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          • 本發(fā)明提供一種硬件加速器的多流任務(wù)調(diào)度方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:基于硬件加速器的目標(biāo)任務(wù),確定多個(gè)流,并獲取每個(gè)流ID和優(yōu)先級;基于每個(gè)流的ID和優(yōu)先級,將全部的流存儲(chǔ)進(jìn)紅黑樹存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)中;判斷流之間...
          • 本發(fā)明公開了一種任務(wù)調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品,該方法為:獲取待計(jì)算任務(wù)的任務(wù)數(shù)據(jù)量,根據(jù)任務(wù)數(shù)據(jù)量和常駐模式任務(wù)量閾值確定待計(jì)算任務(wù)的任務(wù)調(diào)度引擎;根據(jù)待計(jì)算任務(wù)的待執(zhí)行任務(wù)情況以及任務(wù)調(diào)度引擎的資源配置需求確定任務(wù)調(diào)度...
          • 本發(fā)明公開一種流水線任務(wù)順序執(zhí)行控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:流水線編排時(shí)對同構(gòu)建機(jī)上需有序執(zhí)行的流水線設(shè)相同Job名稱,作為順序執(zhí)行標(biāo)識(shí);系統(tǒng)捕獲同名任務(wù)啟動(dòng)時(shí)間戳,按“先啟動(dòng)先執(zhí)行”生成串行隊(duì)列;支持配置最長等待時(shí)間和隊(duì)列最大...
          • 本申請?zhí)峁┮环N服務(wù)器的硬盤測試裝置以及方法,涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域,服務(wù)器的硬盤測試裝置包括模擬機(jī)殼、風(fēng)洞結(jié)構(gòu)以及壓力脈動(dòng)發(fā)生結(jié)構(gòu);模擬機(jī)殼中安裝有硬盤,模擬機(jī)殼與風(fēng)洞結(jié)構(gòu)連通設(shè)置,模擬機(jī)殼中形成用于傳輸風(fēng)流的氣流通道,氣流通道位于硬盤的上方和...
          • 本發(fā)明屬于運(yùn)維監(jiān)控的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于數(shù)字孿生的智能運(yùn)營平臺(tái)運(yùn)行監(jiān)測方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1,獲取智能運(yùn)營平臺(tái)的實(shí)時(shí)多源異構(gòu)運(yùn)行數(shù)據(jù);S2,基于實(shí)時(shí)多源異構(gòu)運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)序超圖數(shù)字孿生模型并實(shí)時(shí)更新;S3,采用預(yù)設(shè)的時(shí)空圖卷積...
          • 本申請?zhí)峁┝嘶跒g覽器測試的增量補(bǔ)丁代碼覆蓋率的統(tǒng)計(jì)方法和系統(tǒng),屬于軟件測試技術(shù)領(lǐng)域。該增量補(bǔ)丁代碼覆蓋率統(tǒng)計(jì)方法用于測試持續(xù)以增量補(bǔ)丁形式迭代的軟件項(xiàng)目,包括:從軟件項(xiàng)目中選擇待測的增量補(bǔ)丁,從增量補(bǔ)丁中提取JS文件;使用文件對比工具,對...
          • 本申請公開了一種接口自動(dòng)化測試方法及相關(guān)裝置,該技術(shù)方案首先通過Websocket協(xié)議建立Apifox和Swagger文檔的雙向通信,在Swagger文檔發(fā)生變更事件時(shí),通過多維度對比策略,全面評估Swagger中接口信息的變化,確定Swa...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N服務(wù)器主板及鏈路管理方法,可以應(yīng)用于服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域。該服務(wù)器主板包括:至少一個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn),包括主機(jī)總線接口和編程總線接口;連接器,通過線纜與至少一個(gè)擴(kuò)展板電連接;第一控制器,包括控制總線接口,用于接收由至少一個(gè)擴(kuò)展板發(fā)送的鏈...
          • 本發(fā)明涉及基于RISC?V擴(kuò)展的智能DSP處理器架構(gòu),通過硬件復(fù)用并行陣列動(dòng)態(tài)切換拓?fù)洌雇挥布卧蓪?shí)時(shí)切換為AI矩陣乘或DSP復(fù)數(shù)運(yùn)算模式,實(shí)現(xiàn)AI矩陣乘與DSP復(fù)數(shù)運(yùn)算的動(dòng)態(tài)切換,避免分立架構(gòu)的資源閑置,達(dá)到AI與DSP任務(wù)高效協(xié)同...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫更新技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種適用于自然資源確權(quán)登記數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)更新方法。該方法根據(jù)采集與前序采集在自然資源區(qū)間的邊界面積差異,得到權(quán)屬變化度,通過歷史采集下權(quán)屬變化度的偏差情況以及自然資源區(qū)的鄰接分布,獲得變化突出度;通過權(quán)屬...
