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          • 本公開提供了一種多節(jié)點服務(wù)器、多節(jié)點服務(wù)器掉電控制方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。獲取目標服務(wù)器節(jié)點對應(yīng)的主板系統(tǒng)掉電指令;根據(jù)主板系統(tǒng)掉電指令,向目標服務(wù)器節(jié)點的復(fù)雜可編程邏輯器件發(fā)送第一斷電信號;以及向目標服務(wù)器節(jié)點的掉電檢測模塊發(fā)送第一掉...
          • 本發(fā)明公開了一種稀疏矩陣乘法加速硬件、推薦系統(tǒng)加速方法和AI芯片。該硬件中的數(shù)據(jù)加載單元,針對稀疏矩陣乘法任務(wù)中稠密數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)搬運任務(wù),將稠密數(shù)據(jù)搬運至寄存器;歸一化加速單元組,根據(jù)從寄存器獲取的左右矩陣分塊執(zhí)行乘法前激活操作后,將各左...
          • 本公開提供了一種負載均衡的方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域,對服務(wù)器中的資源節(jié)點進行負載監(jiān)控,獲取負載監(jiān)控數(shù)據(jù),資源節(jié)點部署有虛擬機,虛擬機的計算業(yè)務(wù)按照業(yè)務(wù)類型綁定至對應(yīng)分類的資源節(jié)點;對資源節(jié)點進行負載預(yù)測,得到負載預(yù)...
          • 本公開涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,提出一種數(shù)據(jù)處理方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),所述方法包括:根據(jù)待處理數(shù)據(jù)的維度,確定用于處理所述待處理數(shù)據(jù)的核函數(shù),其中,不同維度的待處理數(shù)據(jù)對應(yīng)的核函數(shù)調(diào)用的計算資源不同;將所述待處理數(shù)據(jù)加載到共享內(nèi)存中;從...
          • 本申請公開了一種固態(tài)硬盤數(shù)據(jù)恢復(fù)方法、設(shè)備、介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)恢復(fù)技術(shù)領(lǐng)域,包括:在固態(tài)硬盤出現(xiàn)故障時,先將寫緩存中的數(shù)據(jù)寫入預(yù)設(shè)存儲空間中,并在對固態(tài)硬盤進行數(shù)據(jù)恢復(fù)時,除了對非易失性存儲器中的數(shù)據(jù)重構(gòu)元數(shù)據(jù)之外,還將預(yù)設(shè)存儲...
          • 本申請公開了一種服務(wù)器項目的測試方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及服務(wù)器測試技術(shù)領(lǐng)域,包括通過獲取多個服務(wù)器項目的項目數(shù)據(jù)并進行對比分析,建立需求差異矩陣,能夠識別出具有相似需求維度的項目對應(yīng)的待定測試用例,通過復(fù)用相似需求的待定測試用例,減少...
          • 本申請公開了一種硬盤背板切換系統(tǒng)及方法、硬盤背板、電子設(shè)備和介質(zhì),涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域,由于設(shè)置了檢測電路可自動檢測接入硬盤的協(xié)議檢測引腳電平狀態(tài)以確定硬盤類型,并生成對應(yīng)控制信號,切換芯片組響應(yīng)該信號自動切換接口模塊與主板總線間的數(shù)據(jù)通路,...
          • 本公開提供了一種數(shù)據(jù)傳輸方法、裝置及虛擬通道路由器,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:響應(yīng)于確定出第一輸入單元在目標OVC授權(quán)的情況下傳輸?shù)牡谝粩?shù)據(jù)單元為第一數(shù)據(jù)的最后一個數(shù)據(jù)單元,控制目標OVC處于包尾有效占用狀態(tài);在第二輸入單元基于目標O...
          • 本發(fā)明提供一種文件元數(shù)據(jù)恢復(fù)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及分布式存儲技術(shù)領(lǐng)域,首先獲取待恢復(fù)元數(shù)據(jù)對象,并確定待恢復(fù)元數(shù)據(jù)對象所屬的目標目錄的索引節(jié)點信息,通過應(yīng)用目錄索引節(jié)點信息與目錄下文件的索引節(jié)點信息之間的映射關(guān)系,可以快速確定...
