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          • 本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)分域、域鏈映射、區(qū)塊組合、存證更新及數(shù)據(jù)管理模塊。數(shù)據(jù)分域模塊獲取用戶操作的交互數(shù)據(jù),按需求判斷其相對于區(qū)塊鏈服務(wù)的數(shù)據(jù)分域;域鏈映射模塊獲取交互數(shù)據(jù)的區(qū)塊...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)及方法,包括前端操作模塊、后端解析模塊、數(shù)據(jù)庫接口模塊、調(diào)度模塊,前端操作模塊基于Vue3實現(xiàn),用于接收用戶輸入的同步任務(wù)信息,將同步任務(wù)信息配置為JSON數(shù)據(jù)格式,并發(fā)送給后端解析模塊,后端解析模塊基于G...
          • 本公開提供了一種可編排的RAG檢索系統(tǒng)和檢索方法,該系統(tǒng)包括:檢索模塊,用于獲取用戶問題并由預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫中檢索出與用戶問題相關(guān)的檢索信息;生成模塊,用于基于檢索信息生成用戶問題的回答;編排控制模塊,用于根據(jù)用戶的檢索需求對檢索模塊和生成...
          • 本申請?zhí)峁┮环N星表數(shù)據(jù)匹配方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括獲取多個星表文件;針對每個星表文件,生成星表文件對應(yīng)的目標表,目標表中存儲有天體數(shù)據(jù)在多個層級下的編號信息;根據(jù)目標表的結(jié)構(gòu)信息以及設(shè)置的存儲劃分策略構(gòu)建存儲計算表,將目...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種數(shù)據(jù)上報方法、數(shù)據(jù)上報工具包及數(shù)據(jù)審計平臺,本申請的方法包括:響應(yīng)于外部客戶端調(diào)用預(yù)設(shè)的定時器接口,以利用所述定時器接口從預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫中采集審計數(shù)據(jù);按照預(yù)設(shè)規(guī)則,根據(jù)預(yù)設(shè)字段對審計數(shù)據(jù)進行預(yù)聚合處理...
          • 本發(fā)明公開了一種國土變更調(diào)查數(shù)據(jù)的查詢方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括:獲取數(shù)據(jù)接收端的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境及待查詢目標圖斑的地理信息;根據(jù)所述地理信息確定所述待查詢目標圖斑所在的數(shù)據(jù)查詢區(qū)域及周邊緩沖區(qū)域;從第一網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中獲取所述數(shù)據(jù)查詢區(qū)域?qū)?yīng)...
          • 本發(fā)明涉及商業(yè)智能與自然語言處理交叉技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種基于智能語義驅(qū)動的交互式AI報表生成方法與系統(tǒng),包括(1)大語言模型分析用戶問題語義,計算與報表主題的匹配度,動態(tài)選擇問題糾正或報表生成流程;(2)基于領(lǐng)域知識庫將模糊查詢轉(zhuǎn)換為確定性...
          • 本申請公開了一種電力數(shù)據(jù)采集的控制方法、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:接收控制指令;根據(jù)所述控制指令的類型執(zhí)行控制動作,包括以下任一種:若所述控制指令為數(shù)據(jù)采集指令,獲取采集數(shù)據(jù),以測量點維度為單位將所述采集數(shù)據(jù)拆分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)單元,將所述結(jié)構(gòu)化數(shù)...
          • 本申請公開了一種應(yīng)用于Redis跨機房部署的配置方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域,包括:Redis智能客戶端從Redis管理服務(wù)器獲取跨機房Redis應(yīng)用組的配置信息,基于該配置信息,確定Redis智能客戶端的配置信息;基于Redis智能客戶...
          • 本申請實施例公開了一種基于SQL診斷優(yōu)化與智能調(diào)度的數(shù)據(jù)庫運維方法及設(shè)備,屬于數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域,解決現(xiàn)有技術(shù)難以滿足用戶對數(shù)據(jù)庫性能診斷與維護的智能化、高效化和可控性需求的問題。在數(shù)據(jù)庫生成的執(zhí)行計劃文本中,提取節(jié)點信息;基于不同節(jié)點信息之間...
