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								      本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)分析的文檔管理方法及系統(tǒng)，涉及文檔管理技術(shù)領(lǐng)域，包括使用加權(quán)線性組合計算沖突評分，篩選大于評分閾值的沖突評分，得到?jīng)_突詞；為每個沖突詞分配一個LIF神經(jīng)元，使用LIF模型更新每個神經(jīng)元的膜電位，篩選大于觸發(fā)閾值的膜電位...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于粒子群算法的AGV實時路徑數(shù)據(jù)規(guī)劃處理方法及系統(tǒng)。該方法包括：采集環(huán)境空間連通性、約束密度和動態(tài)要素指數(shù)計算拓撲復雜度，復雜度小于2.0采用二維搜索，大于等于4.0采用高維搜索，構(gòu)建相應(yīng)維度的粒子結(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于地球物理勘探技術(shù)領(lǐng)域，為解決目前的地質(zhì)模型與實際工況偏差大的問題，提供一種不規(guī)則界面構(gòu)造與水體嵌套自動建模方法及系統(tǒng)。其中，不規(guī)則界面構(gòu)造與水體嵌套自動建模方法包括構(gòu)建地層位置?起伏幅度兩者的空間關(guān)聯(lián)規(guī)則、地層位置?含水溶洞兩者的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及光電子器件缺陷態(tài)表征技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)學建模與人機交互可視化的DLCP數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，包括生成按照深度排序的樣本數(shù)據(jù)集；生成深度?濃度樣本曲線，針對樣本曲線的左半部分、右半部分以及中間過渡部分分別構(gòu)建對應(yīng)的數(shù)學模型庫...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電池管理系統(tǒng)升級方法及裝置，所述方法包括：通過電池對外接口，發(fā)送握手信號至電池管理系統(tǒng)，以使電池管理系統(tǒng)根據(jù)握手信號生成握手成功信號；通過電池對外接口，接收電池管理系統(tǒng)發(fā)送的握手成功信號；通過電池對外接口，發(fā)送問詢信號，以使電...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種適用于JavaScript對象的Proxy代理檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及產(chǎn)品，涉及對象狀態(tài)識別與安全性控制技術(shù)領(lǐng)域。所述方法是先通過對象操作工具Object.defineProperty在目標JavaScript對象上綁定用于通...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種大模型訓練集群的效能監(jiān)控系統(tǒng)，包括訓練數(shù)據(jù)采集模塊、后端處理模塊和客戶端；訓練數(shù)據(jù)采集模塊包括注監(jiān)控鉤子子模塊和數(shù)據(jù)庫；監(jiān)控鉤子子模塊通過重寫Python的模塊查找器，實現(xiàn)攔截訓練任務(wù)的核心模塊的導入請求，并將監(jiān)控鉤子安裝到目...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)中心管控系統(tǒng)和方法，數(shù)據(jù)中心管控包括：數(shù)據(jù)層、分析層、決策層和執(zhí)行層；數(shù)據(jù)層包括：數(shù)據(jù)采集模塊和多模態(tài)特征融合模塊，分析層包括：多級協(xié)同跟蹤模塊、動態(tài)預測預警模塊和視覺大模型分析模塊，決策層包括：語音交互處理模塊、知識庫...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種錯誤日志監(jiān)管方法、裝置、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，包括獲取目標業(yè)務(wù)系統(tǒng)的錯誤日志信息；對所述錯誤日志信息進行解析，確定目標解析信息；根據(jù)所述目標解析信息定位至目標代碼的代碼行，并獲取所述代碼行的提交信息，所述提交信息包括代碼提交對象；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種能夠?qū)崿F(xiàn)緩存一致性的數(shù)據(jù)交換架構(gòu)、系統(tǒng)及方法，數(shù)據(jù)交換架構(gòu)包括數(shù)據(jù)交換裝置以及與其電連接的多個設(shè)備；數(shù)據(jù)交換裝置包括：包括與設(shè)備ID一一對應(yīng)的內(nèi)存單元的共享存儲空間、含一一對應(yīng)的設(shè)備ID和緩存狀態(tài)陣列的緩存狀態(tài)陣列表和管理模...