          • 本發(fā)明提供一種招生策略推薦系統(tǒng)及方法,涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域,所述招生策略推薦系統(tǒng),包括:獲取單元,用于獲取招生咨詢數(shù)據(jù);檢索單元,用于基于招生咨詢數(shù)據(jù),生成咨詢檢索式,并通過咨詢檢索式進行招生院校檢索,查詢得到相應(yīng)的院校招生信息;評估單元,...
          • 本發(fā)明涉及一種潮流稀疏方程組矩陣并行層次消去樹計算方法和裝置,其中,方法包括:分別從雅克比矩陣最優(yōu)分塊劃分集合中的最頂層節(jié)點和最底層節(jié)點開始搜索子矩陣,并計算子矩陣的局部子樹;將得到的子矩陣的局部子樹進行合并,得到分塊的局部消去樹;將得到的...
          • 本發(fā)明涉及時序數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,具體為時序數(shù)據(jù)預(yù)測系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊需求獲取目標參數(shù)并預(yù)處理;超參優(yōu)化模塊確定最優(yōu)超參數(shù)組合;生成器根據(jù)時序數(shù)據(jù)中的長期正反向依賴關(guān)系和不同時間步的重要性,通過對抗訓練最小化預(yù)測誤差并接收鑒別...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源自適應(yīng)SDP的永磁同步電機退磁程度檢測方法,包括以下步驟:對永磁同步電機進行建模,并獲取不同退磁程度的多源信號數(shù)據(jù);采用滑窗技術(shù)進行數(shù)據(jù)擴充;基于參數(shù)自適應(yīng)的對稱點模式SDP技術(shù),自適應(yīng)選取SDP中的時間滯后參數(shù)和角...
          • 本發(fā)明公開了一種基于李薩育軌跡可視化的串聯(lián)電弧故障檢測方法及系統(tǒng),利用李薩育軌跡可視化低壓用戶電流,放大了串聯(lián)電弧故障時的微弱故障特征,引入圖像識別領(lǐng)域技術(shù)簡化復(fù)雜診斷過程的計算需求,方法診斷速度快,有效解決當今低壓電弧故障檢測準確度與算力...
          • 本發(fā)明適用于駕駛員安全駕駛技術(shù)領(lǐng)域,提供了基于駕駛員體壓數(shù)據(jù)的疲勞狀態(tài)識別方法與系統(tǒng),包括以下步驟:獲取駕駛過程中的壓力數(shù)據(jù);對壓力數(shù)據(jù)進行標準化處理,進行窗口分隔與標簽生成;基于處理后的壓力數(shù)據(jù)構(gòu)建LSTM模型并對模型進行訓練;對LSTM...
          • 本發(fā)明提供一種PPG大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的生物特征識別方法,包括:獲取參訓人員的PPG信號數(shù)據(jù),對PPG信號數(shù)據(jù)進行高通濾波和低通濾波預(yù)處理,得到預(yù)處理后的PPG信號;對預(yù)處理后的PPG信號進行分幀,分別提取梅爾頻率倒譜系數(shù)特征和Gammatone...
          • 本發(fā)明涉及電力故障處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種行波故障分類模型的訓練方法、使用方法及相關(guān)裝置,訓練方法包括:獲取不同故障類型的樣本行波信號的第一時頻特征數(shù)據(jù);利用第一時頻特征數(shù)據(jù)對預(yù)設(shè)的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行聚類訓練,得到訓練完成的目標自組織神經(jīng)網(wǎng)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的設(shè)備故障診斷方法,采用增量學習架構(gòu),可以從舊任務(wù)中獲取知識,使設(shè)備故障診斷模型學習診斷新的設(shè)備運行數(shù)據(jù),同時保留之前任務(wù)中學習到的知識,可以避免新數(shù)據(jù)來時重新訓練模型參數(shù)。
          • 本發(fā)明涉及復(fù)合材料檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種復(fù)合材料制件內(nèi)部缺陷檢測方法及系統(tǒng),該方法包括:通過獲取缺陷檢測特征并計算特征重疊度,判斷模態(tài)特征退化后構(gòu)建層級分解模型分離熱應(yīng)力耦合信號,對需差異分析區(qū)域施加梯度濕熱載荷生成動態(tài)響應(yīng)矩陣,經(jīng)時...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N晶圓表面處理工藝推薦方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及半導體制造技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取目標晶圓的表面物化特性參數(shù),并對表面物化特性參數(shù)進行預(yù)處理,得到目標物化特性參數(shù);將目標物化特性參數(shù)輸入預(yù)訓練的單隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到目標...
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