本發(fā)明公開(kāi)了一種用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速的自適應(yīng)BFP量化方法及裝置，本發(fā)明方法包括計(jì)算當(dāng)前的張量采用當(dāng)前的分塊大小進(jìn)行BFP量化時(shí)所有塊的均方誤差，如果均方誤差小于等于量化誤差閾值，則對(duì)當(dāng)前的張量根據(jù)當(dāng)前的分塊大小進(jìn)行BFP量化，結(jié)束并退...

本發(fā)明涉及薄壁加筋結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種主應(yīng)力跡線驅(qū)動(dòng)的含孔變剛度復(fù)合材料曲筋結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，包括以下步驟：對(duì)初始含孔結(jié)構(gòu)進(jìn)行有限元分析，提取應(yīng)力場(chǎng)并處理生成平滑連續(xù)的主應(yīng)力方向場(chǎng)；基于主應(yīng)力方向場(chǎng)進(jìn)行主應(yīng)力跡線追蹤，并對(duì)追蹤得到的...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于可信執(zhí)行環(huán)境的私有鏈存證方法及系統(tǒng)，本發(fā)明方法包括下述步驟：可信執(zhí)行環(huán)境TEE和應(yīng)用分別生成公私鑰對(duì)，應(yīng)用調(diào)用可信執(zhí)行環(huán)境TEE提供的鏈管理服務(wù)注冊(cè)公鑰；應(yīng)用將需要保存的證據(jù)作為交易緩存到該應(yīng)用對(duì)應(yīng)的交易池中，利用區(qū)...

本發(fā)明公開(kāi)了一種針對(duì)GPU的圖處理緩存結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)存取方法，目的是解決圖處理過(guò)程中GPU緩存命中率低、頻繁訪問(wèn)GPU顯存的問(wèn)題。本發(fā)明緩存結(jié)構(gòu)由T?緩存、S?緩存、N?緩存、頂點(diǎn)分類模塊組成；T?緩存存儲(chǔ)緩存行中高頻訪問(wèn)的數(shù)據(jù)；S?緩存由...

本發(fā)明涉及電磁功能材料領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于微米片狀鋁漿料的多層結(jié)構(gòu)電磁屏蔽膜材及其制備方法，從下至上依次包括：柔性基材層、微米片狀鋁電磁屏蔽涂層、環(huán)境防護(hù)層，柔性基材層為超高分子量聚合物纖維增強(qiáng)聚合物基復(fù)合材料薄膜，所述微米片狀鋁電...

本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于向量空間加權(quán)的高保真脫敏數(shù)據(jù)生成方法及裝置。所述方法包括采集樣本數(shù)據(jù)，識(shí)別樣本數(shù)據(jù)的敏感類型，將每條樣本數(shù)據(jù)切分為多個(gè)層級(jí)片段；對(duì)每條樣本數(shù)據(jù)，以當(dāng)前層級(jí)每個(gè)碼點(diǎn)出現(xiàn)的原始計(jì)數(shù)和當(dāng)前層級(jí)每個(gè)碼點(diǎn)出現(xiàn)...

本申請(qǐng)涉及一種基于預(yù)聚合引擎的事件推演可視化方法、裝置及設(shè)備，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：通過(guò)預(yù)聚合引擎對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行包括智能預(yù)處理、基礎(chǔ)聚合和智能預(yù)聚合的高效處理，并結(jié)合基于事件處理引擎的事件推演模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)事件推演預(yù)測(cè)與可視...

本發(fā)明涉及八木天線技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種矩形波導(dǎo)饋電的對(duì)稱八木天線，包括波導(dǎo)饋電網(wǎng)絡(luò)，用于傳輸和導(dǎo)引主輸入信號(hào)，并耦合提取后輸出；密封罩，與波導(dǎo)饋電網(wǎng)絡(luò)連接，用于建立并維持真空環(huán)境，并防止高壓擊穿；饋電振子，處于真空環(huán)境內(nèi)，與波導(dǎo)饋電網(wǎng)絡(luò)...

本發(fā)明涉及跨域?qū)嶓w同一性匹配與信息融合方法、系統(tǒng)，涉及實(shí)體匹配技術(shù)領(lǐng)域。包括：通過(guò)基于規(guī)則的實(shí)體匹配、基于相似度的實(shí)體匹配、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)體匹配、基于圖的實(shí)體匹配中至少兩類方法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)體數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)體匹配，輸出實(shí)體匹配結(jié)果；通過(guò)基于...

本申請(qǐng)涉及一種低功耗四相位分布式數(shù)字低壓差線性穩(wěn)壓器，屬于電子電路技術(shù)領(lǐng)域，包括四相位時(shí)鐘電路以及連接至同一負(fù)載網(wǎng)絡(luò)的四個(gè)數(shù)字LDO子單元；四相位時(shí)鐘電路用于通過(guò)由四個(gè)分頻器以及三個(gè)反相器組成的時(shí)鐘相位調(diào)整通路，將輸入時(shí)鐘信號(hào)轉(zhuǎn)換為相同...

