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          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括主機和設(shè)備,數(shù)據(jù)傳輸源端用于:將需要傳輸?shù)亩鄠€目標(biāo)數(shù)據(jù)包順序存儲至預(yù)設(shè)內(nèi)存塊中;目標(biāo)數(shù)據(jù)包的長度小于或等于第一預(yù)設(shè)值;主機用于:填充需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包對應(yīng)的...
          • 本申請實施例公開了一種高速業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)多人安全共用方法及設(shè)備,屬于交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,解決現(xiàn)有高速業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享方式,易導(dǎo)致權(quán)限過度開放或限制,造成數(shù)據(jù)過度暴露或關(guān)鍵信息獲取受阻的問題。包括,將高速業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行分組與編碼;基于編碼數(shù)據(jù)與高速業(yè)務(wù)...
          • 本發(fā)明公開了一種物流智能客服交互的內(nèi)容推薦方法及系統(tǒng),涉及智能推薦技術(shù)領(lǐng)域,包括計算節(jié)點之間的物流距離加權(quán)因子,篩選閾值范圍內(nèi)的物流距離加權(quán)因子對應(yīng)的節(jié)點,組成動態(tài)節(jié)點集合,使用加權(quán)求和計算加權(quán)協(xié)同因子向量;使用LIF神經(jīng)元模型模擬神經(jīng)元的...
          • 本發(fā)明提供一種基于運營問題定位的異常診斷分析系統(tǒng)及方法,所述基于運營問題定位的異常診斷分析系統(tǒng)包括情境問答模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)評估模塊、數(shù)據(jù)診斷模塊、結(jié)果輸出模塊;所述基于運營問題定位的異常診斷分析方法,包括如下子步驟:S1:獲...
          • 本發(fā)明公開一種基于GNN與Transformer的鏈接預(yù)測方法,通過使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,提取每個節(jié)點的特征表示;通過將提取的節(jié)點特征表示作為輸入,利用Transformer模塊的自注意力機制捕獲節(jié)點之間的全局依賴關(guān)系;在Tra...
          • 本發(fā)明公開一種移動Web應(yīng)用的原生返回適配方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及計算機軟件開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,包括:當(dāng)監(jiān)聽到彈出層打開事件時,將彈出層打開事件的彈出層ID和對應(yīng)的彈出層關(guān)閉方法封裝為條目存入原生返回棧中,且向歷史記錄棧中存入彈出層冗余歷史記錄;當(dāng)...
          • 本發(fā)明屬于洪水預(yù)報技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于暴雨洪水圖集法的洪水預(yù)報方法及系統(tǒng),所述方法包括:1)確定需要進行洪水預(yù)報的流域;2)獲取所述流域范圍內(nèi)的所有雨量站點并計算每個所述雨量站點的權(quán)重;3)基于每個所述雨量站點的某時段的降雨量及其對應(yīng)的權(quán)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進注意力和動態(tài)卷積的特征提取方法及裝置,獲取待提取特征對象的輸入數(shù)據(jù);將所述輸入數(shù)據(jù)分別輸送至基于改進注意力的第一通道,以及基于動態(tài)卷積的第二通道;通過所述第一通道生成基于整合區(qū)域的注意力映射,通過第二通道生成權(quán)重和值...
          • 本發(fā)明公開了基于PMS的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與異常分析策略方法及系統(tǒng),屬于設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域,其包括獲取設(shè)備管理系統(tǒng)中的設(shè)備基礎(chǔ)信息、實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、歷史維護記錄及風(fēng)險等級參數(shù),生成綜合設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)集計算動態(tài)健康關(guān)注度指數(shù),并生成策略鏈指令集調(diào)度傳...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的多數(shù)據(jù)源自動集成方法及系統(tǒng),方法包括:獲取工業(yè)生產(chǎn)車間中各傳感器在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)同一參數(shù)的數(shù)據(jù)序列,對數(shù)據(jù)序列進行預(yù)處理;計算任意兩兩組合的傳感器對應(yīng)的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列之間的最短路徑距離以及...
