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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種內(nèi)存錯(cuò)誤糾正方法、服務(wù)器系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及存儲(chǔ)軟件技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：在內(nèi)存產(chǎn)生當(dāng)前不可糾正錯(cuò)誤的情況下，基于不可糾正錯(cuò)誤演進(jìn)規(guī)律，從歷史錯(cuò)誤記錄文件中提取與當(dāng)前不可糾正錯(cuò)誤的內(nèi)存地址相匹配的一組目標(biāo)歷史可糾正錯(cuò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種CXL轉(zhuǎn)換器、內(nèi)存池化裝置及電子系統(tǒng)。CXL轉(zhuǎn)換器包括：CXL接口、從設(shè)備接口、交叉開(kāi)關(guān)和緩存路由單元；CXL接口用于連接主控設(shè)備，交叉開(kāi)關(guān)與CXL接口連接，以基于主控設(shè)備下發(fā)的控制指令開(kāi)關(guān)對(duì)應(yīng)通路；從設(shè)備接口用于連接從設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N大長(zhǎng)寬比圖形的空間索引構(gòu)建方法、檢索方法及系統(tǒng)，通過(guò)讀取目標(biāo)版圖文件時(shí)，篩選一或多個(gè)大長(zhǎng)寬比圖形，并構(gòu)建對(duì)應(yīng)的空間索引數(shù)據(jù)庫(kù)；通過(guò)對(duì)篩選的各大長(zhǎng)寬比圖形執(zhí)行匹配操作，逐步匹配各大長(zhǎng)寬比圖形在所述空間索引數(shù)據(jù)庫(kù)的目標(biāo)帶狀索引結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于協(xié)同相似度對(duì)齊的大語(yǔ)言模型推薦方法，所述方法包括：S100、相似度對(duì)齊階段：從大語(yǔ)言模型生成的語(yǔ)言空間嵌入和協(xié)同過(guò)濾方法生成的行為空間嵌入中分別提取物品的向量表示；S200、質(zhì)量評(píng)估階段：基于統(tǒng)計(jì)視角和協(xié)同視角對(duì)所述行為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于齒輪箱磨損狀態(tài)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域。提供了一種融合振動(dòng)與油液的風(fēng)電齒輪箱磨損狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，采用馬爾可夫轉(zhuǎn)移場(chǎng)將風(fēng)電齒輪箱振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻域圖像，對(duì)所述時(shí)頻域圖像進(jìn)行重采樣，得到與所述磨粒環(huán)二維圖像具有相同像素的振動(dòng)二維時(shí)頻圖；對(duì)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。提出了一種雙排行星齒輪的局部故障診斷方法及系統(tǒng)，構(gòu)建了多種斷齒唯象模型，通過(guò)這些模型進(jìn)行故障模擬，能夠全面且細(xì)致地分析不同部件斷齒時(shí)的狀態(tài)，使故障識(shí)別更具針對(duì)性和準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)了對(duì)太陽(yáng)輪斷齒、行星齒輪斷齒的快速識(shí)別...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種交易數(shù)據(jù)異常校驗(yàn)方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于公共交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：調(diào)用包括特征提取子模型、第一子異常校驗(yàn)?zāi)Ｐ秃偷诙赢惓Ｐｒ?yàn)?zāi)Ｐ偷漠惓Ｐｒ?yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行異常校驗(yàn)；調(diào)用特征提取子模型對(duì)第一服務(wù)器記錄文件和多個(gè)第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工控動(dòng)態(tài)訪問(wèn)控制方法及系統(tǒng)，涉及工控動(dòng)態(tài)控制技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)身份訪問(wèn)感知模塊與訪問(wèn)路徑建模模塊的配合，將用戶(hù)和設(shè)備的實(shí)際訪問(wèn)行為結(jié)構(gòu)化為訪問(wèn)圖譜，使權(quán)限控制從靜態(tài)規(guī)則表轉(zhuǎn)變?yōu)殡S時(shí)間、工況、設(shè)備狀態(tài)自適應(yīng)調(diào)整的動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的歷史建筑結(jié)構(gòu)評(píng)估系統(tǒng)，包括多源數(shù)據(jù)采集模塊、動(dòng)態(tài)數(shù)字孿生建模模塊、結(jié)構(gòu)健康評(píng)估模塊、智能維護(hù)決策模塊和協(xié)同優(yōu)化分析模塊。本方案捕捉歷史建筑的幾何、材料和環(huán)境信息，通過(guò)數(shù)字孿生建模技術(shù)實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶制造技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于云原生技術(shù)的總裝建造數(shù)據(jù)服務(wù)封裝及構(gòu)建方法。該方法先將船舶總裝建造數(shù)據(jù)源劃分為設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、質(zhì)檢、物流和運(yùn)維數(shù)據(jù)單元，確定數(shù)據(jù)類(lèi)型及接口協(xié)議；接著基于微服務(wù)架構(gòu)和容器化技術(shù)構(gòu)建初始服務(wù)模型；然后進(jìn)行動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，是基于地質(zhì)數(shù)據(jù)分析的電力隧道監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法，具體包括：根據(jù)電力隧道沿線地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)構(gòu)建地層電阻率三維分布模型，并融合地下水礦化度空間分布數(shù)據(jù)；根據(jù)所述地層電阻率三維分布模型和地下水礦化度數(shù)據(jù)計(jì)算雜散電流腐蝕威脅值...