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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N固態(tài)硬盤數(shù)據(jù)的讀取方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)；涉及存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取固態(tài)硬盤的歷史讀操作數(shù)據(jù)集；按照設(shè)定的時(shí)間窗口對(duì)歷史讀操作數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，得到多個(gè)樣本，并對(duì)樣本進(jìn)行嵌入處理，得到相應(yīng)的嵌入式時(shí)間序列；通過(guò)N...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種內(nèi)存分配方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。基于內(nèi)存節(jié)點(diǎn)的訪問(wèn)性能對(duì)其進(jìn)行分層劃分，并結(jié)合計(jì)算節(jié)點(diǎn)與內(nèi)存節(jié)點(diǎn)之間的訪問(wèn)關(guān)系構(gòu)建親和組，將本地內(nèi)存節(jié)點(diǎn)和擴(kuò)展內(nèi)存節(jié)點(diǎn)納入內(nèi)存分配范圍；同時(shí)，為親和組中的各內(nèi)存節(jié)點(diǎn)分配反映其相對(duì)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了融合城市治理數(shù)據(jù)的智能虛擬化資源動(dòng)態(tài)調(diào)度系統(tǒng)及方法。方法包括：獲取城市治理數(shù)據(jù)以及資源指標(biāo)數(shù)據(jù)；根據(jù)城市治理數(shù)據(jù)輸入至事件影響力量化模型預(yù)測(cè)GPU需求曲線；其中，事件影響力量化模型是通過(guò)歷史GPU利用數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的城市治理數(shù)據(jù)作為...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種嵌入式系統(tǒng)可靠性增強(qiáng)方法、裝置、介質(zhì)及產(chǎn)品，本發(fā)明方法包括部署可實(shí)現(xiàn)不同處理器核的內(nèi)存控制器差異化的硬件平臺(tái)；在學(xué)習(xí)模式下運(yùn)行目標(biāo)程序以獲取目標(biāo)程序所需的資源；在運(yùn)行模式下運(yùn)行目標(biāo)程序并結(jié)合目標(biāo)程序所需的資源為生成資源相互隔...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于虛擬化技術(shù)的筆記本預(yù)裝環(huán)境模擬測(cè)試方法及系統(tǒng)，首先創(chuàng)建與目標(biāo)筆記本硬件架構(gòu)匹配的虛擬化環(huán)境實(shí)例，包含預(yù)裝操作系統(tǒng)及預(yù)置軟件集合，隨后，根據(jù)預(yù)定義的環(huán)境配置策略注入模擬用戶操作行為序列，生成動(dòng)態(tài)測(cè)試用例集合，并在虛擬化環(huán)境實(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)平臺(tái)資源管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)平臺(tái)資源消耗監(jiān)控系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：資源標(biāo)識(shí)生成模塊、消耗特征采集模塊、異常判別模塊和響應(yīng)調(diào)整模塊。資源標(biāo)識(shí)生成模塊根據(jù)任務(wù)訪問(wèn)頻率、數(shù)據(jù)規(guī)模和操作類型生成關(guān)鍵等級(jí)對(duì)應(yīng)的唯一標(biāo)識(shí)；消耗特征采...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫(kù)查詢技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于血緣關(guān)系查詢數(shù)據(jù)庫(kù)源的方法及系統(tǒng)，所述方法用于數(shù)據(jù)處理引擎的計(jì)算過(guò)程，包括如下步驟：接收到初始數(shù)據(jù)庫(kù)輸入至目標(biāo)數(shù)據(jù)處理引擎的指令；對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)處理引擎對(duì)初始數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算過(guò)程中產(chǎn)生目標(biāo)生產(chǎn)日志進(jìn)行解析...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于集成電路芯片設(shè)計(jì)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：建立第一裝置與第二裝置的連接關(guān)系；在第二裝置上建立以項(xiàng)目命名的項(xiàng)目數(shù)據(jù)池；將在第一裝置上完成的某一版本的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)上傳至第二裝置中對(duì)應(yīng)項(xiàng)目的項(xiàng)目數(shù)據(jù)池；第二裝置的項(xiàng)目數(shù)據(jù)池...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的工程資源分配管理推薦方法及系統(tǒng)，包括：獲取待分析的工程資源項(xiàng)目文件，并將所述工程資源項(xiàng)目文件進(jìn)行文本清洗和格式歸一化，得到結(jié)構(gòu)化項(xiàng)目文本；對(duì)所述結(jié)構(gòu)化項(xiàng)目文本進(jìn)行分詞操作，得到若干字詞單元，并將所述字詞單元轉(zhuǎn)化為...
								
