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          • 本發(fā)明公開了一種雙溫區(qū)晶圓加熱器溫度控制系統(tǒng)及控制方法,該系統(tǒng)包括晶圓加熱器、主單元、測量單元和控制單元。晶圓加熱器含內(nèi)區(qū)加熱盤和外區(qū)加熱盤;測量單元含測溫裝置和電壓電流測量裝置;控制單元基于內(nèi)電阻絲的加熱溫度及內(nèi)加熱線路電壓電流值得出電阻...
          • 本申請涉及觸摸板壓力檢測的技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于雙傳感器實現(xiàn)觸摸板壓力檢測的方法和裝置,所述方法包括:將兩組傳感器置于觸摸板的兩側(cè),對觸摸板進行區(qū)域劃分;通過兩組傳感器分別對觸摸板壓力進行檢測,并根據(jù)觸摸點所在的區(qū)域?qū)z測結(jié)果進行調(diào)整,獲取...
          • 本申請實施例提供一種動作序列執(zhí)行方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及人機交互領(lǐng)域,該方法包括:基于表示用戶指令的語義特征,生成全局動作序列,全局動作序列中包括存在執(zhí)行順序的多個節(jié)點動作;在執(zhí)行每一節(jié)點動作之后,對每一節(jié)點動作進行異常識別...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于動態(tài)代碼生成的數(shù)據(jù)處理方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。基于動態(tài)代碼生成的數(shù)據(jù)處理方法包括:對跨源的數(shù)據(jù)處理請求進行解析,以確定數(shù)據(jù)的類型信息和數(shù)據(jù)處理語法;根據(jù)類型信息和數(shù)據(jù)處理語法,生成數(shù)據(jù)處理物理計劃;將數(shù)據(jù)處理物理...
          • 本申請涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種程序代碼的編譯方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,其中,所述方法包括:讀取待編譯的程序代碼,所述程序代碼中包括預(yù)設(shè)的簡化接口,簡化接口與簡化指令相匹配,簡化指令基于復(fù)雜指令表征的各個指令功能從復(fù)雜指令中拆分得到;...
          • 本發(fā)明公開了異構(gòu)環(huán)境下虛擬機可用內(nèi)存檢測方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于云計算技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為計算節(jié)點實際剩余內(nèi)存量無法滿足虛擬機啟動時,強制啟動虛擬機會導(dǎo)致計算節(jié)點觸發(fā)進程的內(nèi)存溢出,即會導(dǎo)致虛擬機進程被終止,采用的技術(shù)方案為:通...
          • 本申請實施例提供了一種基于服務(wù)網(wǎng)格的多智能體編排方法、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:基于與多個智能體的工作流信息,生成對應(yīng)的領(lǐng)域特定語言描述信息;基于領(lǐng)域特定語言描述信息,生成與多個智能體的工作流信息對應(yīng)的路由信息,路由...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。通過第一目標播單的加入限制條件進行一次篩選之后,利用原子化腳本,為目標音頻配置與第一目標播單的付費類型相匹配的目標分布式鎖且判斷目標音頻是否已配置有至少一種與播單處理請求相沖突的...
          • 本申請公開了一種分區(qū)鎖的獲取方法和裝置、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及程序,涉及分布式存儲系統(tǒng)領(lǐng)域,包括:在接收到一個或多個客戶端發(fā)送的多個操作請求的情況下,通過根路徑過濾器、目錄過濾器、鎖類型過濾器對多個操作請求進行預(yù)檢,以過濾無需加鎖和/或不引起...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)管理方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,某一個處理器核心上所運行的程序的數(shù)據(jù)需要被插入到共享緩存時,根據(jù)應(yīng)用程序的類別,把從屬于不同應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)放置到不同優(yōu)先級的位置。確保數(shù)據(jù)在私有緩存中停留的最短時間是數(shù)據(jù)從...
