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          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的湖泊生態(tài)容量計(jì)算方法及系統(tǒng),涉及湖泊生態(tài)容量計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:對(duì)湖泊進(jìn)行區(qū)域劃分,得到初始分區(qū),再對(duì)初始分區(qū)進(jìn)行合并得到第二分區(qū);對(duì)第二分區(qū)進(jìn)行水質(zhì)檢測(cè),通過(guò)分區(qū)水質(zhì)對(duì)第二分區(qū)進(jìn)行合并,得到湖泊分區(qū);采集...
          • 本發(fā)明涉及水土流失監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于物聯(lián)網(wǎng)的水土流失監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)及方法;所述系統(tǒng)包括:水土數(shù)據(jù)采集處理單元基于物聯(lián)網(wǎng)傳感器使用NB?IoT通信技術(shù)采集氣象數(shù)據(jù)、土壤環(huán)境數(shù)據(jù)以及區(qū)域基本數(shù)據(jù);土壤狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元使用土壤狀態(tài)標(biāo)簽機(jī)制將...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種搜索結(jié)果展示方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。包括:在對(duì)搜索詞進(jìn)行抽取處理,得到搜索詞關(guān)聯(lián)的第一實(shí)體,對(duì)多個(gè)目標(biāo)商品中的任意一個(gè)目標(biāo)商品的商品標(biāo)題進(jìn)行信息提煉,得到關(guān)聯(lián)的第二實(shí)體集合之后,根據(jù)第二實(shí)體集合中每一...
          • 本申請(qǐng)涉及一種多源信息檢索融合方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:對(duì)獲取的用戶查詢數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,確定查詢數(shù)據(jù)的查詢意圖類型、意圖表征和約束條件;從預(yù)設(shè)的多類信息源中確定與查詢意圖類型匹配的多個(gè)目標(biāo)信息源針對(duì)每個(gè)目標(biāo)信息源,根據(jù)意圖...
          • 本發(fā)明提供了一種課堂實(shí)錄視頻與知識(shí)圖譜的自動(dòng)關(guān)聯(lián)方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明通過(guò)利用一個(gè)授課視頻內(nèi)正常情況下一定存在連續(xù)的片段隸屬于同一個(gè)知識(shí)點(diǎn)或連續(xù)知識(shí)點(diǎn)的規(guī)則特性,采用以點(diǎn)開(kāi)始進(jìn)行前后向知識(shí)點(diǎn)匹配的推導(dǎo)計(jì)算,實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)及面的計(jì)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多模型動(dòng)態(tài)協(xié)同的智能交通數(shù)據(jù)分析與決策生成系統(tǒng),包括多模態(tài)采集模塊,采集語(yǔ)音、文本、視頻與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并加載交通知識(shí)圖譜;特征處理模塊,提取語(yǔ)義、時(shí)序與空間特征并生成融合向量;語(yǔ)義建模模塊,結(jié)合知識(shí)圖譜與交互記錄生成意圖向量;...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型的智慧問(wèn)學(xué)方法及系統(tǒng),涉及生成式人工智能與智慧教育技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過(guò)人智交互模塊,引導(dǎo)用戶進(jìn)行深度交互,以生成包含多方智慧的問(wèn)答集合;由教師用戶通過(guò)問(wèn)答歸檔單元對(duì)問(wèn)答集合進(jìn)行提純,獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù),系統(tǒng)利用這些...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種應(yīng)用于食材溯源管理的數(shù)據(jù)聯(lián)合存儲(chǔ)方法及系統(tǒng),方法包括:獲取多個(gè)數(shù)據(jù)采集終端上傳的食材溯源數(shù)據(jù)集合,所述食材溯源數(shù)據(jù)集合包括圖像形式的食材檢測(cè)數(shù)據(jù)和文本形式的供應(yīng)鏈流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù);對(duì)所述食材檢測(cè)數(shù)據(jù)和所述供應(yīng)鏈流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種離線數(shù)據(jù)庫(kù)的分布式遷移方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)遷移技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)遷移效率低成本高的問(wèn)題。方法包括:預(yù)置插件化引擎基于預(yù)置Flink組件接收用戶創(chuàng)建的當(dāng)前遷移任務(wù)信息;基于預(yù)置插件化引擎對(duì)插件聲明文件進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及芯片設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種高速互連接口系統(tǒng),其包括支持雙向數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠瑑?nèi)接口中繼模塊、互連協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊和物理層處理模塊,片內(nèi)接口中繼模塊配置為接收指令并生成符合片內(nèi)接口協(xié)議規(guī)范的事務(wù)信號(hào);互連協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊配置為接收事務(wù)信號(hào),...