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          • 本發(fā)明公開了一種基于OOB增強映射表的小系統(tǒng)快速文件恢復(fù)方法,所述方法包括:數(shù)據(jù)寫入空閑物理頁時,擴展該物理頁OOB區(qū)域的映射增強字段;映射關(guān)系更新時,將日志記錄寫入日志頁;映射頁臟化時,記錄映射頁頁號及其關(guān)聯(lián)日志頁的最新位置信息;定期生成...
          • 一種基于協(xié)同智能分析的平臺運行性能評估方法及系統(tǒng),涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域,該方法包括:根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系建立有向數(shù)據(jù)依賴圖,將運行性能數(shù)據(jù)按時間順序排列形成性能波動序列;計算有向數(shù)據(jù)依賴圖中監(jiān)控對象的關(guān)聯(lián)重要度,分析性能波動序列,計算超出預(yù)設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了一種用于Python環(huán)境的庫實體依賴沖突識別方法,屬于依賴沖突識別技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)監(jiān)控得到的函數(shù)調(diào)用流數(shù)據(jù)、資源占用時序序列、異常事件集,預(yù)處理得到調(diào)用頻次矩陣、資源特征序列及編碼異常集;根據(jù)各Python庫實體設(shè)置圖節(jié)點,...
          • 本申請實施例提供一種FPGA高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)腜CIe接口實現(xiàn)方法及裝置,通過創(chuàng)新性地設(shè)計直接存儲器訪問機制,通過物理連續(xù)緩存區(qū)注冊和描述符隊列管理,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全高效傳輸。構(gòu)建基于時間戳的數(shù)據(jù)塊組織策略,結(jié)合突發(fā)傳輸通道和狀態(tài)跟蹤器,建立可靠...
          • 本發(fā)明提供一種用于關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。所述方法包括:獲取關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中內(nèi)存表空間對應(yīng)的兩組檢查點文件和初始化變量;根據(jù)所述兩組檢查點文件和所述初始化變量,得到活動文件組和靜態(tài)文件組;根據(jù)所述初始化變量,將關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及銅管質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種銅管質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)存證方法及系統(tǒng),方法包括:將銅管生產(chǎn)流程按照流程工藝節(jié)點劃分為若干加工工藝階段,并組成為工藝階段序列;對應(yīng)采集各加工工藝階段的銅管生產(chǎn)參數(shù),并轉(zhuǎn)化為唯一識別的追溯憑證;基于工藝階段...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)庫讀寫分離實現(xiàn)方法、裝置、終端及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)庫讀寫處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取數(shù)據(jù)包,數(shù)據(jù)包包含有數(shù)據(jù)讀和/或?qū)懙闹甘拘畔?;對?shù)據(jù)包進行解析獲得表征數(shù)據(jù)讀狀態(tài)和/或?qū)憼顟B(tài)的狀態(tài)對象句柄;根據(jù)數(shù)據(jù)包的對象生成一個或多...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大模型的數(shù)據(jù)庫映射文件轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng),方法包括:遞歸遍歷目標(biāo)項目路徑下的文件,得到文件路徑列表;按照文件路徑列表中的路徑順序,循環(huán)執(zhí)行以下步驟S1?S5;S1:讀取第N個待轉(zhuǎn)換文件的待轉(zhuǎn)換文件內(nèi)容;...
          • 本發(fā)明屬于面試題自動生成技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的高精度AI面試題生成方法。該發(fā)明通過動態(tài)調(diào)整題目難度,能夠更為精準(zhǔn)地反映面試者的實際能力,提升面試過程的效率與準(zhǔn)確性,同時,基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的面試題生成,確保面試題目與...
          • 本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)權(quán)重融合的實體抽取方法和裝置,包括:獲取待抽取工業(yè)文本;將待抽取工業(yè)文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的實體抽取模型中進行實體抽取,得到待抽取工業(yè)文本的實體抽取結(jié)果;其中,實體抽取模型包括輸入預(yù)處理層、文本編碼層、特征提取層和分類...