本發(fā)明實(shí)施例提供一種海洋湍流的仿真方法及系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)海洋湍流模擬中處理湍流序參數(shù)的物理約束問(wèn)題，基于海洋湍流的湍流分子指向和湍流分子指向角度的角度限制條件，構(gòu)建能量?jī)?yōu)化表達(dá)式；求導(dǎo)并引入隱變量組，得到微分區(qū)域的能量?jī)?yōu)化表達(dá)式；基...

本發(fā)明公開(kāi)了姿態(tài)引導(dǎo)的人體圖像生成方法，步驟包括：獲取姿態(tài)骨骼條件圖像；將姿態(tài)骨骼節(jié)點(diǎn)視為“質(zhì)量點(diǎn)”，通過(guò)模擬節(jié)點(diǎn)間“引力”動(dòng)態(tài)調(diào)整掩碼和注意力權(quán)重，生成優(yōu)化后的姿態(tài)骨骼圖特征；用IP?Adapter適配器建立雙路分支結(jié)構(gòu)，優(yōu)化姿態(tài)可控...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)分復(fù)用陀螺的起振方法、裝置及系統(tǒng)，應(yīng)用于諧振陀螺儀領(lǐng)域，包括：在第一階段，對(duì)陀螺儀施加最大值的單脈沖進(jìn)行激勵(lì)；在第二階段，循環(huán)交替執(zhí)行檢測(cè)陀螺儀中諧振子的振動(dòng)狀態(tài)的步驟，以及執(zhí)行以滿量程輸出模式對(duì)陀螺儀進(jìn)行激勵(lì)的步...

本發(fā)明公開(kāi)了一種束流能量可調(diào)的離子束加工裝置，包括底座、支架、負(fù)極電極板、正極電極板、光闌和電能控制模塊，底座的中部設(shè)有圓形通孔，負(fù)極電極板和正極電極板的一端均固定在底座上，負(fù)極電極板和正極電極板之間圍合成圓柱形離子束通道，光闌通過(guò)支架...

本發(fā)明所提供的首光子成像激光雷達(dá)深度信息重構(gòu)方法及系統(tǒng)，是通過(guò)將目標(biāo)的測(cè)量數(shù)據(jù)矩陣中的所有像素值按光子到達(dá)時(shí)刻進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到光子到達(dá)時(shí)刻?像素?cái)?shù)量占比直方圖；根據(jù)光子到達(dá)時(shí)刻?像素?cái)?shù)量占比直方圖通過(guò)時(shí)域加窗獲取需剔除的噪聲值；再引入...

本發(fā)明公開(kāi)了用于單智能體的三維視覺(jué)高精度實(shí)時(shí)定位方法及系統(tǒng)，屬于視覺(jué)定位技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取單智能體的視覺(jué)相機(jī)曝光實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，分析視覺(jué)相機(jī)曝光表征因子，判斷單智能體的視覺(jué)相機(jī)曝光執(zhí)行方案，進(jìn)行單智能體的視覺(jué)相機(jī)曝光調(diào)節(jié)，判斷單智能體的視覺(jué)...

本申請(qǐng)涉及一種跨域數(shù)據(jù)中臺(tái)共享交換中實(shí)體融合方法、裝置和設(shè)備。所述方法包括：讀取源域和目標(biāo)域中實(shí)體的基本信息、屬性樹和屬性值信息，并設(shè)定屬性的重要度；基于實(shí)體的基本信息和屬性樹判斷是否為同一實(shí)體；當(dāng)判定為同一實(shí)體時(shí)，對(duì)屬性和屬性值進(jìn)行相...

本申請(qǐng)屬于粒子加速技術(shù)領(lǐng)域，涉及基于激光與錐型靶相互作用的離子束產(chǎn)生系統(tǒng)，包括：激光源、真空靶室、傳輸聚焦裝置、調(diào)制固體靶以及光束分離模塊；激光源設(shè)在真空靶室的外部并作為輸入端，光束分離模塊設(shè)在真空靶室的外部并作為輸出端，傳輸聚焦裝置以...

本申請(qǐng)涉及一種SAR圖像跨域目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括：先以訓(xùn)練樣本對(duì)集合預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)使其具備目標(biāo)與復(fù)雜背景區(qū)分能力，再結(jié)合該主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)及單階段檢測(cè)頭，構(gòu)建SAR跨域目標(biāo)檢測(cè)模型，隨后將跨域訓(xùn)練集合中源域與目...

本發(fā)明公開(kāi)了一種探測(cè)器及其中文有害文本的檢測(cè)方法，涉及基于特定計(jì)算模型的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。該中文有害文本的檢測(cè)方法，包括：利用中文語(yǔ)義字音字形多模態(tài)語(yǔ)言模型獲取已經(jīng)標(biāo)注文本的融合嵌入，構(gòu)成標(biāo)注樣本編碼集；利用中文語(yǔ)義字音字形多模態(tài)語(yǔ)言...