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          • 本申請?zhí)峁┮环N服務器的硬盤測試裝置以及方法,涉及服務器技術(shù)領域,服務器的硬盤測試裝置包括模擬機殼、風洞結(jié)構(gòu)以及壓力脈動發(fā)生結(jié)構(gòu);模擬機殼中安裝有硬盤,模擬機殼與風洞結(jié)構(gòu)連通設置,模擬機殼中形成用于傳輸風流的氣流通道,氣流通道位于硬盤的上方和...
          • 本發(fā)明屬于運維監(jiān)控的技術(shù)領域,具體涉及一種基于數(shù)字孿生的智能運營平臺運行監(jiān)測方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1,獲取智能運營平臺的實時多源異構(gòu)運行數(shù)據(jù);S2,基于實時多源異構(gòu)運行數(shù)據(jù)構(gòu)建時序超圖數(shù)字孿生模型并實時更新;S3,采用預設的時空圖卷積...
          • 本申請?zhí)峁┝嘶跒g覽器測試的增量補丁代碼覆蓋率的統(tǒng)計方法和系統(tǒng),屬于軟件測試技術(shù)領域。該增量補丁代碼覆蓋率統(tǒng)計方法用于測試持續(xù)以增量補丁形式迭代的軟件項目,包括:從軟件項目中選擇待測的增量補丁,從增量補丁中提取JS文件;使用文件對比工具,對...
          • 本申請公開了一種接口自動化測試方法及相關裝置,該技術(shù)方案首先通過Websocket協(xié)議建立Apifox和Swagger文檔的雙向通信,在Swagger文檔發(fā)生變更事件時,通過多維度對比策略,全面評估Swagger中接口信息的變化,確定Swa...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N服務器主板及鏈路管理方法,可以應用于服務器技術(shù)領域。該服務器主板包括:至少一個服務器節(jié)點,包括主機總線接口和編程總線接口;連接器,通過線纜與至少一個擴展板電連接;第一控制器,包括控制總線接口,用于接收由至少一個擴展板發(fā)送的鏈...
          • 本發(fā)明涉及基于RISC?V擴展的智能DSP處理器架構(gòu),通過硬件復用并行陣列動態(tài)切換拓撲,使同一硬件單元可實時切換為AI矩陣乘或DSP復數(shù)運算模式,實現(xiàn)AI矩陣乘與DSP復數(shù)運算的動態(tài)切換,避免分立架構(gòu)的資源閑置,達到AI與DSP任務高效協(xié)同...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫更新技術(shù)領域,具體涉及一種適用于自然資源確權(quán)登記數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)更新方法。該方法根據(jù)采集與前序采集在自然資源區(qū)間的邊界面積差異,得到權(quán)屬變化度,通過歷史采集下權(quán)屬變化度的偏差情況以及自然資源區(qū)的鄰接分布,獲得變化突出度;通過權(quán)屬...
          • 本申請涉及大氣參數(shù)反演模型技術(shù)領域,提供一種基于虛溫修正的大氣模型構(gòu)建方法及系統(tǒng),解決動態(tài)場景適應性不足的問題。本申請通過獲取衛(wèi)星熱紅外波段的輻射亮度觀測值,同步記錄衛(wèi)星觀測天頂角與方位角,并采集地表覆蓋類型數(shù)據(jù)、露點溫度及對應高度信息。消...
          • 本發(fā)明涉及高速公路智慧養(yǎng)護技術(shù)領域,且公開了基于多模態(tài)信息的高速公路養(yǎng)護知識問答方法及系統(tǒng),包括多維采集模塊和智能管理模塊。該系統(tǒng)通過多維采集模塊獲取所有的高速公路養(yǎng)護知識和所有用戶的提問數(shù)據(jù),并分類組成數(shù)據(jù)集,智能管理模塊分析高速公路養(yǎng)護...
          • 本申請實施例提供一種人工智能模型的問答方法、電子設備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領域,該方法包括:獲取用戶向人工智能模型輸入的任務信息,根據(jù)任務信息啟動推理流程;針對推理流程所使用的內(nèi)部知識信息,在人工智能模型的外部數(shù)據(jù)源檢索...