        
							
        
							
						
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								      發(fā)明公開(kāi)了一種基于瀏覽器渲染的網(wǎng)站地圖爬蟲方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，方法包括：通過(guò)瀏覽器渲染引擎對(duì)目標(biāo)網(wǎng)站的當(dāng)前頁(yè)面進(jìn)行渲染；在頁(yè)面渲染完畢后，模擬用戶對(duì)頁(yè)面的交互行為，監(jiān)聽(tīng)頁(yè)面中發(fā)生的DOM變化事件，捕捉由用戶交互行為觸發(fā)的頁(yè)面動(dòng)態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及旅游信息技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的旅游信息推薦方法及裝置；方法包括：分別獲取用戶旅游意向標(biāo)簽和旅游景點(diǎn)標(biāo)識(shí)標(biāo)簽，多層匹配輸出推薦地列表；獲取推薦地的歷史人流量，形成時(shí)間序列數(shù)據(jù)，設(shè)定預(yù)警閾值，并根據(jù)實(shí)時(shí)人流量進(jìn)行當(dāng)前人流量...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于云計(jì)算的光伏組件能效數(shù)據(jù)在線處理方法，該方法獲取任一光伏組件和每一參考光伏組件在每個(gè)時(shí)刻的能效數(shù)據(jù)，得到任一光伏組件在當(dāng)天的能效數(shù)據(jù)序列和每個(gè)參考光伏組件在當(dāng)天的參考能效數(shù)據(jù)序列；若能效數(shù)據(jù)序列中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種中期延伸期污染物預(yù)報(bào)生成方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)歷史多源觀測(cè)數(shù)據(jù)、高分辨率數(shù)值模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品數(shù)據(jù)和再分析資料產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域劃分處理，以得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；構(gòu)建污染物中期延伸期預(yù)報(bào)模型，基于預(yù)處理數(shù)據(jù)反復(fù)進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于自適應(yīng)賦權(quán)優(yōu)化的接觸網(wǎng)狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)；方法包括采集接觸網(wǎng)動(dòng)靜態(tài)參數(shù)，采用層次分析法、熵權(quán)法計(jì)算各參數(shù)的主觀、客觀權(quán)重，采用組合權(quán)重法計(jì)算靜態(tài)復(fù)合權(quán)重；采集接觸網(wǎng)動(dòng)靜態(tài)參數(shù)的歷史退化數(shù)據(jù)，采用時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取各參數(shù)的預(yù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于電力數(shù)據(jù)的企業(yè)生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)測(cè)方法，涉及企業(yè)生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過(guò)采集企業(yè)實(shí)時(shí)電力數(shù)據(jù)、水耗、熱/氣能耗數(shù)據(jù)及設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)，包括振動(dòng)、溫度和壓力傳感器數(shù)據(jù)；利用動(dòng)態(tài)權(quán)重計(jì)算生產(chǎn)趨勢(shì)指數(shù)、產(chǎn)品能效指數(shù)，并結(jié)合設(shè)備健康系...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種老舊油氣管道泄漏誘因識(shí)別方法，用于提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的可靠性，便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的泄漏風(fēng)險(xiǎn)，減少因管道泄漏而帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失和環(huán)境危害。本申請(qǐng)方法包括：獲取樣本老舊油氣管道的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；通過(guò)計(jì)算各內(nèi)部因素之間的相關(guān)性系數(shù)，篩選出...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N混凝土噴射回彈率優(yōu)化決策方法及系統(tǒng)。其中，本申請(qǐng)首先采集并提取噴射撞擊聲發(fā)射信號(hào)中的時(shí)頻特征，同時(shí)采集混凝土噴射過(guò)程中的激光多普勒陣列測(cè)量數(shù)據(jù)，以獲取混凝土流速分布，接著對(duì)時(shí)頻特征與混凝土流速分布進(jìn)行多源融合處理，并提取回彈關(guān)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于半導(dǎo)體制造領(lǐng)域，提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外延生長(zhǎng)率計(jì)算方法及系統(tǒng)，其中方法包括：將不同外延生長(zhǎng)工藝下的反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和預(yù)處理得到原始數(shù)據(jù)集，反射周期數(shù)映射模型根據(jù)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行第一路權(quán)重調(diào)制和驗(yàn)證得到已訓(xùn)練的反射周期數(shù)映射模型...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)字印刷機(jī)的運(yùn)行監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：采集每個(gè)運(yùn)行參數(shù)，對(duì)所有運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行聚類，得到每個(gè)聚類簇，獲取每個(gè)運(yùn)行參數(shù)所在的聚類簇中數(shù)據(jù)分布的穩(wěn)定性；根據(jù)每個(gè)運(yùn)行參數(shù)所在的聚類簇中運(yùn)行參數(shù)之間的時(shí)間...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于自適應(yīng)時(shí)序分解的大壩安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有效信息提取方法、系統(tǒng)，首先獲取大壩單測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)時(shí)間序列；采用多種群Jaya算法自適應(yīng)優(yōu)化變分模態(tài)分解(VMD)的控制參數(shù)；利用優(yōu)化后的VMD對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行非遞歸分解，通過(guò)相關(guān)系數(shù)?能量熵復(fù)合指...
								
        
							
        
							
						
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      技術(shù)分類
      
                  
      
                      
                  
      
                
      
            
      
          
      
      
      
    
      
    
    

























































































































































 
 
    







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