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          • 本發(fā)明公開了一種基于RISC?V擴(kuò)展的循環(huán)控制方法及系統(tǒng),在RISC?V預(yù)留的主操作碼和指令編碼空間中自定義循環(huán)控制指令;設(shè)計(jì)取指模塊、譯碼模塊、狀態(tài)控制寄存器和硬件循環(huán)控制模塊,譯碼模塊將循環(huán)信息寫入狀態(tài)控制寄存器,硬件循環(huán)控制模塊從狀態(tài)...
          • 本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于IMP的智能束流調(diào)校方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),通過KVM切換器實(shí)時(shí)獲取每臺(tái)IMP機(jī)臺(tái)的操作界面圖像,利用OCR視覺算法識(shí)別并提取操作界面圖像中的當(dāng)前束流參數(shù)和實(shí)時(shí)狀態(tài)標(biāo)識(shí),獲取當(dāng)前晶圓批次號(hào)的工...
          • 本申請(qǐng)公開了一種云邊協(xié)調(diào)管控平臺(tái)及方法,屬于無人機(jī)智能巡檢與施工建模技術(shù)領(lǐng)域。該平臺(tái)包括搭載毫米波雷達(dá)和紅外多光譜成像儀的無人機(jī)設(shè)備、邊緣控制層和云端管控中心。無人機(jī)按照預(yù)設(shè)路徑采集地形及熱源數(shù)據(jù),邊緣側(cè)利用高斯?jié)姙R引擎對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,生...
          • 本申請(qǐng)公開了一種智慧農(nóng)業(yè)無人機(jī)噴藥軌跡控制方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,基于作物生長(zhǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行農(nóng)田各位置作物生長(zhǎng)情況評(píng)估,根據(jù)農(nóng)田各位置作物生長(zhǎng)情況評(píng)估結(jié)果得到農(nóng)田各位置作物預(yù)估藥物需求量數(shù)據(jù);基于農(nóng)田各位置作物預(yù)估藥物需求量數(shù)據(jù)和無...
          • 本申請(qǐng)公開了一種固態(tài)硬盤的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括整合了溫度、擦寫次數(shù)、平均讀寫誤碼率等多源數(shù)據(jù),通過加權(quán)求和的方式全面評(píng)估固態(tài)硬盤內(nèi)每個(gè)塊存儲(chǔ)的健康狀態(tài),打破了相關(guān)監(jiān)控機(jī)制中各參數(shù)孤立分析且分析維...
          • 本申請(qǐng)公開了一種面向跨領(lǐng)域協(xié)同的數(shù)據(jù)庫整合方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括步驟:獲取多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)急管理數(shù)據(jù);將所述應(yīng)急管理數(shù)據(jù)中屬于應(yīng)急災(zāi)害事件的數(shù)據(jù)標(biāo)記為多個(gè)目標(biāo)實(shí)體,并確定所述目標(biāo)實(shí)體對(duì)應(yīng)的多個(gè)候選關(guān)聯(lián)詞;基于所述目標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于量子編碼與GPU加速的血緣路徑追蹤系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:解析原始執(zhí)行計(jì)劃日志,將跨平臺(tái)操作抽象為包括映射、過濾及連接操作符的概率疊加態(tài)表示;對(duì)量子態(tài)血緣路徑集合執(zhí)行壓縮,生成由操作序列對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)處理方法,包括:獲取不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù),建立不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù)的初始不平衡數(shù)據(jù)集;其中,不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù)中的多數(shù)類數(shù)據(jù)與少數(shù)類數(shù)據(jù)的差異超過預(yù)設(shè)閾值;確定初始不平衡數(shù)...
          • 本公開是關(guān)于一種多方數(shù)據(jù)處理方法、多方聯(lián)合推薦方法、設(shè)備及可讀介質(zhì),涉及多方安全計(jì)算和隱私計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過匿蹤隱私求交確定請(qǐng)求方的第一樣本集合與數(shù)據(jù)方在初始閾值對(duì)特征值篩選下的第二樣本集合的交集勢(shì),而不泄露各方的明文信息,避免隱私泄...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于數(shù)字孿生與物聯(lián)網(wǎng)的能源管理三維可視化方法及系統(tǒng),涉及能源管理可視化技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取能源管理對(duì)象的多源異構(gòu)能源數(shù)據(jù);基于多源異構(gòu)能源數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生模型構(gòu)建對(duì)應(yīng)物理能源系統(tǒng)的虛擬鏡像模型;基于虛擬鏡像模型生成三維可視...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于GIS的噪聲分布可視化監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),具體包括:通過在不同區(qū)域設(shè)置不同的監(jiān)測(cè)點(diǎn)來采集噪聲數(shù)據(jù),基于各監(jiān)測(cè)點(diǎn)所在區(qū)域的噪聲分布特征,動(dòng)態(tài)分析噪聲信號(hào)變化特征,構(gòu)建階段噪聲關(guān)聯(lián)特征值;對(duì)每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)不同頻段...
