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								      本公開(kāi)提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：確定截圖信息；截圖信息包括基本輸入輸出系統(tǒng)配置界面中至少一張配置頁(yè)面的標(biāo)識(shí)；向基板管理控制器發(fā)送截圖指令，以使基板管理控制器獲取截圖信息對(duì)應(yīng)的基本輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于并行計(jì)算的高性能矩陣運(yùn)算加速方法及系統(tǒng)，涉及矩陣運(yùn)算技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：矩陣多尺度分解：對(duì)待處理矩陣進(jìn)行多尺度分解，得到多個(gè)不同分辨率下的子矩陣，包括粗尺度子矩陣和細(xì)尺度子矩陣；并行計(jì)算任務(wù)分配：將分解得到的不同尺度的子矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種圖形處理單元監(jiān)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取圖形處理單元GPU顯存的狀態(tài)參數(shù)；基于狀態(tài)參數(shù)，生成GPU顯存的融合特征數(shù)據(jù)；融合特征數(shù)據(jù)包括GPU的顯存使用率、顯存帶寬占用率和顯存使用率波...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)的服務(wù)器故障預(yù)測(cè)方法、裝置及設(shè)備，應(yīng)用于故障預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括采集節(jié)點(diǎn)服務(wù)器的多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)包括熱像圖、系統(tǒng)日志、GPU利用率、功率消耗、溫度、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速和風(fēng)扇音頻中的至少兩種。從多模態(tài)數(shù)據(jù)中分別提取出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于GPU編譯器的內(nèi)存訪問(wèn)安全性檢查方法，將GPU代碼轉(zhuǎn)換為高級(jí)別IR指令；根據(jù)高級(jí)別IR指令中的元數(shù)據(jù)信息，提取每一塊內(nèi)存分配的邊界，將高級(jí)別IR指令轉(zhuǎn)換為低級(jí)別IR指令；基于傳遞函數(shù)的范圍分析方法，在編譯器后端中，對(duì)低級(jí)別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核的索引優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取當(dāng)前查詢請(qǐng)求，對(duì)當(dāng)前查詢請(qǐng)求進(jìn)行預(yù)處理，以得到處理后的查詢請(qǐng)求，根據(jù)處理后的查詢請(qǐng)求以及預(yù)測(cè)模型，獲取當(dāng)前查詢請(qǐng)求對(duì)應(yīng)目標(biāo)索引，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的性能指標(biāo)，若性能指標(biāo)不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于因果推斷的時(shí)序知識(shí)圖譜聯(lián)邦協(xié)同優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其通過(guò)實(shí)時(shí)接入多領(lǐng)域異構(gòu)數(shù)據(jù)流并執(zhí)行時(shí)空對(duì)齊操作，生成帶因果標(biāo)記的增強(qiáng)型知識(shí)單元；通過(guò)計(jì)算新舊知識(shí)沖突評(píng)分，通過(guò)決策樹(shù)機(jī)制實(shí)現(xiàn)沖突解決與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于大語(yǔ)言模型的網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集策略分析系統(tǒng)和方法，屬于網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集策略分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明讀取目標(biāo)網(wǎng)站域名和預(yù)定義的數(shù)據(jù)收集條款，識(shí)別并爬取相關(guān)頁(yè)面內(nèi)容作為候選頁(yè)面，以抽取高置信度數(shù)據(jù)收集策略頁(yè)面；然后基于大語(yǔ)言模型的網(wǎng)站數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于知識(shí)圖譜與對(duì)比學(xué)習(xí)融合的意圖感知推薦方法，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過(guò)融合知識(shí)圖譜和對(duì)比學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)優(yōu)化節(jié)點(diǎn)表示，從而提升推薦系統(tǒng)對(duì)長(zhǎng)尾項(xiàng)目的推薦精度。同時(shí)，在數(shù)據(jù)增強(qiáng)的基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶意圖擴(kuò)充對(duì)比學(xué)習(xí)中的正樣本選擇，進(jìn)一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種HRTF生成方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及空間音頻技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取用戶的用戶生理參數(shù)集；在預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與用戶生理參數(shù)集匹配的目標(biāo)生理參數(shù)集，其中，預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)具有對(duì)應(yīng)關(guān)系的個(gè)體生理參數(shù)集與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種HRTF生成方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及空間音頻技