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								      本申請(qǐng)涉及水下推進(jìn)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種水下磁耦合推進(jìn)器智能控制方法及系統(tǒng)。該方法包括：通過(guò)霍爾傳感器陣列檢測(cè)磁耦合單元磁場(chǎng)，得到磁通密度分布數(shù)據(jù)；根據(jù)磁通密度分布數(shù)據(jù)建模永磁體陣列磁滯特性，得到磁滯補(bǔ)償參數(shù)；將磁滯補(bǔ)償參數(shù)輸入磁場(chǎng)遺傳算法優(yōu)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于AI的美術(shù)教學(xué)素材云空間資源管理系統(tǒng)，包括：通過(guò)素材潛能轉(zhuǎn)化模塊將原始美術(shù)素材轉(zhuǎn)換為包含矢量輪廓、色彩基元及灰度引導(dǎo)圖的參數(shù)化種子數(shù)據(jù)，并關(guān)聯(lián)輕量級(jí)渲染規(guī)則集；即時(shí)響應(yīng)引擎基于交互參數(shù)調(diào)用渲染規(guī)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種增強(qiáng)視覺(jué)舒適度的自適應(yīng)顯示緩沖系統(tǒng)及方法、介質(zhì)，從離屏顯示緩沖區(qū)獲取原始顯示數(shù)據(jù)；根據(jù)原始顯示數(shù)據(jù)生成編碼向量，并根據(jù)所述編碼向量進(jìn)行內(nèi)容特征評(píng)分；根據(jù)內(nèi)容特征評(píng)分和用戶的注視方向修改原始顯示數(shù)據(jù)的內(nèi)容特征，其中，內(nèi)容調(diào)節(jié)器...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于Wasserstein距離和貝葉斯湯普森采樣的編譯器協(xié)同優(yōu)化方法和系統(tǒng)，包括：基于預(yù)設(shè)優(yōu)化階段映射列表確定決策順序，將優(yōu)化空間構(gòu)建為分層決策結(jié)構(gòu)；遍歷分層決策結(jié)構(gòu)，根據(jù)湯普森采樣逐層選擇最優(yōu)子節(jié)點(diǎn)，生成候選配置；基于候選...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種資源打包與部署方法、產(chǎn)品、設(shè)備及介質(zhì)，涉及云計(jì)算與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：將AI應(yīng)用依賴的結(jié)構(gòu)化資源轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化YAML格式的目標(biāo)結(jié)構(gòu)化資源，對(duì)AI應(yīng)用依賴的非結(jié)構(gòu)化資源的分塊路徑進(jìn)行存儲(chǔ)并生成元數(shù)據(jù)索引；根據(jù)目標(biāo)結(jié)構(gòu)化資源...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種含注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)系統(tǒng)及應(yīng)用方法，主要涉及處理器架構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域，用以解決傳統(tǒng)架構(gòu)由主機(jī)處理器執(zhí)行導(dǎo)致負(fù)荷過(guò)高、注意力機(jī)制與處理器計(jì)算單元分離、架構(gòu)設(shè)計(jì)復(fù)雜的問(wèn)題。包括：注意力機(jī)制參數(shù)實(shí)時(shí)計(jì)算單元包括：輸入序列模塊...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理功能的測(cè)試方法及裝置、程序產(chǎn)品、存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：從存儲(chǔ)設(shè)備的目標(biāo)區(qū)域中存儲(chǔ)的目標(biāo)數(shù)據(jù)中確定出測(cè)試數(shù)據(jù)，其中，目標(biāo)數(shù)據(jù)為對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)目標(biāo)處理功能后所得到的數(shù)據(jù)，目標(biāo)區(qū)域中存在預(yù)先設(shè)置的異常情況；觸發(fā)存...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。提供了一種監(jiān)控指標(biāo)自適應(yīng)全流程處理方法及系統(tǒng)，獲取采集對(duì)象的監(jiān)控指標(biāo)元數(shù)據(jù)，將所述監(jiān)控指標(biāo)元數(shù)據(jù)格式化處理后進(jìn)行存儲(chǔ)，每間隔設(shè)定時(shí)段后，根據(jù)新采集到的監(jiān)控指標(biāo)元數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新；對(duì)更新后的指標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行歸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于數(shù)據(jù)流的埋點(diǎn)可視化驗(yàn)證方法、裝置及其可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)埋點(diǎn)采集服務(wù)獲取用戶APP交互數(shù)據(jù)，經(jīng)壓縮編碼后傳輸至采集服務(wù)，解析過(guò)濾異常數(shù)據(jù)并添加時(shí)間戳、地理信息等屬性后轉(zhuǎn)發(fā)至Kafka；利用流式服務(wù)基于廣播狀態(tài)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于大模型的代碼錯(cuò)誤修復(fù)方法及系統(tǒng)，方法包括：布設(shè)若干個(gè)編碼專用大模型并初始化模型評(píng)分；持續(xù)監(jiān)聽(tīng)目標(biāo)程序的錯(cuò)誤日志，獲取當(dāng)前錯(cuò)誤信息，并在代碼倉(cāng)庫(kù)中拉取與當(dāng)前錯(cuò)誤信息對(duì)應(yīng)的錯(cuò)誤代碼文件；構(gòu)建代碼修復(fù)提示詞...