          • 本發(fā)明公開了一種航空發(fā)動機大尺寸錐殼?端齒連接結(jié)構(gòu)設(shè)計方法,屬于航空發(fā)動機設(shè)計領(lǐng)域。針對大尺寸航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子的關(guān)鍵部位的圓弧端齒?短螺栓連接結(jié)構(gòu),通過明確其結(jié)構(gòu)特征參數(shù)、對其進行載荷環(huán)境與受力分析、明確優(yōu)化設(shè)計目標(biāo)與設(shè)計界面變形協(xié)調(diào)性,界面...
          • 本申請涉及聚變裝置的檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種針對聚變裝置移運過程的應(yīng)力監(jiān)測點布置方法及相關(guān)設(shè)備。通過對聚變裝置以及移運裝置進行建模,并進一步將模型進行分解后求解多個立體單元的剛度方程以得到相應(yīng)特征節(jié)點的應(yīng)力值和應(yīng)變值,并根據(jù)許用應(yīng)力值和許...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)和時序預(yù)測的供水管道腐蝕風(fēng)險評價方法,包括:收集專家標(biāo)注腐蝕等級的多源數(shù)據(jù)集;通過相關(guān)性分析與閾值篩選,提取核心腐蝕風(fēng)險因子矩陣;引入全新管道標(biāo)準(zhǔn)向量修正專家標(biāo)簽,并構(gòu)建腐蝕風(fēng)險評價模型——采用線性擬合與非線性擬...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動機實時仿真方法,屬于航空發(fā)動機仿真技術(shù)領(lǐng)域,具體包括獲取原始網(wǎng)格數(shù)據(jù)及各物理量分布,對仿真數(shù)據(jù)進行圖像化處理后構(gòu)建訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練標(biāo)簽數(shù)據(jù)集,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)計損失函數(shù)利用訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)集和訓(xùn)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N航空發(fā)動機整機三維仿真中轉(zhuǎn)速確定方法,屬于航空發(fā)動機仿真的技術(shù)領(lǐng)域,具體包括在航空發(fā)動機整機幾何模型的每個網(wǎng)格單元上構(gòu)建流固耦合控制方程;形成整體耦合矩陣,求解整體耦合矩陣;仿真計算出來的熱態(tài)幾何模型;使壓氣機和渦輪只能繞轉(zhuǎn)...
          • 本發(fā)明涉及機器翻譯技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于大模型思維鏈的多模態(tài)機器翻譯方法及系統(tǒng)。該方法包括:獲取待翻譯源語言文本以及與待翻譯源語言文本相關(guān)聯(lián)的多模態(tài)數(shù)據(jù);確定待翻譯源語言文本對應(yīng)的文本特征向量以及確定多模態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)的多模態(tài)特征向量;基于預(yù)...
          • 本發(fā)明公開了一種用于Transformer架構(gòu)的高效注意力計算方法,包括以下步驟:S1、將鍵值矩陣分塊,并計算塊平均值;S2、根據(jù)查詢與塊平均值的相關(guān)度概率分布,利用核采樣思路決定top?k個數(shù),動態(tài)判斷應(yīng)該精確計算的區(qū)域和模糊計算的區(qū)域;...
          • 本發(fā)明適用于知識庫構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及應(yīng)用人工智能的本地知識庫構(gòu)建方法及系統(tǒng),所述方法包括:劃定出本地知識庫的使用區(qū)域,選取出若干個來源點位,利用預(yù)先集成在來源點位中的拾音設(shè)備,采集音頻數(shù)據(jù),并切分為若干個分段,比對預(yù)設(shè)的聲紋庫,確定出每...
          • 本發(fā)明公開了一種融合標(biāo)準(zhǔn)互信息與改進雙向LSTM的行業(yè)負(fù)荷預(yù)測方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。目前,行業(yè)月度負(fù)荷預(yù)測不準(zhǔn)確。本發(fā)明包括步驟:采用計及核密度估計的改進模糊C均值聚類算法,對包括負(fù)荷序列和消費水平、氣溫、休假的信息進行聚...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種基于智能體協(xié)作的顯示面板生產(chǎn)調(diào)度方法及系統(tǒng),該方法先對顯示面板生產(chǎn)系統(tǒng)中的多個智能體執(zhí)行實時狀態(tài)協(xié)同更新操作,獲取包含智能體標(biāo)識信息及對應(yīng)生產(chǎn)相關(guān)狀態(tài)描述的協(xié)同狀態(tài)集合;接著基于此集合生成包含信息交互規(guī)則及任務(wù)分配優(yōu)先...
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