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          • 本申請公開了一種基于燕麥種植的種植環(huán)境控制方法,涉及種植環(huán)境控制的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:采集燕麥種植的實時場景數(shù)據(jù),判斷燕麥種植環(huán)境是否發(fā)生變化;若發(fā)生變化,則確認得到種植環(huán)境控制的控制服務對象;采集控制服務對象的對象信息,從控制服務對象中篩...
          • 本發(fā)明提供一種模擬駕駛中動態(tài)力反饋閉環(huán)控制方法及系統(tǒng),獲取車輛模型參數(shù)、方向盤轉(zhuǎn)角測量值及由車輛解算器輸出的車速和橫向加速度等虛擬傳感器數(shù)據(jù),構(gòu)建適用于低速、中速和高速工況的狀態(tài)空間子模型,并為每個子模型配置容積卡爾曼濾波器;并結(jié)合車速和橫...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于數(shù)字孿生的汽車制造工業(yè)數(shù)據(jù)分布式處理方法及系統(tǒng)。該方法包括:基于業(yè)務狀態(tài)監(jiān)測采集生產(chǎn)異常事件、決策緊急度參數(shù)和仿真任務類型生成業(yè)務優(yōu)先級評估數(shù)據(jù)集,對多個仿真任務進行優(yōu)先級排序形成動態(tài)優(yōu)先級隊列和資...
          • 本發(fā)明涉及AR眼鏡數(shù)據(jù)流調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種面向可替換模塊的AR眼鏡數(shù)據(jù)流調(diào)度方法及系統(tǒng),方法包括動態(tài)模塊拓撲感知,實時監(jiān)測模塊連接狀態(tài)及功能屬性生成拓撲圖;數(shù)據(jù)流路徑建模,構(gòu)建虛擬數(shù)據(jù)流路徑圖并標注約束條件;多目標調(diào)度策略生成,結(jié)合任...
          • 本發(fā)明公開一種分布式大數(shù)據(jù)鍵值聚合方法、裝置、系統(tǒng)和存儲介質(zhì),包括:當用戶提交Spark應用后,SparkContext初始化并連接到Spark集群,創(chuàng)建Driver和Executor進程;Driver將任務分解成多個Stage,每個Sta...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N線程池管理方法、電子設(shè)備及軟件產(chǎn)品,根據(jù)新增任務的任務標簽,匹配與任務標簽對應的目標線程池,并且該目標線程池為IO密集型線程池、CPU密集型線程池或混合型線程池中的一種。進而在對應的目標線程池中,為新增任務匹配對應的工作線程,...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,具體涉及了一種飛行模擬機原始工程參數(shù)的標準化處理方法、系統(tǒng)及設(shè)備,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在字段限制嚴重、處理效率低下且適配能力差的問題。本發(fā)明包括:解析預定義的配置文件,根據(jù)所述配置文件中定義的字段結(jié)構(gòu)信息及參數(shù)映射規(guī)...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于虛實映射的汽車工業(yè)數(shù)據(jù)庫快速管理方法及系統(tǒng)。該方法包括:車型混線識別器識別生產(chǎn)線車型切換狀態(tài),獲取車型標識、工藝路徑和資源需求的動態(tài)數(shù)據(jù);根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)調(diào)整異構(gòu)數(shù)據(jù)庫分區(qū)策略,生成分區(qū)映射表和訪問權(quán)重...
          • 本申請涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種用戶輸入語句的處理方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:如果用戶輸入的初始語句中的查詢對象為縮寫形式,則根據(jù)預設(shè)查詢對象列表獲取查詢對象對應的全稱;根據(jù)全稱和初始語句生成若干候選語句;判斷每一候選語句...
