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          • 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;所述冗余計算模塊用于執(zhí)行冗余計算和一致性檢查;所述底層通信模...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機(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)計隱...
          • 本發(fā)明公開了一種支持異構(gòu)群智感知平臺共享可信工人資源的數(shù)據(jù)收集方法,涉及群智網(wǎng)絡(luò)可信計算、質(zhì)量保障的數(shù)據(jù)收集領(lǐng)域。異構(gòu)感知平臺是指從事不同類型數(shù)據(jù)收集任務(wù)的群智感知平臺,每個平臺都能獨自發(fā)布任務(wù),招募多個工人并使用真相發(fā)現(xiàn)算法聚合工人提交的...
          • 本發(fā)明涉及空間數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種地理信息數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于動態(tài)時間彎曲算法,收集時間序列數(shù)據(jù)中的特征點,通過時間窗口限定和局部權(quán)重調(diào)整,執(zhí)行特征點間的距離計算。本發(fā)明中,通過動態(tài)時間彎曲算法,特征點的收集更為精...
          • 本申請實施例提供了一種信息展示方法、裝置及電子設(shè)備,涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:響應(yīng)于用戶輸入的目標(biāo)搜索詞,從各個候選關(guān)鍵詞中,選取與目標(biāo)搜索詞相匹配的候選關(guān)鍵詞,作為目標(biāo)候選關(guān)鍵詞;其中,每一候選關(guān)鍵詞對應(yīng)有至少一個描述文本,每一描述...
          • 本發(fā)明提供了一種自動化收集和提取企業(yè)創(chuàng)新活動信息方法及系統(tǒng),通過S1基于TF?IDF的關(guān)鍵詞抽取算法,建立創(chuàng)新活動信息的特征詞庫;S2掃描目標(biāo)網(wǎng)站的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu),定位到目標(biāo)網(wǎng)頁并獲取網(wǎng)頁源代碼;S3依據(jù)HTML標(biāo)簽進(jìn)行分塊,得到待識別文本塊;S...
          • 本發(fā)明涉及文化旅游導(dǎo)覽技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的海洋文化智能導(dǎo)覽系統(tǒng),集多源數(shù)據(jù)采集、上下文語義理解、用戶畫像構(gòu)建、個性化內(nèi)容推薦及自適應(yīng)內(nèi)容呈現(xiàn)于一體,系統(tǒng)通過采集用戶語音、位置、面部圖像及環(huán)境信息,實現(xiàn)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)獲取;結(jié)合語...
          • 本申請實施例公開了一種上車點推薦方法、裝置和計算機(jī)程序產(chǎn)品,應(yīng)用于乘客用戶的客戶端,方法包括:接收推薦上車點的信息,在頁面上展示地圖顯示區(qū)域、用以選擇當(dāng)前上車點的第一頁面元素和用以選擇推薦上車點的第二頁面元素。然后,乘客用戶的客戶端響應(yīng)于選...
          • 本公開涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種內(nèi)容挖掘方法、內(nèi)容挖掘裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。該內(nèi)容挖掘方法包括:提取社交媒體平臺中的熱點內(nèi)容;在存在所述熱點內(nèi)容的詳情頁面時,基于所述詳情頁面進(jìn)行關(guān)鍵詞提取得到熱點關(guān)鍵詞;在不存在所述詳情頁面時,...
          • 本發(fā)明提供的是一種基于FPGA的改進(jìn)型Morlet小波變換硬件實現(xiàn)方法,屬于數(shù)字信號處理技術(shù)領(lǐng)域。其特征是:該系統(tǒng)通過參數(shù)化小波基函數(shù)設(shè)計、滑動濾波預(yù)處理模塊、并行FIR濾波器架構(gòu)優(yōu)化、雙時鐘域流水線控制及自適應(yīng)符號率估計算法,解決了傳統(tǒng)M...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)化技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及結(jié)合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)氣象智能決策支持方法和系統(tǒng),包括以下步驟:步驟S1.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)獲取與處理:通過官方、監(jiān)測設(shè)備獲取農(nóng)業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;步驟S2.數(shù)據(jù)提取與融合:依據(jù)關(guān)聯(lián)性...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源氣象信息的天氣系統(tǒng)識別方法,包括如下步驟:S1、獲取目標(biāo)區(qū)域歷史多源氣象數(shù)據(jù);S2、對原始?xì)庀髷?shù)據(jù)進(jìn)行清洗與補(bǔ)全;S3、標(biāo)注天氣系統(tǒng)種類與位置,構(gòu)建訓(xùn)練集;S4、訓(xùn)練單源氣象特征提取模型;S5、融合單源特征,訓(xùn)練集成...
          • 本發(fā)明涉及技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于AWG的量子信號噪聲控制方法,包括以下步驟,本發(fā)明中,通過精確采樣量子信號的幅度與頻率波動,采用信號熵優(yōu)化對信號變化進(jìn)行分析,噪聲特征在信號傳輸過程中實時捕捉,不僅提高了噪聲特征提取的準(zhǔn)確性,還通過模糊自適...
          • 本發(fā)明屬于人工智能與海洋學(xué)相結(jié)合的技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明提出一種預(yù)測全球海洋環(huán)境的方法、計算設(shè)備及存儲介質(zhì),構(gòu)建海洋環(huán)境預(yù)測深度學(xué)習(xí)模型,以標(biāo)準(zhǔn)氣象預(yù)處理張量數(shù)據(jù)為輸入因子,將標(biāo)準(zhǔn)氣象預(yù)處理張量數(shù)據(jù)通過海洋模型混合器混合預(yù)測獲得指定時間步長的全球...
          • 本申請公開了一種濕式氣柜失效可能性量化評估方法及相關(guān)裝置,涉及工業(yè)安全技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取濕式氣柜各組件的先驗失效概率、Gamma分布參數(shù)和歷史故障數(shù)據(jù);根據(jù)所述歷史故障數(shù)據(jù),對各組件的先驗失效概率進(jìn)行修正,得到各組件修正后的后驗失效...
          • 本發(fā)明公開了一種基于crossformer算法的極端天氣下光伏出力短期預(yù)測方法及系統(tǒng),首先采用Pearson相關(guān)系數(shù)分析對不同種類極端天氣條件進(jìn)行特征提取,篩選出與該種極端天氣類型高度相關(guān)的氣象特征;再利用主成分分析法對篩選出的氣象特征進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于時序知識圖譜補(bǔ)全的診療路徑預(yù)測方法,包括獲取診療知識圖譜快照序列;根據(jù)時間先后與臨床路徑特征將診療知識圖譜快照序列劃分為長期、中期和短期三類診療信息子圖,并對三類診療信息子圖進(jìn)行結(jié)構(gòu)編碼,得到不...
          • 本發(fā)明公開了一種基于XGBoost的打葉復(fù)烤過程參數(shù)智能化預(yù)測方法,包括以下步驟:S1、構(gòu)建打葉復(fù)烤過程的參數(shù)智能化預(yù)測模塊,S2、采集PLC控制系統(tǒng)中的時序工藝數(shù)據(jù),同時將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為表格,S3、對導(dǎo)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使用Python透視...
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