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種高性能計(jì)算平臺(tái)的性能分析方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及高性能計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取多種第一參數(shù)的信息,第一參數(shù)與高性能計(jì)算平臺(tái)的性能相關(guān)聯(lián);在多種第一參數(shù)的信息中,獲取滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的多種第一參數(shù)的目標(biāo)信息,預(yù)設(shè)規(guī)則用于指示...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種集成電路通信總線的測(cè)試裝置、測(cè)試方法與測(cè)試系統(tǒng),涉及計(jì)算機(jī)通信和電子測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,包括電連接的微控制器和總線擴(kuò)展模塊,微控制器將測(cè)試控制信號(hào)發(fā)送給總線擴(kuò)展模塊,總線擴(kuò)展模塊生成總線異常信號(hào),并將總線異常信號(hào)輸入至待測(cè)設(shè)備中,...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種看門狗復(fù)位方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及信號(hào)控制與處理技術(shù)領(lǐng)域,所述看門狗復(fù)位方法包括:當(dāng)在基本輸入輸出系統(tǒng)層啟動(dòng)看門狗功能后,初始化軟件單元的看門狗監(jiān)視進(jìn)程;周期性接收所述看門狗監(jiān)視進(jìn)程的心跳檢測(cè)標(biāo)志位;根據(jù)所述心跳檢...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝嗣嫦駻IGC的異構(gòu)算力資源協(xié)同加速方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:輸入激活A(yù)IGC模型,判定實(shí)際執(zhí)行任務(wù)子圖,執(zhí)行任務(wù)子圖的模型解析;利用結(jié)構(gòu)語(yǔ)義、功能語(yǔ)義進(jìn)行任務(wù)子圖分層;根據(jù)算子分片處理結(jié)果和分層標(biāo)簽進(jìn)行雙粒...
          • 本發(fā)明涉及一種調(diào)度系統(tǒng)、一種任務(wù)的調(diào)度方法、電子設(shè)備和介質(zhì);調(diào)度系統(tǒng)可以包括第一核心、第二核心、調(diào)度模塊、監(jiān)測(cè)反饋模塊和容錯(cuò)糾錯(cuò)模塊;其中:監(jiān)測(cè)反饋模塊,用于檢測(cè)各個(gè)核心的任務(wù)執(zhí)行情況和各個(gè)核心的資源使用情況;調(diào)度模塊,用于根據(jù)任務(wù)執(zhí)行情況...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種Vue元素標(biāo)識(shí)符的生成方法、插件、裝置,涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,包括通過(guò)預(yù)設(shè)接口接入當(dāng)前構(gòu)建環(huán)境,攔截構(gòu)建Vue組件時(shí)的指定編譯步驟以插入為DOM元素生成標(biāo)識(shí)符所需的步驟。基于標(biāo)簽配置信息確定需要生成標(biāo)識(shí)符的目標(biāo)DOM元素。根據(jù)目標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的插件管理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取插件列表;若接收到查詢請(qǐng)求,則將查詢請(qǐng)求與更新后的插件列表中可用的插件的配置信息發(fā)送至預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型;預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型根據(jù)查詢請(qǐng)求和配置信息,生成輸...
          • 本發(fā)明提供一種基于虛幻引擎的機(jī)械手觸覺(jué)可視化系統(tǒng),涉及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域,其包括:輸入層、處理層和輸出層;輸入層包括機(jī)械手本體、壓力傳感器陣列、控制器和下位機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信模塊;處理層包括網(wǎng)絡(luò)通訊模塊、觸覺(jué)可視化模塊和姿態(tài)同步模塊;壓力傳感器陣列用...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)配電節(jié)電技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于AI集群系統(tǒng)的PC用CPU電力分配方法,包括以下步驟:步驟一,長(zhǎng)短周期數(shù)據(jù)的采集,步驟二,長(zhǎng)周期與短周期習(xí)慣分析,步驟三,習(xí)慣權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整,步驟四,異常檢測(cè)與響應(yīng),步驟五,持續(xù)優(yōu)化與更新;...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種精密微小電流源。該電流源包括:依次串聯(lián)的恒壓源模塊、分壓模塊和恒流源模塊;恒壓源模塊用于提供恒定基準(zhǔn)電壓;分壓模塊用于基于校準(zhǔn)后的電壓比對(duì)所述恒定基準(zhǔn)電壓進(jìn)行分壓,得到恒定校準(zhǔn)電壓;恒流源模塊用于基于恒定校準(zhǔn)電壓產(chǎn)生不同恒流...
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