          • 本發(fā)明提供基于檢索增強生成的數(shù)據(jù)智能問答方法及系統(tǒng),涉及人工智能和知識圖譜技術(shù)領域,包括通過知識圖譜提取問題信息對應的知識實體,構(gòu)建黎曼流形空間中的最優(yōu)投影映射函數(shù),結(jié)合正向推理路徑與反向推理路徑的信息融合生成最優(yōu)推理結(jié)果,并基于檢索到的思...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語言模型的船舶設計域知識檢索方法及裝置,屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,該方法包括:對多模態(tài)船舶數(shù)據(jù)集進行特征提取得到特征集合,基于特征集合構(gòu)建第一多模態(tài)知識圖譜;將第一多模態(tài)知識圖譜中的數(shù)據(jù)映射到嵌入空間得到嵌入向量,基于不同...
          • 本發(fā)明提供了計及電壓跌落暫態(tài)的新能源并網(wǎng)短路電流及峰值計算方法,屬于新能源并網(wǎng)系統(tǒng)短路電流計算領域。該方法通過導入雙饋風力發(fā)電系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)及電氣參數(shù),建立電磁微分方程,推導故障電壓初值表達式,構(gòu)建矩陣方程求解節(jié)點電壓初值與回路電流導數(shù)初值...
          • 本發(fā)明提供一種TPU上矩陣運算的實現(xiàn)方法、裝置、設備及介質(zhì),屬于電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域。該方法包括:按照TPU中張量計算核心的數(shù)量,對輸入矩陣進行劃分,得到各張量計算核心對應的待處理子矩陣;獲取待處理子矩陣的矩陣維度,以及向量存儲器容量;按...
          • 本發(fā)明公開了一種基于似然的認知診斷Q矩陣估計方法,所屬領域為認知診斷評估領域,包括:獲取學生對題目的響應數(shù)據(jù)和部分定義的Q矩陣,利用G?DINA模型擬合獲得學生屬性向量的后驗分布,并基于此計算邊際似然。進而通過AIC或BIC值評估不同q向量...
          • 本發(fā)明涉及月球遙感探測領域,尤其涉及一種基于深度學習的月球礦物多源數(shù)據(jù)協(xié)同反演方法,包括構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集;基于多源數(shù)據(jù)集訓練礦物預測模型,采用交叉驗證法對礦物預測模型進行評估;將氧化物遙感數(shù)據(jù)輸入礦物預測模型,生成初始礦物豐度預測圖;提取巖性...
          • 本發(fā)明涉及電力能源負荷分析技術(shù)領域,尤其涉及一種基于深度學習的深遠海養(yǎng)殖電力能源負荷智能分析方法。所述方法包括以下步驟:獲取深遠海養(yǎng)殖電力能源系統(tǒng)的電力多能源設備數(shù)據(jù)以及用戶用電數(shù)據(jù);基于電力多能源設備數(shù)據(jù)以及用戶用電數(shù)據(jù)建立優(yōu)化運行光?柴...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)大模型的CVOCA特征提取方法及系統(tǒng),屬于多模態(tài)特征提取技術(shù)領域,包括數(shù)據(jù)輸入;數(shù)據(jù)預處理,對輸入的數(shù)據(jù)進行處理,生成標準化輸入;特征統(tǒng)一表示,利用跨模態(tài)統(tǒng)一編碼器將視覺、文本、時序數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一特征空間;特征優(yōu)化...
          • 本發(fā)明公開了一種光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)處理與動態(tài)擬合方法及系統(tǒng),包括:采集光伏發(fā)電的歷史數(shù)據(jù)集;對歷史數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)預處理,去除限電狀態(tài)、陰雨雪天氣、功率波動超過設定閾值的日期對應的數(shù)據(jù),得到用于數(shù)據(jù)擬合的樣本數(shù)據(jù);基于樣本數(shù)據(jù)的數(shù)學特性,得到樣...
          • 本申請涉及一種用電行為模式確定方法、裝置、計算機設備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取多個樣本電力負荷曲線,并基于多個樣本電力負荷曲線和最大均值差異MMD模型,對高斯混合模型進行訓練,得到訓練后的高斯混合模型;將多個預設負荷數(shù)據(jù)數(shù)...
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