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機系統(tǒng)架構(gòu)領(lǐng)域，公開了一種基于實時操作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法通過一個采用多級緩沖架構(gòu)的數(shù)據(jù)緩沖模塊對任務(wù)數(shù)據(jù)進行分級存儲；繼而采用事件驅(qū)動機制的任務(wù)調(diào)度模塊動態(tài)調(diào)度存儲任務(wù)；并基于一個機器學習模型的動態(tài)調(diào)容模塊來...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換算子的優(yōu)化方法、計算機設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括：為目標數(shù)據(jù)分配內(nèi)存資源；建立源數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)中各邏輯索引與源數(shù)據(jù)的內(nèi)存地址之間的讀映射關(guān)系，以及建立邏輯結(jié)構(gòu)中各邏輯索引與目標數(shù)據(jù)的內(nèi)存地址之...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種資源管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域，以數(shù)據(jù)處理單元作為任務(wù)調(diào)度中心，實現(xiàn)對服務(wù)器硬件資源的精細劃分和管理；數(shù)據(jù)處理單元在接收到忙碌節(jié)點發(fā)送的待調(diào)度任務(wù)后，通過監(jiān)控和分析服務(wù)器系統(tǒng)負載情況，智能地將待調(diào)度任務(wù)分...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N任務(wù)處理方法、裝置及電子設(shè)備，所述方法包括：拆分原始外包定時任務(wù)，得到多個子任務(wù)；篩選多個子任務(wù)中的目標子任務(wù)，封裝得到目標定時任務(wù)；目標子任務(wù)包括資產(chǎn)凈值、外包規(guī)模、外包費用、外包費率、生命周期和外包規(guī)模固化的數(shù)據(jù)由業(yè)務(wù)外...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于AIGC的分布式算力調(diào)度方法及其系統(tǒng)，涉及算力調(diào)度領(lǐng)域，首先實時獲取GPU指標流、請求指標流，并對其進行時間序列對齊和特征工程，同時對業(yè)務(wù)意圖文本進行語義特征提取，將上述處理后的特征融合為向量化系統(tǒng)狀態(tài)輸入至生成式AI調(diào)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及容器內(nèi)部進程檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種容器內(nèi)部進程異常檢測與處理方法及系統(tǒng)，通過獲取目標容器的容器進程信息，利用容器進程信息的容器進程列表中記錄的每個容器進程的運行關(guān)鍵字段特征，生成容器進程特征集并調(diào)用容器進程異常檢測模型對異常容器...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種引入操作系統(tǒng)啟動項的系統(tǒng)、方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，從控制器中獲取至少一個操作系統(tǒng)信息，通過判斷當前的目標操作系統(tǒng)信息與控制器中存儲的至少一個操作系統(tǒng)信息是否匹配，若與控制器中存儲的第一操作系統(tǒng)信息匹配，則基于控制器中存儲的第...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種指令執(zhí)行方法，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括接收用戶輸入的操作指令；根據(jù)前端的存儲資源對象和存儲資源對象的元數(shù)據(jù)，生成知識圖譜，通過知識圖譜，對自然語言處理模型進行訓練，得到指令解析模型；通過指令解析模型，對操作指令進行分解，生...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種前端界面渲染方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)界面功能優(yōu)先級對頁面組件進行分類；采集服務(wù)器的預設(shè)負載指標與前端設(shè)備的預設(shè)性能指標；根據(jù)所述預設(shè)負載指標的采集值與所述預設(shè)性能指標的采集值，確定負...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖對齊編碼大模型與多智能體協(xié)同的ST代碼生成方法，需求解析模塊接收用戶輸入的ST代碼編程需求，基于用戶及洞察智能體的多輪交互對話細化并解析所述需求，生成規(guī)范化的ST代碼編程需求；檢索模塊接收規(guī)范化的ST代碼編程需求，通過檢索...
								
        
							
        
							
						
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