          • 本申請?zhí)峁┮环N星表數(shù)據(jù)合并方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取目標星表文件;根據(jù)天體數(shù)據(jù)包括的赤經(jīng)和赤緯,確定每條天體數(shù)據(jù)在目標層級下的編號信息,將目標星表文件中編號信息相同的天體數(shù)據(jù)劃分為同一數(shù)據(jù)組,得到多個數(shù)據(jù)組;針對每個...
          • 本申請公開了一種設(shè)備信息的匯總系統(tǒng)、方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,包括通過本申請,由于資產(chǎn)信息管理模塊能提供外圍組件互連高速設(shè)備的地址信息,信息匯總模塊將其傳遞給對象檢索模塊后,對象檢索模塊可直接依據(jù)該地址信息獲取對應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開了一種多總線故障注入電路,包括循控模塊、校驗?zāi)K、驗證模塊,所述校驗?zāi)K包括若干校驗單元,循控模塊用于節(jié)點輸出信號時反饋不同Put系列信號喚醒校驗單元,相同校驗單元在第一次喚醒時構(gòu)建節(jié)點注入的故障代碼,SAN第二次喚醒后對SAN端...
          • 本發(fā)明公開了一種智能化領(lǐng)域邊緣計算設(shè)備多模態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)及方法,涉及智能監(jiān)測領(lǐng)域,包括:多模態(tài)傳感器陣列用于實時采集表征其運行狀態(tài)的多維度參數(shù)數(shù)據(jù);LSTM預(yù)測模型模塊包含基于歷史運行數(shù)據(jù)訓(xùn)練完成的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸出為未來多個時間節(jié)點的...
          • 本申請?zhí)峁┮环N建立虛擬機間共享內(nèi)存的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及內(nèi)存共享技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:在成功建立發(fā)起端客戶的兩階段地址表時,向接收端客戶發(fā)送內(nèi)存消息,并保存自身的客戶物理地址至虛擬化平臺;響應(yīng)于該消息,其向虛擬化平臺發(fā)起第一請求;在接...
          • 本發(fā)明公開了一種任務(wù)調(diào)度方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)、產(chǎn)品、系統(tǒng)及平臺,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。其中,方法包括統(tǒng)計預(yù)選階段確定能夠調(diào)度的各任務(wù)執(zhí)行節(jié)點上,與待調(diào)度容器組屬于同一父資源的容器組數(shù)量。待調(diào)度容器組屬于訓(xùn)練任務(wù)類型,則按照同一訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度...
          • 本申請公開了一種分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的控制方法、設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:若分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)檢測到外接設(shè)備的接入動作,獲取外接設(shè)備對應(yīng)的通信參數(shù),并基于通信參數(shù)確定外接設(shè)備對應(yīng)的通信端口;基于通信端口的標識信息,于公...
          • 本發(fā)明公開了一種基于eBPF的高性能并行計算動態(tài)調(diào)度方法及系統(tǒng),方法包括:S1,基于eBPF程序捕捉應(yīng)用層函數(shù),若捕捉到指定的有效計算函數(shù)則跳轉(zhuǎn)步驟S2;所述指定的有效計算函數(shù)是指調(diào)用指定的數(shù)學(xué)庫進行數(shù)學(xué)運算并開啟并行計算的計算函數(shù);S2,...
          • 本公開關(guān)于一種容器節(jié)點的鏡像拉取方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于容器技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:響應(yīng)于針對目標鏡像文件的拉取請求,通過當前容器節(jié)點中預(yù)設(shè)的代理插件獲取針對當前容器節(jié)點的優(yōu)選節(jié)點列表,其中,優(yōu)選節(jié)點列表包括目標容器集群中與當前容...
          • 本發(fā)明公開了一種資源受限場景下的大模型推理張量卸載方法及系統(tǒng),本發(fā)明方法包括為目標算子加載算子語義知識;為目標算子計算單位GPU內(nèi)存資源可獲得的延遲優(yōu)化效益并歸一化處理作為GPU親和度,并對GPU親和度降序排列生成初步優(yōu)先級隊列G;為初步優(yōu)...
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