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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于雙層容器化與動(dòng)態(tài)解耦的軟件部署方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過(guò)Electron編譯生成主程序可執(zhí)行文件，在Ubuntu系統(tǒng)下基于Electron的第三方庫(kù)將所述可執(zhí)行文件打包成DEB安裝包；獲取動(dòng)態(tài)腳本資源并壓縮成壓縮包，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的固件更新方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及軟件技術(shù)領(lǐng)域，能夠解決現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的固件更新過(guò)程中安全性不足、缺乏高效的下載能力，導(dǎo)致更新過(guò)程冗長(zhǎng)、資源消耗大、用戶體驗(yàn)差的問(wèn)題，包括：向代理服務(wù)器發(fā)送固件更新請(qǐng)求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于航空裝備保障與預(yù)測(cè)性維護(hù)交叉領(lǐng)域，涉及一種SIMD多線程分布式并行判讀計(jì)算方法，本發(fā)明通過(guò)單各計(jì)算節(jié)點(diǎn)（SIMD向量化處理）→RDMA網(wǎng)絡(luò)（亞微秒傳輸）→FPGA（納秒級(jí)計(jì)時(shí)驗(yàn)證）形成無(wú)軟件干預(yù)的硬件加速閉環(huán)，構(gòu)建“數(shù)據(jù)預(yù)取→算術(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種虛擬機(jī)的數(shù)據(jù)遷移方法和系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，其中，該虛擬機(jī)的數(shù)據(jù)遷移方法包括：從多個(gè)虛擬機(jī)中確定出資源負(fù)載高于第一閾值的第一虛擬機(jī)，以及從多個(gè)虛擬機(jī)中確定出資源負(fù)載低于第二閾值的至少一個(gè)候選虛擬機(jī)，其中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種容器化環(huán)境的運(yùn)維管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及容器管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)容器環(huán)境隔離指令，并基于目標(biāo)容器環(huán)境隔離指令確定目標(biāo)容器以及目標(biāo)預(yù)設(shè)隔離模式；通過(guò)預(yù)設(shè)容器信息獲取方式獲取目標(biāo)容器的容器信息，并基于容器信息為目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N任務(wù)調(diào)度方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及云計(jì)算與大數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度。所述方法包括：接收第一任務(wù)；獲取所述第一任務(wù)的CPU利用率，確定接納第一任務(wù)后的各個(gè)主機(jī)的第一CPU利用率；計(jì)算接納第一任務(wù)后各個(gè)主機(jī)的第一功耗；選擇出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于知識(shí)圖譜構(gòu)建的交易鏈路風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)，方法包括：以交易鏈路中各交易平臺(tái)為監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建知識(shí)圖譜；基于交易成功率連接監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)形成圖譜邊；根據(jù)被圖譜邊連接的數(shù)量確定臨時(shí)節(jié)點(diǎn)；根據(jù)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)的交易頻率和目標(biāo)訪問(wèn)頻率確定關(guān)注節(jié)點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)修復(fù)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)修復(fù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并標(biāo)記預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)；所述多源數(shù)據(jù)包括傳感器數(shù)據(jù)以及設(shè)備工況參數(shù)；將所述預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)輸入至數(shù)據(jù)修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取與統(tǒng)計(jì)任務(wù)關(guān)聯(lián)的斷點(diǎn)記錄，所述斷點(diǎn)記錄包含斷點(diǎn)標(biāo)識(shí)及對(duì)應(yīng)的斷點(diǎn)時(shí)間值；基于所述斷點(diǎn)記錄確定統(tǒng)計(jì)起始時(shí)間，當(dāng)所述斷點(diǎn)記錄存在時(shí)，所述統(tǒng)計(jì)起始時(shí)間為所述斷點(diǎn)時(shí)間值；當(dāng)所述斷點(diǎn)記錄不存在時(shí)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種時(shí)間要素抽取方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)目標(biāo)文本進(jìn)行通用領(lǐng)域下的時(shí)序語(yǔ)義特征提取，以得到包含時(shí)序語(yǔ)義的上下文向量；基于上下文感知解析算法，將提取到的上下文向量與目標(biāo)文本所屬領(lǐng)域的時(shí)間規(guī)則進(jìn)行語(yǔ)義融合，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及期刊審校技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種期刊審校流程的自動(dòng)優(yōu)化方法和系統(tǒng)，當(dāng)接收到新稿件時(shí)，根據(jù)新稿件的投稿信息自動(dòng)匹配與投稿信息對(duì)應(yīng)的期刊，并將新稿件發(fā)送至期刊對(duì)應(yīng)的期刊終端；期刊終端獲得初始審稿人集合；根據(jù)新稿件的稿件特征及其與每個(gè)候選審...