机柜建模渲染方法、装置、设备、存储介质及产品

    公开(公告)号:CN119579793A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411763579.7

    申请日:2024-12-03

    Abstract: 本申请涉及计算机技术领域,提供一种机柜建模渲染方法、装置、设备、存储介质及产品。方法包括:确定初始机柜模型;获取待调整属性参数;基于待调整属性参数和网格的网格坐标,确定网格偏移量,并基于网格偏移量,对初始机柜模型的外观和初始机柜模型的结构进行变形,获得调整后的机柜模型;其中,外观和结构的变形过程通过第一数学公式描述,第一数学公式是基于初始机柜模型的当前模型状态、属性参数和结构变化参数确定的。通过上述方式,无需重新建模,而是直接根据待调整属性参数计算生成调整后的机柜模型,过程简单、耗时短,可避免引入人为误差,可满足高效率和高实时性的需求,有利于设计人员及时发现问题并进行调整和修改。

    决策权限信息分配方法、装置、设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN116506438A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310545146.3

    申请日:2023-05-15

    Abstract: 本申请公开了一种决策权限信息分配方法、装置、设备及计算机存储介质。根据本申请实施例,获取终端设备的时延补偿系数和遍历耗时;基于时延补偿系数和遍历耗时,计算终端设备查找到决策信息的实际耗时;基于实际耗时、第一云边缘服务器的空间容量和第一云边缘服务器的下沉空间容量之间的关系信息,确定下沉空间容量;向云中心服务器发送终端设备的决策权限信息的变更信息,以用于云中心服务器根据变更信息和第二云边缘服务器的空间容量查找目标第二云边缘服务器,并向目标第二云边缘服务器发送决策权限信息,能够使得云边缘服务器所管理的终端设备的数量与云边缘服务器的处理能力尽可能适配,进而减小决策信息获取的时延,增强用户使用体验感。

    云服务推荐方法及装置
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116415063A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202210001632.4

    申请日:2022-01-04

    Abstract: 本申请提供一种云服务推荐方法及装置。所述方法包括:将当前用户信息输入训练好的第一深度学习模型,以根据所述第一深度学习模型,从由历史订单的各服务资源形成的频繁项集合中,确定与所述当前用户信息相匹配的至少一个目标资源频繁项;将各目标资源频繁项输入训练好的第二深度学习模型,确定各所述目标资源频繁项的服务受理时长;根据各所述目标资源频繁项的服务受理时长,获取服务受理时长最小的所述目标资源频繁项进行服务推荐。本申请实施例提供的云服务推荐方法能够向用户推荐精确的服务资源的同时,优化推荐的服务资源的受理耗时。

    问句纠错方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115688748A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202110850150.1

    申请日:2021-07-27

    Abstract: 本发明提供一种问句纠错方法、装置、电子设备及存储介质,采用了问句纠错模型,该问句纠错模型包括编码层和解码层,编码层包括第一类卷积神经网络层以及Transformer层的编码端,解码层包括第二类卷积神经网络层以及Transformer层的解码端。问句纠错模型在训练时使用的问句文本样本以及问句文本样本对应的修正问句文本样本,可以根据实际训练需要得到的问句纠错模型的精确度进行选取,从而解决N‑gram模型中N过大时,模型参数空间过大的问题。而且,由于问句纠错模型应用了词向量,由于词向量是一种分布式特征表示,通过词向量能考虑到词的语义,可以很好的缓解传统统计词表征的高稀疏特点。

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