的河流溶解氧關鍵因子辨識方法，包括：構建初始因子集，計算溶解氧與初始因子集的各個影響因子的MIC值；設置MIC值目標值，篩選MIC值大于MIC值目標值的若干因子，組成第二因子集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向工控物聯(lián)網的工業(yè)設備用數據處理方法，包括：采集工業(yè)設備傳感器數據，并進行標準化處理，得到規(guī)范化矩陣；初始化稀疏字典學習模型，設定初始字典結構與稀疏系數，執(zhí)行初步稀疏分解；構建花朵授粉算法搜索空間，優(yōu)化分層數、正則權重和切...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種照明評分模型的構建方法、裝置、設備及照明評分方法，應用于數據處理技術領域。該照明評分模型的構建方法包括：獲取與多個光環(huán)境各自對應的評分數據和多個光環(huán)境數據，光環(huán)境數據是對指定空間在光環(huán)境中的黑板區(qū)域或桌面區(qū)域進行數據采集得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種航空發(fā)動機故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及故障診斷技術領域。包括獲取航空發(fā)動機在額定轉速運行過程中指定部位的時域振動信號；對時域振動信號進行經驗模態(tài)分解，得到與時域振動信號對應的m個時域信號分量；選取m個時域信號分量中的前n個，得到n...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于大數據分析的新風機組故障預測方法，涉及故障預測技術領域，采集新風機組的設備運行數據和傳感器自身狀態(tài)數據，生成目標數據集；對所述目標數據集進行特征提取，獲取設備運行特征和傳感器健康特征，構建傳感器故障規(guī)則集和設備故障規(guī)則集，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術領域，公開了一種配電架空線路的故障檢測方法，包括：獲取目標信號集，使用小波變換，對目標信號進行分解，得到多層高頻細節(jié)系數和低頻近似系數，并使用經驗模態(tài)分解，對低頻近似系數進行分解，得到多個本征模態(tài)函數，然后構建目標信號所對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術領域，公開了一種配電架空線路的故障檢測方法、存儲介質及設備，包括：獲取目標信號集，對目標信號進行分解，得到多層高頻細節(jié)系數和多個本征模態(tài)函數，以確定高頻特征集中每個數據的權重、偏度、峰度和近似熵，并構建目標信號所對應的多維...
								
            
							
            
							
						
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