          • 本申請涉及一種數(shù)據(jù)挖掘方法、裝置和存儲介質(zhì),其中,該數(shù)據(jù)挖掘方法包括:獲取實時數(shù)據(jù);經(jīng)由算法倉管理平臺,對注冊的模塊化算法模型進行分類處理,將各分類下的模塊化算法模型組裝為獨立卡片單元,并將各獨立卡片單元動態(tài)發(fā)送至應用平臺進行配置;經(jīng)由應用...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)檢索領(lǐng)域,為解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫查詢的精確性差及用戶體驗性差的問題,提供一種基于語義解析的數(shù)據(jù)檢索方法及系統(tǒng)。一種基于語義解析的數(shù)據(jù)檢索方法包括接收自然語言的查詢語句;基于語義解析模型,從所述查詢語句中解析出查詢意圖與所述查詢語句的...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于數(shù)字孿生的汽車工業(yè)數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)綜合處理方法。該方法包括:通過車間工序像素四叉樹索引算法對汽車總裝車間三維空間進行遞歸四分割,根據(jù)工序標識映射規(guī)則對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行工序類型標記,將車間實時數(shù)據(jù)集按空...
          • 本申請實施例公開了一種數(shù)據(jù)庫多源異構(gòu)數(shù)據(jù)同步方法及裝置,方法包括:通過部署在源數(shù)據(jù)庫所在服務器的RPA機器人監(jiān)聽數(shù)據(jù)變更事件,當檢測到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的變更操作時,生成初始數(shù)據(jù)集合;對初始數(shù)據(jù)集合進行分片處理,生成多個數(shù)據(jù)分片任務,...
          • 本申請?zhí)峁┮环N問答對數(shù)據(jù)集的生成方法、裝置及問答模型,屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括對答案數(shù)據(jù)集中的每個答案數(shù)據(jù)源進行切分,獲得多個第一答案片段,每個第一答案片段配置有來源元數(shù)據(jù);為問題數(shù)據(jù)集中的每個問題匹配至少一個第一答案片段,構(gòu)建用于生...
          • 本申請公開了一種合同檢索增強優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于合同檢索的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:構(gòu)建并基于假設(shè)性問答數(shù)據(jù)集優(yōu)化大語言模型的輸出,使大語言模型生成符合特定格式的假設(shè)性答案;獲取合同文本的段落語義數(shù)據(jù)集;基于段落語義數(shù)據(jù)集訓練預設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種記憶庫文件屬性的批量統(tǒng)計分析方法及系統(tǒng),該方法包括:統(tǒng)計翻譯記憶庫中翻譯單元的存儲信息的各屬性及其屬性值;基于各屬性下所有屬性值的相關(guān)關(guān)系將各屬性的所有屬性值劃分為各屬性數(shù)據(jù)塊;根據(jù)各屬性下各屬性值的...
          • 本申請涉及了一種文本分類方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì),本方法一方面通過融合文本分段、類別描述與讀者評論文本的嵌入向量,全面地反映文本分段與分類類別之間潛在關(guān)聯(lián)特征;另外挖掘能反映分段內(nèi)容在傳播過程中的實際影響力的重要價值特征,并構(gòu)建節(jié)點為唯一...
          • 本申請涉及一種人像聚檔方法、裝置、電子裝置和存儲介質(zhì),其中,該人像聚檔方法包括:獲取抓拍人臉數(shù)據(jù),并獲取預設(shè)的人像靜態(tài)庫;人像靜態(tài)庫存儲有多張攜帶檔案標識的初始人像底圖;基于抓拍人臉數(shù)據(jù)從人像靜態(tài)庫進行檢索處理,根據(jù)檢索結(jié)果確定初始人像底圖...
          • 本申請適用于水利工程技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種土石壩滲流安全性狀態(tài)的評價方法、終端設(shè)備及儲存介質(zhì),土石壩滲流安全性狀態(tài)的評價方法包括以下步驟:構(gòu)建土石壩防滲體標準化模型;基于土石壩防滲體標準化模型,計算土石壩防滲體的理論滲流量;測量獲得土石壩的實...
          • 本申請適用于水利工程技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種土石壩滲透破壞失效概率計算方法、終端設(shè)備及儲存介質(zhì),土石壩滲透破壞失效概率計算方法包括以下步驟:構(gòu)建土石壩防滲體標準化模型;計算待分析土石壩的防滲系統(tǒng)缺陷系數(shù);采用工程類比評價方法獲得待分析土石壩的第...
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