          • 本發(fā)明涉及一種基于路徑探索和雙曲精煉的多跳RAG問答方法和系統(tǒng),用于解決多跳問答過程中推理路徑僵化及證據(jù)噪聲干擾的問題。該方法包括,接收復(fù)雜多跳查詢,采用多層次路徑探索搜索策略,通過蒙特卡洛樹搜索構(gòu)建層次化推理樹,并依次執(zhí)行直接回答、經(jīng)檢索...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于視頻關(guān)鍵幀與進(jìn)度關(guān)聯(lián)的AI答疑方法及系統(tǒng)。其中,本申請(qǐng)通過用戶暫停視頻時(shí),捕獲進(jìn)度和關(guān)鍵幀知識(shí)點(diǎn)坐標(biāo)。通過觸控軌跡生成知識(shí)點(diǎn)觸控?zé)釁^(qū)圖譜及關(guān)注標(biāo)記。融合圖譜、標(biāo)記、坐標(biāo)拓?fù)浼皶和G罢Z音語義生成疑問置信度。據(jù)此決策:置信度高...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N歷史人物知識(shí)的校對(duì)方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備,包括:構(gòu)建歷史人物第一知識(shí)數(shù)據(jù)庫和歷史人物第二知識(shí)數(shù)據(jù)庫;獲取待校對(duì)文本,并對(duì)待校對(duì)文本進(jìn)行斷言檢測(cè),以獲取斷言檢測(cè)結(jié)果;基于斷言檢測(cè)結(jié)果獲取待校對(duì)文本中的標(biāo)識(shí)字段;根據(jù)標(biāo)識(shí)字...
          • 本發(fā)明提供一種基于雙層低秩適配的金融文本情緒分析方法及系統(tǒng),屬于自然語言處理與金融科技領(lǐng)域,旨在解決現(xiàn)有金融情緒分析維度單一、模型微調(diào)成本高的問題。該方法構(gòu)建情緒類別、情緒強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間、分層影響和政策反應(yīng)五個(gè)維度的情緒標(biāo)簽體系,通過指令微...
          • 本發(fā)明提供一種多模態(tài)內(nèi)容的合規(guī)審核方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:對(duì)非結(jié)構(gòu)化的待審核多模態(tài)內(nèi)容進(jìn)行特征提取,以得到結(jié)構(gòu)化特征向量;對(duì)其中的文本語義特征向量和圖像視覺特征向量進(jìn)行圖文語義關(guān)聯(lián),得到涉及圖文語義矛盾的融合特征向量;基于待審核多模態(tài)...
          • 本發(fā)明提供一種虛擬電廠運(yùn)行參數(shù)的預(yù)測(cè)方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。包括:對(duì)獲取的影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;使用時(shí)間序列分解算法將影響因素?cái)?shù)據(jù)分解成包含趨勢(shì)分量、季節(jié)分量以及殘差分量的三個(gè)維度的序列,將每個(gè)序列切分為序列塊并映射為...
          • 本發(fā)明公開了一種基于風(fēng)網(wǎng)解算的礦用智能通風(fēng)調(diào)度決策系統(tǒng),涉及礦用設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集全礦井通風(fēng)數(shù)據(jù);風(fēng)網(wǎng)解算模塊,用于實(shí)時(shí)讀取所述全礦井通風(fēng)數(shù)據(jù),并進(jìn)行風(fēng)網(wǎng)解算,實(shí)時(shí)模擬礦井通風(fēng)情況,得到礦井需風(fēng)結(jié)果;數(shù)據(jù)分析模塊,用...
          • 本公開實(shí)施例公開了一種基于跨模態(tài)標(biāo)記融合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本;將圖像輸入至圖像編碼器,得到至少一個(gè)圖像特征,基于至少一個(gè)圖像特征,確定第一視覺token;以及使用文本分...
          • 本發(fā)明公開了一種基于對(duì)抗擾動(dòng)學(xué)習(xí)的電纜絕緣損傷自適應(yīng)檢測(cè)方法,包括如下步驟:S1、采集電纜運(yùn)行過程中的原始電氣信號(hào);S2、對(duì)電氣信號(hào)序列進(jìn)行預(yù)處理,劃分為若干等長(zhǎng)信號(hào)片段;S3、構(gòu)建DeiT檢測(cè)模型,并構(gòu)建輸入向量;S4、輸入多層Trans...
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