          • 本申請公開了一種數(shù)字孿生底板的動態(tài)更新方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。上述方法根據(jù)數(shù)字孿生底板關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)的周期性指標對底板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變更的影響強度,構(gòu)建周期影響強度場;根據(jù)關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)的外部事件觸發(fā)因子對底板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變更的影響強度,構(gòu)建擾動矢量;基于數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)血緣分析的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法,涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過提取數(shù)據(jù)全生命周期操作信息并標注含數(shù)據(jù)源類型編碼、初始采集節(jié)點ID和全局唯一序列號的唯一標識;預(yù)處理操作信息,構(gòu)建動態(tài)關(guān)聯(lián);以動態(tài)關(guān)聯(lián)構(gòu)建含節(jié)點和定向邊...
          • 本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析方法及系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析技術(shù)領(lǐng)域,首先采集數(shù)據(jù)資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)特征、關(guān)聯(lián)特征及流轉(zhuǎn)特征等原始特征信息,接著進行可視化維度映射處理得到包含結(jié)構(gòu)維度、關(guān)聯(lián)維度及流轉(zhuǎn)維度的可視化維度集合,依據(jù)該可視...
          • 本發(fā)明提供了數(shù)據(jù)庫關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法及自進化學習方法,屬于ER圖構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)庫關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法包括:S1.元數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理;S2.領(lǐng)域感知元數(shù)據(jù)向量化;S3.多策略候選關(guān)系召回;S4.LLM結(jié)構(gòu)化推理與驗證;S...
          • 本發(fā)明涉及基于大模型和知識圖譜的多數(shù)據(jù)標準定義沖突消解方法,屬公共數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)標準化領(lǐng)域。本發(fā)明包括:多數(shù)據(jù)標準定義提取與預(yù)處理;定義語義表示與大模型解析:利用大模型對每個數(shù)據(jù)項的定義進行語義分析,生成語義嵌入向量和關(guān)鍵特征;知識圖譜構(gòu)建...
          • 本發(fā)明提供一種基于AI的多場景文本智能推薦與自動生成方法及系統(tǒng),涉及文本生成技術(shù)領(lǐng)域,包括通過對招聘需求信息進行實體提取形成結(jié)構(gòu)化特征,利用膠囊動態(tài)路由網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建層次化語義向量,結(jié)合多層注意力機制與交互融合機制選擇關(guān)鍵特征,并通過儲備池網(wǎng)絡(luò)和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于垂直探針陣列的高頻信號采集方法及系統(tǒng),涉及信號采集技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括以下步驟:采集初步信號數(shù)據(jù),同時提取初步信號數(shù)據(jù)中的特征參數(shù),得到初步信號特征集;獲取深度信號特征集,并將深度信號特征集與初步信號特征集結(jié)合,使用機器...
          • 本發(fā)明公開了面向教學服務(wù)機器人的語義指紋自適應(yīng)訓(xùn)練方法,涉及教育神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實時訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域,包括課程版本語義指紋注入、實時漂移偵測與分桶定位、小樣本糾偏與高層權(quán)重補丁、分層控制增量學習調(diào)度、影子推理一致性選優(yōu)及學習資產(chǎn)注冊與周期校驗與追蹤六步...
          • 本申請涉及一種表格數(shù)據(jù)對比方法、裝置、計算機設(shè)備及可讀存儲介質(zhì);獲取待對比的兩個目標表格數(shù)據(jù);根據(jù)預(yù)設(shè)字段映射表,從兩個目標表格數(shù)據(jù)中,確定出多個待對比字段對;待對比字段對包括兩個目標對比字段;針對每個待對比字段對中的每個目標對比字段,對目...
          • 本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取多源異構(gòu)的事件知識,抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實體信息和屬性信息;將屬性信息融合后構(gòu)建多標簽分類模型,通過多標簽分類模型抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的時序關(guān)系;對時序關(guān)系添加...
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