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								      本發(fā)明涉及一種用于筆記本電腦的智能控制方法及折疊式計(jì)算機(jī)，所述方法包括：S1，在筆記本電腦閉合的狀態(tài)下發(fā)出顯示數(shù)據(jù)，所述顯示數(shù)據(jù)處于可以被用戶識(shí)別的狀態(tài)；S2，獲取源自用戶的聲紋識(shí)別數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)人臉數(shù)據(jù)；S3，將環(huán)境聲音信號(hào)傳輸?shù)剿懔卧?..
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及多線程渲染管線優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體為面向WebGPU的多線程渲染管線優(yōu)化系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)中線程任務(wù)動(dòng)態(tài)均衡調(diào)節(jié)模塊，用于根據(jù)原子計(jì)數(shù)器的實(shí)時(shí)跟蹤結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整線程任務(wù)分配，并當(dāng)檢測(cè)到線程任務(wù)失敗時(shí)，觸發(fā)錯(cuò)誤隔離與局部回滾機(jī)制。本發(fā)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及儀表多任務(wù)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于動(dòng)態(tài)資源調(diào)度的智能儀表多任務(wù)實(shí)時(shí)優(yōu)化方法及系統(tǒng)。優(yōu)化方法的步驟包括：通過(guò)傳感器陣列實(shí)時(shí)獲取各任務(wù)的目標(biāo)項(xiàng)，構(gòu)建多維特征向量，利用模糊聚類算法將各任務(wù)劃分任務(wù)類別，并為所述任務(wù)類別預(yù)設(shè)初始優(yōu)先級(jí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種運(yùn)維文檔質(zhì)量確定方法，包括：確定運(yùn)維文檔在不同質(zhì)量評(píng)估維度的參考數(shù)據(jù)；根據(jù)不同質(zhì)量評(píng)估維度的參考數(shù)據(jù)確定用于衡量運(yùn)維文檔質(zhì)量的結(jié)果信息；其中，所述不同質(zhì)量評(píng)估維度包括結(jié)構(gòu)完整維度、易執(zhí)行維度、規(guī)范維度、有效維度、易讀維度和基...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于冗余存儲(chǔ)的多層級(jí)數(shù)據(jù)恢復(fù)系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：檢測(cè)模塊，用以檢測(cè)數(shù)據(jù)的使用參數(shù)以及各節(jié)點(diǎn)的CPU占用率；存儲(chǔ)模塊；分析模塊，用以根據(jù)數(shù)據(jù)熱度值對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置進(jìn)行判定，響應(yīng)于進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)，分析模塊根...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種復(fù)位異常監(jiān)測(cè)裝置、方法、芯片和電路，包括：片上系統(tǒng)基于發(fā)生次數(shù)和異常請(qǐng)求次數(shù)，及其變化情況確定配置信息，在配置信息發(fā)生變化時(shí)，更新該配置信息并寫(xiě)入寄存器配置模塊中；復(fù)位監(jiān)測(cè)模塊基于該更新的配置信息對(duì)片上系統(tǒng)的各個(gè)片上子模塊進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于計(jì)算機(jī)設(shè)備的健康狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及健康狀態(tài)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)采集模塊、健康狀態(tài)評(píng)估模塊、實(shí)驗(yàn)室設(shè)備模擬分析模塊、處理終端和數(shù)據(jù)倉(cāng)，本發(fā)明針對(duì)實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的計(jì)算機(jī)設(shè)備的特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)一種針對(duì)實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的計(jì)算機(jī)設(shè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種應(yīng)用進(jìn)程操作多個(gè)同名文件的行為識(shí)別方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，主要涉及行為識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，用以解決現(xiàn)有方案存在如果應(yīng)用進(jìn)程同時(shí)打開(kāi)了兩個(gè)及以上的同名文件，無(wú)法區(qū)分哪個(gè)文件是這個(gè)窗口真正對(duì)應(yīng)的文件的問(wèn)題。包括：將窗口標(biāo)題與正在打開(kāi)文件A的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源數(shù)據(jù)集成技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)空間的多源數(shù)據(jù)集成方法。其包括以下步驟：S1、獲取用于儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源，并結(jié)合數(shù)據(jù)源中的儲(chǔ)存數(shù)據(jù)進(jìn)行保留驗(yàn)證，同時(shí)根據(jù)驗(yàn)證記錄對(duì)數(shù)據(jù)源中的儲(chǔ)存數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)間設(shè)定，將儲(chǔ)存數(shù)據(jù)分為通過(guò)驗(yàn)證...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于遠(yuǎn)距離異構(gòu)端的數(shù)據(jù)一致性校驗(yàn)方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中遠(yuǎn)距離異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)間進(jìn)行海量數(shù)據(jù)一致性校驗(yàn)時(shí)，因依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸而導(dǎo)致的效率低下、耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)、成本高昂以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)延遲敏感的技術(shù)痛點(diǎn)。通過(guò)將數(shù)據(jù)密集型的計(jì)算任務(wù)（如哈...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)事件統(tǒng)計(jì)的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種系統(tǒng)事件和應(yīng)用事件的統(tǒng)計(jì)方法及系統(tǒng)，其包括：基于事件定義規(guī)則預(yù)設(shè)定事件字符串并整合為事件列表；接收本地套接字以收集事件消息，并對(duì)事件消息進(jìn)行拆分處理以獲取若干事件子字符串；將事件子字符串在事...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種兼容粗細(xì)粒度的維度構(gòu)建應(yīng)用方法及裝置，涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域；包括：步驟1：重構(gòu)維表結(jié)構(gòu)，增加各粒度代理鍵，并將維度各屬性與各代理鍵粒度對(duì)齊；步驟2：擴(kuò)展維表元模型，增加粒度層級(jí)描述信息，標(biāo)記所有代理鍵與屬性的粒度層級(jí)；步驟3...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了全過(guò)程工程咨詢項(xiàng)目信息交互方法及系統(tǒng)，屬于信息交互技術(shù)領(lǐng)域，其方法具體包括：識(shí)別工程咨詢項(xiàng)目中的用戶角色，針對(duì)目標(biāo)角色，采集其在項(xiàng)目中的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的角色語(yǔ)料庫(kù)，基于通用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，利用所述角色語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行參數(shù)定向調(diào)整，...
								