          • 本申請涉及大氣參數(shù)反演模型技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于虛溫修正的大氣模型構(gòu)建方法及系統(tǒng),解決動(dòng)態(tài)場景適應(yīng)性不足的問題。本申請通過獲取衛(wèi)星熱紅外波段的輻射亮度觀測值,同步記錄衛(wèi)星觀測天頂角與方位角,并采集地表覆蓋類型數(shù)據(jù)、露點(diǎn)溫度及對應(yīng)高度信息。消...
          • 本發(fā)明涉及高速公路智慧養(yǎng)護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,且公開了基于多模態(tài)信息的高速公路養(yǎng)護(hù)知識(shí)問答方法及系統(tǒng),包括多維采集模塊和智能管理模塊。該系統(tǒng)通過多維采集模塊獲取所有的高速公路養(yǎng)護(hù)知識(shí)和所有用戶的提問數(shù)據(jù),并分類組成數(shù)據(jù)集,智能管理模塊分析高速公路養(yǎng)護(hù)...
          • 本申請實(shí)施例提供一種人工智能模型的問答方法、電子設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取用戶向人工智能模型輸入的任務(wù)信息,根據(jù)任務(wù)信息啟動(dòng)推理流程;針對推理流程所使用的內(nèi)部知識(shí)信息,在人工智能模型的外部數(shù)據(jù)源檢索...
          • 本發(fā)明提供基于檢索增強(qiáng)生成的數(shù)據(jù)智能問答方法及系統(tǒng),涉及人工智能和知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域,包括通過知識(shí)圖譜提取問題信息對應(yīng)的知識(shí)實(shí)體,構(gòu)建黎曼流形空間中的最優(yōu)投影映射函數(shù),結(jié)合正向推理路徑與反向推理路徑的信息融合生成最優(yōu)推理結(jié)果,并基于檢索到的思...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語言模型的船舶設(shè)計(jì)域知識(shí)檢索方法及裝置,屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對多模態(tài)船舶數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取得到特征集合,基于特征集合構(gòu)建第一多模態(tài)知識(shí)圖譜;將第一多模態(tài)知識(shí)圖譜中的數(shù)據(jù)映射到嵌入空間得到嵌入向量,基于不同...
          • 本發(fā)明提供了計(jì)及電壓跌落暫態(tài)的新能源并網(wǎng)短路電流及峰值計(jì)算方法,屬于新能源并網(wǎng)系統(tǒng)短路電流計(jì)算領(lǐng)域。該方法通過導(dǎo)入雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及電氣參數(shù),建立電磁微分方程,推導(dǎo)故障電壓初值表達(dá)式,構(gòu)建矩陣方程求解節(jié)點(diǎn)電壓初值與回路電流導(dǎo)數(shù)初值...
          • 本發(fā)明提供一種TPU上矩陣運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:按照TPU中張量計(jì)算核心的數(shù)量,對輸入矩陣進(jìn)行劃分,得到各張量計(jì)算核心對應(yīng)的待處理子矩陣;獲取待處理子矩陣的矩陣維度,以及向量存儲(chǔ)器容量;按...
          • 本發(fā)明公開了一種基于似然的認(rèn)知診斷Q矩陣估計(jì)方法,所屬領(lǐng)域?yàn)檎J(rèn)知診斷評估領(lǐng)域,包括:獲取學(xué)生對題目的響應(yīng)數(shù)據(jù)和部分定義的Q矩陣,利用G?DINA模型擬合獲得學(xué)生屬性向量的后驗(yàn)分布,并基于此計(jì)算邊際似然。進(jìn)而通過AIC或BIC值評估不同q向量...
          • 本發(fā)明涉及月球遙感探測領(lǐng)域,尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的月球礦物多源數(shù)據(jù)協(xié)同反演方法,包括構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集;基于多源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練礦物預(yù)測模型,采用交叉驗(yàn)證法對礦物預(yù)測模型進(jìn)行評估;將氧化物遙感數(shù)據(jù)輸入礦物預(yù)測模型,生成初始礦物豐度預(yù)測圖;提取巖性...
          • 本發(fā)明涉及電力能源負(fù)荷分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖電力能源負(fù)荷智能分析方法。所述方法包括以下步驟:獲取深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖電力能源系統(tǒng)的電力多能源設(shè)備數(shù)據(jù)以及用戶用電數(shù)據(jù);基于電力多能源設(shè)備數(shù)據(jù)以及用戶用電數(shù)據(jù)建立優(yōu)化運(yùn)行光?柴...
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