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種日志異常檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及日志處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：確定目標(biāo)日志序列中每個(gè)目標(biāo)日志的初始詞元序列；通過(guò)預(yù)訓(xùn)練SBERT子模型對(duì)目標(biāo)日志序列中每個(gè)初始詞元序列進(jìn)行向量化、通過(guò)特征提取子模型確定目標(biāo)日志序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種通用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)索引構(gòu)建方法、裝置及介質(zhì)，適用于圖片、視頻、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)。該方法包括：針對(duì)不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別采用適配的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征提??；基于自動(dòng)錨點(diǎn)選擇與超平面劃分的遞歸聚類方法，實(shí)現(xiàn)多層次聚類簇結(jié)構(gòu)的構(gòu)建；利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N噪聲消除方法、信號(hào)測(cè)試設(shè)備及計(jì)算機(jī)設(shè)備，屬于信號(hào)測(cè)試的領(lǐng)域，方法包括：對(duì)接收到的待測(cè)信號(hào)進(jìn)行噪聲濾除處理，獲得第一信號(hào)；根據(jù)待測(cè)信號(hào)和第一信號(hào)，得到全量噪聲信號(hào)；計(jì)算全量噪聲信號(hào)在時(shí)序上多個(gè)位置的均方根值；基于多個(gè)均方根值，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海洋數(shù)據(jù)插值填補(bǔ)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于上下文關(guān)聯(lián)與物理引導(dǎo)的時(shí)空缺失填補(bǔ)方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)；基于獲取的海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量時(shí)空依賴提取；基于獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯噪聲擴(kuò)散...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多特征融合的多要素海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法，屬于海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：收集多要素海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)并預(yù)處理，創(chuàng)建分析數(shù)據(jù)集；提取數(shù)據(jù)特征、時(shí)序特征和頻域特征；分別采用時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，公開(kāi)了一種工程咨詢數(shù)智化管理的數(shù)據(jù)分析方法，包括：通過(guò)時(shí)空網(wǎng)格劃分將多項(xiàng)目異構(gòu)數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一三維時(shí)空網(wǎng)格，形成網(wǎng)格映射數(shù)據(jù)集；基于鄰域相關(guān)性分析檢測(cè)數(shù)據(jù)格式與屬性沖突，通過(guò)動(dòng)態(tài)權(quán)重分配校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；利用時(shí)間序列自回歸模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種指令數(shù)據(jù)的篩選方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：根據(jù)預(yù)訓(xùn)練的輕量級(jí)通用語(yǔ)言模型和目標(biāo)樣本集，確定第一困惑度和第二困惑度；第一困惑度，用于表征在有指令條件下的預(yù)測(cè)困惑度；第二困惑度，用于表征在無(wú)指令條件下的預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)標(biāo)注協(xié)同的問(wèn)答智能體模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，屬于模型訓(xùn)練的技術(shù)領(lǐng)域，方法包括對(duì)歷史訓(xùn)練集、外循環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)以及分級(jí)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集整理；將增量數(shù)據(jù)集對(duì)待訓(xùn)練問(wèn)答智能體模型進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化；基于優(yōu)化模型參數(shù)進(jìn)行模型部署與場(chǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于鄰域限制廣義自編碼器的牽引系統(tǒng)故障檢測(cè)方法，屬于故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有高速列車牽引系統(tǒng)故障檢測(cè)方法中存在的信息損失大、潛在變量解釋性不足以及對(duì)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)性差等缺陷，所提方法通過(guò)離線學(xué)習(xí)和在線檢測(cè)兩個(gè)階段實(shí)現(xiàn)高...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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