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知识产权简介:本发明属于多处理器系统的任务调度技术领域，具体涉及一种用于片上异构多处理器系统，基于柏克莱封包过滤器(Berkeley Packet Filter, 以下简称BPF)技术的任务调度方法。这种嵌入式系统在保持低功耗和实时性能的同时，又可以运行具有丰富功能和人机界面（HMI）的复杂应用，因此在智能精密制造、物联网和汽车电子领域应用前景广阔。
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知识产权简介:本发明的目的是提供一种结合向量数据库和图检索技术的知识服务方法，通过提升大型语言模型在特定领域的知识检索能力，提高用户信息检索的效率和准确性，解决信息盲区问题，促进用户在快速、高效获取专业知识方面的需求。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／数据处理和存储服务
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知识产权简介:本发明涉及的是一种基于节点关联性的图采样方法，具体是一种利用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)，即马尔科夫链蒙特卡罗方法的基于节点关联性的采样方法。
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知识产权简介:一种非连续和重叠实体识别系统，包括：文本表征单元、依存关系注入单元、二维文本表示单元以及抽取解码单元，本发明通过字字关系的有向图结构对非连续和重叠实体表示进行建模，明显提升了实体识别准确率和识别效率。
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知识产权简介:针对本地内存资源扩展性不足的问题，先前许多远程内存研究通过让计算节点访问内存节点上的内存资源，达到内存池化的目的。它们根据访问远程内存的系统层次可分为基于linux kernel 缺页机制和基于用户态的运行时库两类。后者结合用户态应用语义，克服了kernel缺页路径的开销以及固定页粒度带来的读写放大问题，提升了远程访存的性能。 目前基于用户态运行时库的远程内存研究在内存节点上有远程内存管理和网络请求处理两大开销，对内存节点的CPU造成了巨大压力，这有违存算分离式架构的基本原则。新兴的可编程智能网卡已经在数据中心中得到广泛应用，能够卸载主机上的部分功能从而减少主机CPU开销，提升性能。 本发明借助智能网卡的可编程特性，对远程内存的内存节点功能进行卸载，可实现远程内存网内管理和内存节点无感接入。
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知识产权简介:本专利介绍了一种结构类型的小分子化合物，主要发明内容包括下图所示的小分子化合物（式I小分子化合物）以及该化合物在医药上容许的盐或其溶剂合物，该小分子示踪剂可以在体内外特异性识别α-突触核蛋白聚集，可用于与突触核蛋白疾病以及其他错误折叠蛋白相关的神经退行性疾病（如帕金森病、路易小体痴呆、多系统萎缩、阿尔茨海默病、肌萎缩侧索硬化等）的临床诊断。
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知识产权简介:毫米波雷达在自动驾驶领域中具有广泛应用，能够提供距离、速度和角度信息。但在实际应用中会受到多径效应的影响，导致点云数据中存在虚假目标，极大影响自动驾驶的安全性。本发明提出了一种基于毫米波雷达点云的虚假目标去除系统，利用激光雷达点云作为真值，判定毫米波雷达点云数据中的虚假目标并进行标记，将标记后的毫米波雷达点云作为训练集，训练具有去除虚假目标功能的神经网络，该神经网络能够满足点云的无序性、相关性、变换不变性等特点，能够将单个点与局部和整体建立联系。利用训练完成的神经网络即可实现去除未标记的毫米波雷达点云中虚假目标的功能。本发明仅需使用单个毫米波雷达传感器的一个测量周期的雷达数据即可完成虚假目标去除，实验表明本发明可以在维持原有信息的基础上去除虚假目标，保证自动驾驶的安全性。
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知识产权简介:本发明提供了一种具身飞行智能体在高动态环境下安全地完成语言命令的方法和系统。该方法结合视觉语言模型的场景理解以及大语言模型的规划能力，使飞行智能体能安全地完成用户输入的复杂指令。该系统包含了基于视觉语言模型的感知模块以及安全模块，基于语言大模型的规划模块和无人机控制接口。在系统运行阶段中，智能体接受来自于用户的命令，规划模块进行任务的拆分并调用相应的任务记忆和代码生成器生成相应的可执行代码，并通过调用感知的接口得到任务相关的感知信息，最终通过安全检查模块检查后，执行相应代码以完成用户的指令。该系统通过结合各个模块中高性能低帧率的大模型，高帧率的传统方法。以及使用涉及隐私，潜在风险和碰撞的安全检测模块从而达到在高动态环境中任务的安全高效执行。
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知识产权简介:一种基于无线空中计算的同态加密加法运算的实现方法，在无线网络中包含一个接收机和个发射机，发射机和接收机间通过无线信道通信。该方法包括：在发射端，依次施行加密、分解、映射、加扰、添加误差项和OFDM调制的过程；在接收端，依次施行空中计算、解调、解映射、重构和解密的过程。本发明通过利用无线多址接入信道的叠加特性，同时实现了同态加密密文传输和加法运算的过程，提升了密文传输频谱效率，降低了执行同态运算的时延。同时本发明也提出了一种控制密文误差累积水平的方法，与传统方法相比，该方法拥有极低的计算复杂度。
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知识产权简介:一种基于变分自编码器的光伏数据异常检测与故障诊断方法及系统，通过数据处理算法对原始生产数据进行自动化处理，成为标准化的输入数据，并选取部分样本构成训练集；构建变分自编码器模型；根据训练好的模型，得到待检测数据的异常分值和隐变量等信息；构建异常诊断机器学习模型对待检测数据的隐变量进行聚类，诊断出具体的异常类型；搭建人工标注接口对测试数据进行标注，用标注后的数据来评估模型异常检测和诊断的效果。本发明通过数据自动化处理、时间序列异常检测等算法，有利于实现以光伏发电数据为主的新能源发电数据的收集、整理、标注、检测、诊断自动化，形成对于光伏产业量化评估、异常检测、故障诊断的基础技术支撑。
- 国民经济行业: 电力、热力、燃气及水生产和供应业／电力、热力生产和供应业／电力生产／太阳能发电
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