        
							
        
							
						
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								      一種基于知識(shí)圖譜召回的智能體問(wèn)答方法、裝置、設(shè)備及產(chǎn)品，涉及大模型、智能體、人工智能以及知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域，該智能體問(wèn)答方法包括：獲取用戶在智能交互頁(yè)面輸入的目標(biāo)問(wèn)題，并提取目標(biāo)問(wèn)題中的關(guān)鍵詞，在目標(biāo)知識(shí)圖譜中確定與關(guān)鍵詞匹配的目標(biāo)知識(shí)圖譜節(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于金融數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種網(wǎng)絡(luò)多源金融文本大數(shù)據(jù)處理方法，包括采集多源金融文本數(shù)據(jù)，進(jìn)行語(yǔ)義級(jí)非結(jié)構(gòu)化分析，剖離語(yǔ)義變動(dòng)中的語(yǔ)言臨界點(diǎn)與觸發(fā)語(yǔ)義斷點(diǎn)，構(gòu)建金融波動(dòng)語(yǔ)言觸發(fā)因子矩陣，捕捉關(guān)鍵表達(dá)片段；接收觸發(fā)因子矩陣，采...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種火電機(jī)組燃煤摻燒穩(wěn)定工況的篩選方法，包括：S1：建立煤質(zhì)特性數(shù)據(jù)庫(kù)，收集不同煤種的煤質(zhì)特征參數(shù)，并實(shí)時(shí)獲取入爐煤質(zhì)特征參數(shù)中與燃燒特性和污染物排放相關(guān)的特征數(shù)據(jù)F，確定煤質(zhì)?燃燒關(guān)系；S2：基于數(shù)據(jù)庫(kù)和深度微分網(wǎng)絡(luò)得到煤質(zhì)特...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及元數(shù)據(jù)管理的技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種用于提高元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢效率的方法，包括：建立每類元數(shù)據(jù)的元模型，所述元模型包括元數(shù)據(jù)的對(duì)象、屬性及關(guān)系；基于元模型的歷史信息獲取每個(gè)元模型的熱度值，根據(jù)熱度值對(duì)元模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)熱度分區(qū)，根據(jù)元模型的動(dòng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于社交圖譜和興趣協(xié)同的好友推薦方法及系統(tǒng)，通過(guò)響應(yīng)于用戶的好友推薦請(qǐng)求，獲取授權(quán)狀態(tài)下的用戶群體的社交互動(dòng)數(shù)據(jù)與興趣表達(dá)數(shù)據(jù)；基于所述社交互動(dòng)數(shù)據(jù)構(gòu)建社交關(guān)系圖譜，基于所述興趣表達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建興趣關(guān)聯(lián)圖譜，對(duì)所述第一圖結(jié)構(gòu)和所述...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于標(biāo)識(shí)解析體系的產(chǎn)品全流程溯源方法和系統(tǒng)，其中方法包括以下步驟：S1：產(chǎn)品信息維護(hù)；S2：產(chǎn)品生產(chǎn)；S3：產(chǎn)品信息上傳至標(biāo)識(shí)解析二級(jí)節(jié)點(diǎn)：調(diào)用標(biāo)識(shí)解析二級(jí)節(jié)點(diǎn)接口，將產(chǎn)品信息上傳至二級(jí)節(jié)點(diǎn)，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分布式光纖應(yīng)變的壓裂裂縫參數(shù)的反演方法，先獲取鄰井監(jiān)測(cè)場(chǎng)景下的水平井距和垂直井距、分布式光纖標(biāo)距Lg、以及低頻DAS系統(tǒng)獲取的軸向應(yīng)變觀測(cè)數(shù)據(jù)ε并對(duì)反演模型進(jìn)行初始化；在壓裂裂縫碰到光纖的前提下，預(yù)設(shè)一個(gè)縫高H...
								
        
							
        
							
						
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      技術(shù)分類
      
                  
      
                      
                  
      
                
      
            
      
          
      
      
      
    
      
    
    

























































































































































 
 
    







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