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取用戶的用戶生理參數(shù)集；基于用戶生理參數(shù)集確定預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫(kù)中各個(gè)體生理參數(shù)集對(duì)應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重系數(shù)，其中，預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)具有對(duì)應(yīng)關(guān)系的個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于邊緣聯(lián)邦的復(fù)雜環(huán)境下多源設(shè)備健康協(xié)同運(yùn)維方法，涉及設(shè)備協(xié)同運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，在邊緣網(wǎng)關(guān)將振動(dòng)聲發(fā)射電流波形映射統(tǒng)一時(shí)頻網(wǎng)格并生成加密稀疏索引上傳；中心以圖正則基座網(wǎng)絡(luò)結(jié)合梯度方向與分布距離訓(xùn)練全局模型，利用新工況保護(hù)門(mén)注入故障信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N手術(shù)器械消毒方法和系統(tǒng)，涉及醫(yī)療器械消毒領(lǐng)域，包括：持續(xù)采集消毒倉(cāng)內(nèi)壓力數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述壓力數(shù)據(jù)計(jì)算得到壓力變化速度和壓力波動(dòng)幅度；預(yù)設(shè)理想壓力變化路徑；將所述壓力變化速度與所述理想壓力變化路徑中對(duì)應(yīng)的理想壓力變化速度進(jìn)行比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的設(shè)備故障診斷模型訓(xùn)練方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)預(yù)設(shè)場(chǎng)景下的設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)采集后，基于對(duì)應(yīng)目標(biāo)特征向量中的目標(biāo)樣本與預(yù)設(shè)訓(xùn)練樣本集之間的特征相似性，生成目標(biāo)樣本對(duì)應(yīng)的偽標(biāo)簽。將有限的高質(zhì)量標(biāo)注樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于誤差外推與推理鏈分析的訓(xùn)練數(shù)據(jù)合成方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，包括：獲取初始樣本集合；利用小語(yǔ)言模型對(duì)每個(gè)任務(wù)樣本的問(wèn)題進(jìn)行多次采樣推理，生成多個(gè)推理鏈；基于預(yù)設(shè)誤差評(píng)估規(guī)則計(jì)算每個(gè)推理鏈的整體誤差評(píng)分，確定待修正推理鏈；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體為一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的真空斷路器評(píng)估系統(tǒng)，涉及電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊；多模態(tài)特征提取與選擇模塊；故障概率分析模塊；故障匹配與評(píng)估模塊。本發(fā)明中，從海量數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)篩選關(guān)鍵特征，動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及一種基于SVM的火電廠機(jī)組故障研判方法及裝置，該方法包括步驟：對(duì)火電廠機(jī)組的狀態(tài)轉(zhuǎn)換事件進(jìn)行監(jiān)測(cè)；當(dāng)監(jiān)測(cè)到狀態(tài)轉(zhuǎn)換事件觸發(fā)時(shí)，提取該狀態(tài)轉(zhuǎn)換事件的多維特征數(shù)據(jù)；將所述多維特征數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中歷史故障事件的多維特征數(shù)據(jù)進(jìn)行匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣象觀測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于水凝物分類結(jié)果的地面冰雹識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括：通過(guò)時(shí)空匹配算法，對(duì)多源冰雹數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空關(guān)聯(lián)，得到時(shí)空匹配的冰雹事件數(shù)據(jù)集；通過(guò)動(dòng)態(tài)隸屬函數(shù)優(yōu)化算法，對(duì)雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)相態(tài)識(shí)別，得到包含雨冰...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及航空安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的飛行人員操作狀態(tài)識(shí)別方法和系統(tǒng)，解決現(xiàn)有技術(shù)中誤判率高、環(huán)境適應(yīng)性差的問(wèn)題。本申請(qǐng)方法包括：同步采集飛行人員的腦電信號(hào)、頭部慣性測(cè)量單元角速度、眼動(dòng)軌跡及飛行器的俯仰角與滾轉(zhuǎn)角參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及泄洪隧洞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種泄洪隧洞自動(dòng)巡檢和蝕損缺陷智能檢測(cè)方法。該方法采集泄洪隧洞內(nèi)部的結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù)并標(biāo)準(zhǔn)化處理；再按預(yù)設(shè)水文工況區(qū)間劃分標(biāo)準(zhǔn)分類數(shù)據(jù)，提取各區(qū)間多模態(tài)傳感特征生成工況特征集合；監(jiān)測(cè)水文工況區(qū)間切換頻次，超...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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