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          • 本發(fā)明公開了一種基于工人任務(wù)完成記錄和隱私保護(hù)的提高數(shù)據(jù)收集質(zhì)量方法,涉及群智網(wǎng)絡(luò)中的可信計(jì)算和數(shù)據(jù)收集領(lǐng)域。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由任務(wù)平臺、信譽(yù)管理中心、數(shù)據(jù)需求方以及工人組成。在網(wǎng)絡(luò)中,任務(wù)平臺發(fā)布任務(wù),招募多個工人來收集目標(biāo)數(shù)據(jù),本發(fā)明通過設(shè)計(jì)隱...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,該數(shù)據(jù)處理方法包括:獲取當(dāng)前線程待執(zhí)行的第一數(shù)據(jù)下載任務(wù),并確定所述第一數(shù)據(jù)下載任務(wù)的第一任務(wù)標(biāo)識;在緩存池中查詢所述第一任務(wù)標(biāo)識,其中,所述緩存池中存儲有已刪除的數(shù)據(jù)下載任務(wù)的任...
          • 本發(fā)明公開了一種支持多種接口的芯片間通信軟件系統(tǒng),包括以下原料及其重量分?jǐn)?shù):包括ICCOM核心模塊、冗余計(jì)算模塊、底層通信模塊;所述ICCOM核心模塊用于負(fù)責(zé)完成設(shè)備的初始化工作;所述冗余計(jì)算模塊用于執(zhí)行冗余計(jì)算和一致性檢查;所述底層通信模...
          • 本發(fā)明公開一種高速AHB轉(zhuǎn)低速EMIF總線控制器及其控制方法,包括:主控單元、高速AHB總線、協(xié)議轉(zhuǎn)換控制器單元、低速EMIF總線和EMIF接口外設(shè);主控單元用于實(shí)現(xiàn)高速處理器訪問低速外設(shè);協(xié)議轉(zhuǎn)換控制器單元連接高速AHB總線和低速EMIF...
          • 本申請公開了一種RTE接口測試方法、測試裝置、計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)和電子設(shè)備,其中,所述方法包括:獲取RTE接口的連接狀態(tài);在檢測到連接狀態(tài)為下層連接狀態(tài)的情況下,獲取RTE接口的接口類型和當(dāng)前連接交互信息;確定對應(yīng)于接口類型和當(dāng)前連接交互信息的...
          • 本發(fā)明公開了一種面向自動駕駛仿真安全測試方法及裝置,包括:生成全量評測任務(wù)參數(shù)集;根據(jù)所述全量評測任務(wù)參數(shù)集創(chuàng)建評測任務(wù)序列,當(dāng)執(zhí)行評測任務(wù)序列中任一場景評測任務(wù)時(shí),遍歷自動駕駛仿真安全測試中所有的服務(wù)器,計(jì)算出所有的服務(wù)器對應(yīng)的服務(wù)器評分...
          • 本發(fā)明是一種基于場景代表性的自動駕駛系統(tǒng)測試覆蓋率評價(jià)方法。包括以下步驟:步驟一、明確邏輯場景參數(shù)空間并且采樣得到的具體場景參數(shù)集合S;步驟二、建立場景代表性量化評價(jià)方法;步驟三、對測試覆蓋率進(jìn)行量化評價(jià)。本發(fā)明通過設(shè)定場景代表性量化評估指...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫空間告警智能處理方法及系統(tǒng),包括:從多個監(jiān)控平臺實(shí)時(shí)訂閱原始告警消息,并對原始告警消息進(jìn)行預(yù)處理,以生成包含實(shí)例ID與告警時(shí)間戳的結(jié)構(gòu)化任務(wù)隊(duì)列;基于實(shí)例ID提取對應(yīng)數(shù)據(jù)庫實(shí)例的72小時(shí)歷史使用率數(shù)據(jù),歷史使用率數(shù)據(jù)包...
          • 本申請公開了一種溫度檢測方法、控制裝置、顯示設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域。溫度檢測方法包括:獲取觸控檢測組件基于觸控層采集到的觸控原始數(shù)據(jù);根據(jù)觸控原始數(shù)據(jù)中的至少部分?jǐn)?shù)據(jù),以及目標(biāo)擬合關(guān)系,確定顯示面板的溫度。本申請通過獲取觸控...
          • 本發(fā)明提供一種基于大模型的大數(shù)據(jù)智能診斷系統(tǒng),屬于大數(shù)據(jù)處理與診斷運(yùn)維領(lǐng)域,本發(fā)明基于大語言模型、向量召回等技術(shù),通過報(bào)錯信息預(yù)處理、大模型智能診斷、向量召回、RAG增強(qiáng)、規(guī)則引擎、解決方案生成及反饋優(yōu)化等模塊,實(shí)現(xiàn)對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)報(bào)錯信息的高...