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種序列推薦模型的訓(xùn)練方法、序列推薦方法和電子設(shè)備，序列推薦模型的訓(xùn)練方法包括：根據(jù)歷史時(shí)段內(nèi)的用戶(hù)行為序列生成樣本數(shù)據(jù)；將樣本數(shù)據(jù)輸入待訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，對(duì)樣本商戶(hù)屬性信息、樣本時(shí)間信息和樣本位置信息進(jìn)行融合，得到樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于數(shù)字化的鐵路施工方法，包括：S1、在施工區(qū)段及相鄰營(yíng)業(yè)線段布設(shè)相關(guān)設(shè)備；S2、建立數(shù)字孿生模型；S3、計(jì)算可供施工車(chē)輛使用的安全作業(yè)時(shí)間窗；S4、當(dāng)預(yù)測(cè)在未來(lái)的安全作業(yè)時(shí)間窗內(nèi)出現(xiàn)交叉時(shí)，禁止施工車(chē)輛進(jìn)入該區(qū)間，并為施工車(chē)輛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于智能采購(gòu)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于二維碼的生鮮果蔬智能驗(yàn)收方法及系統(tǒng)，系統(tǒng)包括物料訂單模塊、二維碼管理模塊、智能稱(chēng)重模塊、質(zhì)量監(jiān)測(cè)模塊、屏幕顯示模塊、語(yǔ)音播報(bào)模塊及過(guò)程監(jiān)察模塊。方法通過(guò)生成訂單二維碼綁定采購(gòu)信息，掃碼后自動(dòng)啟動(dòng)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)系統(tǒng)，涉及燃?xì)鈽I(yè)務(wù)辦理領(lǐng)域。該業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)系統(tǒng)應(yīng)用于服務(wù)器端，業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)系統(tǒng)被配置為與多個(gè)不同的業(yè)務(wù)辦理系統(tǒng)通信連接，業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)系統(tǒng)包括：業(yè)務(wù)接收模塊接收客戶(hù)端發(fā)送的業(yè)務(wù)申請(qǐng)；業(yè)務(wù)分配模塊提取業(yè)務(wù)申請(qǐng)的業(yè)務(wù)類(lèi)型，并查詢(xún)預(yù)設(shè)的業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種乘車(chē)管理方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于公共交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估子模型對(duì)余額車(chē)費(fèi)比值、設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)概率和長(zhǎng)期支付失敗概率進(jìn)行長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，得到長(zhǎng)期支付風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分；調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的風(fēng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電力物資思維鏈軟標(biāo)簽生成方法及裝置，方法包括：獲取電力物資歷史評(píng)審數(shù)據(jù)；基于預(yù)先構(gòu)建的多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)電力物資歷史評(píng)審數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取并分析，給出第一思維鏈；結(jié)合電力物資評(píng)審?fù)评硪?guī)則庫(kù)，對(duì)第一思維鏈進(jìn)行驗(yàn)證修正，得到第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多光譜夜視儀智能圖像增強(qiáng)系統(tǒng)及方法，涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)輸入的含偽影的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)融合圖像，首先利用多級(jí)離散小波變換將圖像分解至不同的頻率子帶圖像，并應(yīng)用二維快速傅里葉變換及峰值檢測(cè)算法，以生成能夠精確表征偽影空間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于空間?光譜信息增強(qiáng)的遙感圖像全色銳化方法，該方法包括：對(duì)低分辨率多光譜圖像進(jìn)行上采樣操作，得到上采樣的多光譜圖像，利用動(dòng)態(tài)可變形卷積分別對(duì)上采樣的多光譜圖像與全色圖像進(jìn)行特征提取，以分別得到低分辨率多光譜圖像的光譜特征與全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像識(shí)別的榴蓮流水線自動(dòng)化質(zhì)檢方法及系統(tǒng)，涉及智能視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，適用于榴蓮表面裂口識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的自動(dòng)化檢測(cè)需求。該方法包括：基于歷史采集圖像，從包含裂口發(fā)生前狀態(tài)的圖像序列中提取具有潛在裂口風(fēng)險(xiǎn)特征的目標(biāo)圖像片段并...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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