          • 本發(fā)明公開了一種跨模態(tài)數(shù)據(jù)查詢方法,屬于數(shù)據(jù)查詢處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:預(yù)先根據(jù)預(yù)設(shè)的三元組注冊格式,提取數(shù)據(jù)源的多個描述符信息,以生成訪問接口,用于向數(shù)據(jù)源訪問數(shù)據(jù);還包括,響應(yīng)于查詢內(nèi)容,解析得到模態(tài)類型,根據(jù)模態(tài)類型選取對應(yīng)類型的數(shù)據(jù)源,...
          • 本發(fā)明提供基于多因素驅(qū)動的理想位置偏好興趣點推薦方法,涉及興趣點推薦識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:首先,獲取用戶的目標(biāo)軌跡序列并構(gòu)建行為感知興趣點圖和空間感知興趣點圖;其次,利用行為感知的圖提示模塊,通過雙向信息聚合和時空間隔嵌入來增強行為感知...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于人工智能的傳媒數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。所述的方法包括如下步驟:在傳媒數(shù)據(jù)分析平臺中搭建傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎、傳媒數(shù)據(jù)處理引擎以及傳媒數(shù)據(jù)分析引擎;使用傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎,生成不同傳媒平臺的實時數(shù)據(jù)爬取策略,并...
          • 本發(fā)明公開了一種變化埋深情景下潛水蒸發(fā)量的計算方法,包括:收集地下水埋深、氣象等信息;構(gòu)建定埋深下潛水蒸發(fā)量概念模型;建立變埋深下潛水蒸發(fā)量計算模型;選擇不受降雨影響時段的歷史資料計算潛水蒸發(fā)量的實測值,利用優(yōu)化算法,率定不同作物生長階段內(nèi)...
          • 本發(fā)明提供了基于雙樹復(fù)小波變換的PE管道多源信號降噪方法,屬于信號降噪技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:S1.多源信號采集與預(yù)處理;S2.信號協(xié)同校準(zhǔn);S3.雙樹復(fù)小波分解;S4.噪聲水平估計;S5.自適應(yīng)閾值降噪;S6.信號重構(gòu);S7.效果評估與優(yōu)化。...
          • 本發(fā)明提供了一種輕量化智能滑坡位移預(yù)測方法,屬于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)測領(lǐng)域,其內(nèi)容包括:獲取滑坡體監(jiān)測點的歷史監(jiān)測位移時序數(shù)據(jù);對位移時序數(shù)據(jù)進行動態(tài)歸一化處理;構(gòu)建包含門控增強常微分方程網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)殘差修正模塊的輕量化預(yù)測模型;通過聯(lián)合訓(xùn)練模塊同...
          • 本發(fā)明涉及飛行訓(xùn)練評估技術(shù)領(lǐng)域,公開了腦電特征與生理指標(biāo)融合的飛行訓(xùn)練評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括生理信號采集模塊,同步捕獲多通道腦電原始信號及體表生理指標(biāo)數(shù)據(jù),體表生理指標(biāo)數(shù)據(jù)含心電R?R間期序列、呼吸波頻率振幅及皮電反應(yīng)振幅;多模態(tài)融合模塊,解...
          • 本發(fā)明屬于礦山監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng),包括監(jiān)控模塊、評估模塊和反饋模塊;監(jiān)控模塊通過結(jié)合監(jiān)測設(shè)備分布空間、地圖網(wǎng)格分割算法及圖算法構(gòu)建區(qū)域差異性監(jiān)測節(jié)點網(wǎng),實時監(jiān)測獲取待監(jiān)測礦山區(qū)域分層生態(tài)指標(biāo)狀態(tài)空間;評估模塊利用...
          • 本發(fā)明提供一種基于強化學(xué)習(xí)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),涉及強化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,首先構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的狀態(tài)表示模型,將連續(xù)采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為含序列和空間關(guān)聯(lián)特征的狀態(tài)向量,接著初始化包含策略評估和策略改進模塊的強化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò),基于狀態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種路面空洞形成區(qū)域的快速檢測方法及系統(tǒng),涉及智能檢測的技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟,對待檢測區(qū)域進行篩選,得到第一地區(qū),分割得到重點地區(qū)和關(guān)聯(lián)地區(qū),檢測得到第一結(jié)果和第二結(jié)果,第一分析得到第一空洞程度和第二空洞程度,并構(gòu)建第一映射關(guān)...
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