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了結(jié)合組合優(yōu)化算法與模糊測(cè)試的智能參數(shù)生成方法，涉及軟件測(cè)試參數(shù)生成技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：進(jìn)行參數(shù)空間初始化；生成基礎(chǔ)用例并對(duì)基礎(chǔ)用例進(jìn)行定向模糊變異；對(duì)各種測(cè)試策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整；進(jìn)行多層級(jí)約束處理并進(jìn)行約束沖突消解；通過(guò)測(cè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種移動(dòng)應(yīng)用程序GUI智能測(cè)試方法及系統(tǒng)，涉及GUI智能測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，包括提取移動(dòng)應(yīng)用程序待測(cè)初始界面元素的屬性信息，計(jì)算待測(cè)初始界面和標(biāo)準(zhǔn)圖像初始界面的圖像相似度，選擇不同的初始測(cè)試處理策略；接收到初始元素測(cè)試命令后，依次點(diǎn)擊...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于渲染管線對(duì)齊的圖形渲染機(jī)制識(shí)別方法，通過(guò)在CPU模式及GPU模式下分別預(yù)執(zhí)行基準(zhǔn)測(cè)試程序，完成兩種模式下關(guān)鍵階段處理區(qū)間及穩(wěn)定工作區(qū)間的預(yù)對(duì)齊形成第一采樣區(qū)間實(shí)現(xiàn)渲染管線的對(duì)齊，基于幀復(fù)雜度的預(yù)對(duì)齊形成第二采樣區(qū)間，由第...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種高效橋接裝置及數(shù)據(jù)恢復(fù)方法，所述橋接裝置包括：協(xié)議轉(zhuǎn)換引擎；讀寫通道仲裁單元；HyperBus讀時(shí)序控制單元；邊沿驅(qū)動(dòng)型數(shù)據(jù)恢復(fù)模塊：其中邊沿檢測(cè)單元采用3倍過(guò)采樣技術(shù)對(duì)HyperBus的RWDS信號(hào)進(jìn)行邊沿檢測(cè)，以跳變沿的下...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向鐵路防災(zāi)監(jiān)測(cè)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，涉及知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：匯聚來(lái)自鐵路防災(zāi)監(jiān)測(cè)相關(guān)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建用于指導(dǎo)知識(shí)抽取與融合的領(lǐng)域本體模型；從標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理后的不同模態(tài)數(shù)據(jù)中，利用針對(duì)性的抽取算法提...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及流域生態(tài)數(shù)字模型技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及流域橫向生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償分級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)匹配方法及系統(tǒng)、介質(zhì)，本發(fā)明按照自然等級(jí)為主、流域規(guī)模輔助的思路，通過(guò)水系層次法結(jié)合流域面積指標(biāo)確定流域的級(jí)別，綜合流域的水文特征、生態(tài)特征、地形特征和社會(huì)經(jīng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于數(shù)據(jù)融合的機(jī)場(chǎng)智慧顯示方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，包括：獲取目標(biāo)機(jī)場(chǎng)的航班節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)、人流數(shù)據(jù)以及區(qū)域顯示數(shù)據(jù)；判斷是否存在集體觸控事件；若存在，則根據(jù)顯示屏坐標(biāo)在目標(biāo)機(jī)場(chǎng)中劃分出第一顯示區(qū)域和第二顯示區(qū)域，并根據(jù)航班節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及不定特征屬性的軟件無(wú)線電波形庫(kù)、方法和設(shè)備，針對(duì)特征屬性多變且不確定的情況，通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)類型表示方式和多層次數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)了屬性特征庫(kù)、波形管理庫(kù)及二者之間的綁定關(guān)系，完成了不定特征屬性的軟件無(wú)線電波形庫(kù)設(shè)計(jì)，支持用戶自定義特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明適用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于風(fēng)電設(shè)備的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：建立風(fēng)電設(shè)備四級(jí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，四級(jí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括風(fēng)機(jī)信息、構(gòu)件信息、零件信息以及傳感器信息，為每個(gè)傳感器分配拓?fù)渎窂骄幋a；對(duì)所有傳感器上傳的多源異構(gòu)數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的法律教學(xué)方案推薦系統(tǒng)及方法，通過(guò)分布式云平臺(tái)獲取智能教學(xué)數(shù)據(jù)覆蓋信息并生成語(yǔ)義樹；根據(jù)隨機(jī)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的區(qū)別，獲取相同的學(xué)習(xí)狀態(tài)中隨機(jī)學(xué)習(xí)狀態(tài)對(duì)學(xué)生的有效性；分析相同的學(xué)習(xí)狀態(tài)對(duì)有效性，獲取...
								
        
							
        
							
						
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