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								      一種處理器、芯片、設備及指令執(zhí)行方法。該處理器包括：共享存儲器，用于存儲第一數(shù)量信息、第二數(shù)量信息、第三數(shù)量信息和第四數(shù)量信息；第一數(shù)量信息是工作組中的線程總數(shù)，第二數(shù)量信息是N個指令分支上各自等待同步的線程數(shù)量，第三數(shù)量信息是無需同步的線...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及計算機技術領域，提出一種異步提交命令集的裝置、方法、電子設備和存儲介質，應用于用戶模式驅動UMD，所述裝置包括主線程和異步線程，其中：所述主線程響應于圖形編程接口的命令集提交請求，將命令緩沖區(qū)陣列中當前命令緩沖區(qū)的標識寫入標識存儲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種測試用例的日志分析方法、設備及介質，涉及計算機技術領域，包括在獲取的測試用例的歷史日志信息中確定成功日志集合和失敗日志集合，接著進行信息分析處理得到對應的候選正確特征節(jié)點信息和候選錯誤特征節(jié)點信息，最后構建對應的正確特征信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于芯粒架構的通信時鐘與數(shù)據相位動態(tài)校準電路及方法，包含主控MCU DIE和ｎ個被控ASIC DIE1～被控ASIC DIEn，主控MCU DIE內設置有n+1個全局延遲模塊GDL...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于BAAI?bge模型的中文語義匹配增強方法及系統(tǒng)，涉及語義匹配技術領域。包括需求判定：判斷模型訓練狀態(tài)得到判斷結果；數(shù)據獲取：獲取模型訓練使用的多源異構數(shù)據得到待處理數(shù)據，獲取模型使用時的檢索信息得到待檢索數(shù)據。本發(fā)明通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了數(shù)字標準化病人動作反饋方法、裝置、設備及介質，涉及醫(yī)療模擬教學與人工智能技術領域，包括：通過預設交互接口獲取用戶基于問診訓練任務下達的當前問答信息；確定所述當前問答信息對應的目標動作反饋指令，并在預設視頻庫中查找與所述目標動作反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于航空航天技術領域，涉及一種基于TFT多源數(shù)據融合的TLE參數(shù)預測方法和系統(tǒng)。本發(fā)明根據LEO無控空間目標的歷史TLE數(shù)據集、目標靜態(tài)特征數(shù)據和空間天氣數(shù)據生成特征數(shù)據集；采用
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字數(shù)據處理技術領域，具體涉及一種基于機器學習的變電站設備運行故障預警診斷方法，方法包括：利用變電站設備的多維度數(shù)據樣本確定目標故障類型對應目標樣本時段中的目標維度異常數(shù)據；根據目標維度異常數(shù)據相對于目標維度正常數(shù)據的幅值分布差...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于歷史數(shù)據分析的打印頭管理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取增材制造設備的打印頭的在執(zhí)行多個歷史任務時的歷史傳感數(shù)據；根據對應的所述歷史任務，對所有所述歷史傳感數(shù)據進行分類以得到多個傳感數(shù)據集合；基于工作狀態(tài)預測算法，預測每一所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于隱私計算的數(shù)字藏品流通方法及平臺，涉及數(shù)據處理技術領域，包括：獲取數(shù)字藏品的第一交易方和第二交易方；采集第一歷史交易數(shù)據集和第二歷史交易數(shù)據集；根據第一歷史交易數(shù)據集和第二歷史交易數(shù)據集對當前交易進行評估，輸出第一驗證等級；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖層信息的空間圓管相貫節(jié)點參數(shù)化建模方法，包括以下步驟：S1.幾何模型準備；S2.圖層信息提取；S3.桿件長度統(tǒng)一；S4.幾何模型生成；S5.相互布爾運算；S6.結果輸出集成。本發(fā)明可操作性較強，有利于提高工作效率。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三維數(shù)模設計中結構優(yōu)化的方法及裝置。其中，該方法包括：對待分析的三維數(shù)模進行類型識別，并基于所述類型識別的結果對所述三維數(shù)模中的結構進行分類，得到不同的結構類型；基于所述不同的結構類型，對所述三維數(shù)模進行分區(qū)處理，以將所述三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合多物理場的微波加熱聯(lián)合仿真方法及系統(tǒng)，通過預先建立的多物理場模型，獲取微波加熱系統(tǒng)中電磁場、溫度場和流場的初始分布數(shù)據，針對分層界面特性設定邊界條件，得到各物理場在界面處的初步連續(xù)性約束結果；根據初步連續(xù)性約束結果，采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，公開了小樣本中醫(yī)古籍標注模型適配方法，包括：獲取原始中醫(yī)古籍文本，從文本中提取結構化的領域知識編碼為知識向量；選擇通用預訓練語言模型，利用原始中醫(yī)古籍文本對通用預訓練語言模型進行微調，以生成古籍基礎語言模型；根據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及古籍處理和大模型技術領域，公開了融合多維度上下文進行模型自適應優(yōu)化的中醫(yī)古籍標注方法，包括步驟：提取中醫(yī)古籍文本對應的多維度上下文特征；根據多維度上下文特征，通過分層秩自適應調整策略，動態(tài)確定目標語言模型中至少一個層級的低秩自適應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于抗磨損預測的不銹鋼管生產調控方法及裝置，涉及管材加工技術領域，通過將材料工程數(shù)據和待使用環(huán)境數(shù)據輸入預構建的通用磨損預測模型執(zhí)行使用過程磨損模擬，獲得退化模擬鋼管并檢測獲得N種異常磨損，對N種異常磨損執(zhí)行補救工藝分析定位N個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧城市和用水設施管理技術領域，公開了一種基于電子地圖模型的用水信息標注方法及系統(tǒng)，其中，一種基于電子地圖模型的用水信息標注方法包括：部署基于NFC/RFID的用水設施數(shù)字身份系統(tǒng)，為每個設施建立唯一標識；構建社物共生信息生態(tài)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于ID保持的人臉圖像重建方法，包括：將目標低質人臉圖像和目標參考人臉圖像輸入至穩(wěn)定擴散模型中；穩(wěn)定擴散模型包括結構特征提取模塊、ID特征提取模塊、擴散模型主干UNet和隱空間解碼器；通過結構特征提取模塊從目標低質人臉圖像中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及三維重建技術領域，尤其涉及一種三維建模系統(tǒng)及機器人，所述系統(tǒng)包括：位姿協(xié)方差估計模塊和協(xié)方差顯示模塊；所述位姿協(xié)方差估計模塊，用于基于目標優(yōu)化函數(shù)和接收的點云數(shù)據，采用預設算法進行位姿圖優(yōu)化，并計算各時刻的位姿和各位姿對應的海塞矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種利用擴散模型監(jiān)督視覺語言模型訓練的方法。該方法輸入圖像與文本，通過視覺編碼器提取多層次圖像特征，并結合連接器輸出的文本特征，作為條件信息輸入至擴散模型中。核心為提出一種混合專家交叉注意力機制：分別對低、中、高層圖像特征及文本...
								
            
							
            
							
						
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