          • 本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種基于多線程多CUDA流的細(xì)粒度GPU資源共享方法,旨在解決邊緣設(shè)備上缺乏MPS支持情況下多任務(wù)并行執(zhí)行效率低的問題。通過采用多線程機(jī)制控制多個任務(wù)并發(fā)運(yùn)行,并為每個任務(wù)分配獨(dú)立的CUDA流,結(jié)合基于指針資源排序與信號量控制的...
          • 本發(fā)明公開了一種用于邊緣設(shè)備的算法切換與重置方法,旨在解決傳統(tǒng)水域治理系統(tǒng)中模型靜態(tài)化、協(xié)同調(diào)度困難、資源沖突頻繁以及實(shí)時(shí)性不足等問題。方法基于熵權(quán)法動態(tài)評估任務(wù)緊急度、影響系數(shù)與資源需求,實(shí)現(xiàn)優(yōu)先級調(diào)度,高優(yōu)先級任務(wù)觸發(fā)時(shí)釋放GPU顯存與...
          • 本發(fā)明提供一種基于動態(tài)類加載的插件自動化安裝與管理方法,屬于軟件插件動態(tài)加載技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過文件校驗(yàn)、版本匹配、動態(tài)類加載及異常處理流程,實(shí)現(xiàn)插件從上傳到加載的全流程自動化管控。核心技術(shù)包括:多層級文件合法性校驗(yàn)、基于ModuleCla...
          • 本申請?zhí)峁┮环N可配置模型的模型部署方法、模型部署端及目標(biāo)設(shè)備端,其中,應(yīng)用于模型部署端的模型部署方法包括:獲取待部署模型的待部署文件和目標(biāo)接口文件;注冊待部署模型的目標(biāo)接口實(shí)例;將完成注冊的目標(biāo)接口文件編譯為模型動態(tài)庫;將待部署文件打包為壓...
          • 本公開實(shí)施例公開了一種屏幕顯示方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),涉及屏幕顯示技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取待識別數(shù)據(jù);基于待識別數(shù)據(jù),確定設(shè)備當(dāng)前的場景類型;獲取與場景類型關(guān)聯(lián)的屏幕顯示參數(shù);基于屏幕顯示參數(shù),控制設(shè)備顯示待顯示內(nèi)容。由...
          • 本申請涉及存儲器技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種緩存數(shù)據(jù)管理方法、裝置和存儲控制器。該方法包括:在檢測到主機(jī)的目標(biāo)命令時(shí),獲取目標(biāo)命令對應(yīng)的訪問地址;確定緩存單元中與訪問地址存在沖突的目標(biāo)地址;在目標(biāo)命令為寫命令時(shí),將緩存單元中目標(biāo)地址對應(yīng)的緩存數(shù)據(jù)更...
          • 本公開提供了一種掉電數(shù)據(jù)保護(hù)方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,應(yīng)用于RAID控制器,方法包括:在初始化階段讀取所有連接的硬盤的PCIe配置空間,篩選符合預(yù)設(shè)白名單的至少一個目標(biāo)硬盤;獲取目標(biāo)硬盤的PMR所映射的基地址寄存器空間;驗(yàn)證所有目標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開了一種鍵盤膜及輸入切換方法,一鍵盤膜包括:若干按鍵;若干按鍵組成功能鍵區(qū)、數(shù)字符號鍵區(qū)、單字母鍵區(qū),韻母鍵區(qū);功能鍵區(qū)位于鍵盤膜的最上一行;數(shù)字符號鍵區(qū)位于功能鍵區(qū)的下方占位鍵盤膜的第二行;單字母鍵區(qū)位于數(shù)字符號鍵區(qū)的下方占位鍵盤...
          • 本發(fā)明涉及AI陪伴技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于多模態(tài)情感分析的智能健康管家交互系統(tǒng),包括客戶端,基于Michaelis管家APP頁面與用戶完成語音、圖像以及視頻數(shù)據(jù)的采集處理;數(shù)據(jù)傳輸端,用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)輸入與輸出的加密傳輸與交互;云端AI模型層,...
          • 本發(fā)明涉及河道生態(tài)水流流量調(diào)控領(lǐng)域,尤其涉及一種基于河道生態(tài)環(huán)境的水流流量智能調(diào)控系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)處理模塊,包括用以對河道下游閘口處的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的數(shù)據(jù)采集單元;決策模塊,其與所述數(shù)據(jù)處理模塊相連,包括用以利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)...
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