专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]分布式数据库的策略配置方法、装置、设备及介质-CN202211726741.9在审
  • 于典;徐亚鹏 - 金篆信科有限责任公司
  • 2022-12-29 - 2023-06-06 - G06F9/445
  • 本申请涉及一种分布式数据库的策略配置方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:在协调组件代理收到运维平台的初始变更请求的情况下,根据初始变更请求生成策略变更请求;通过协调组件代理将策略变更请求发送至各个管理节点的第一组件代理;通过第一组件代理根据策略变更请求进行策略变更,并在变更完成后将完成信号返回至协调组件代理;通过协调组件代理根据各个完成信号确定策略配置结果,并响应初始变更请求将策略配置结果返回至运维平台。通过协调组件代理向管理节点的第一组件代理下发策略变更请求,然后根据第一组件代理返回的完成信号确定策略配置结果,解决了策略变更过程需要暂停其他操作的问题。
  • 分布式数据库策略配置方法装置设备介质
  • [发明专利]用于车机设备的测试系统和方法、存储介质-CN202211497952.X在审
  • 程越强;聂眉宁;李振环;王衍豪;眭震钧 - 蔚来软件科技(上海)有限公司
  • 2022-11-28 - 2023-04-07 - G06F30/20
  • 本申请涉及用于车机设备的测试系统和方法、存储介质,所述测试系统包括通过物理机虚拟的所述车机设备、指令翻译模块和分析模块,并且所述车机设备包括虚拟硬件模块和虚拟操作系统,其中:所述虚拟硬件模块被配置成接收用于测试所述车机设备的第一指令,其中所述第一指令适用于所述车机设备;所述指令翻译模块被配置成将所述第一指令翻译成适用于所述物理机的第二指令;所述虚拟操作系统包括驻留在其中的目标测试程序,并且所述目标测试程序被配置成响应于所述第二指令执行测试过程;以及所述分析模块被配置成分析所述测试过程的执行结果,并且识别所述第二指令所对应的所述目标测试程序。
  • 用于设备测试系统方法存储介质
  • [发明专利]版本管理方法及装置-CN202211468454.2在审
  • 马笑 - 中国银行股份有限公司
  • 2022-11-22 - 2023-04-07 - G06F8/71
  • 生成待提交的中间版本目录;接收版本持续构建系统、版本自动化部署平台、代码管理平台传输的版本,将中间版本目录与所述版本合并,生成中间版本;根据中间版本生成最终提交版本;根据待办任务汇总文件和最终提交版本,在配置管理系统自动选择系统单模版,生成配置管理系统单;将最终提交版本和配置管理系统单保存至预先设定的版本管理文档中,供配置管理系统进行发布操作。
  • 版本管理方法装置
  • [发明专利]一种测试方法和测试平台-CN202211529781.4在审
  • 杨定钢 - 超聚变数字技术有限公司
  • 2022-11-30 - 2023-06-09 - G06F11/36
  • ,涉及软件测试技术领域,用于解决现有技术中测试效率低的问题,有助于降低测试脚本编写的复杂度,减少由人工编写脚本过程中增加的较多的主观因素,基于该测试脚本实现自动化运行,从而有助于技术人员根据测试结果对配置资料和该方法包括:获取web应用的配置资料;其中,配置资料用于描述web应用的操作过程;从配置资料中提取目标元素;其中,目标元素是用于表征web应用的目标功能的测试步骤的元素;根据目标元素生成目标测试用例的测试脚本
  • 一种测试方法平台
  • [发明专利]一种基于RISC-V指令集拓展的加速计算装置及方法-CN202211636249.2在审
  • 王中风;黄龙威;方超;林军 - 南京大学
  • 2022-12-20 - 2023-06-09 - G06N3/063
  • 本申请提供了一种基于RISC‑V指令集拓展的加速计算装置与方法,包括:RISC‑V微处理器核模块,被配置为控制量化神经网络的读写,存储指令和小规模数据,进行取指操作,并生成自定义指令;协处理器核模块,被配置为执行来自RISC‑V微处理器核模块发送的自定义指令;存储模块,通过AXI总线与AXI互联设备相连接,其中,所述存储模块包括:DDR存储器,被配置为存储大批量的用于生成自定义指令的量化神经网络参数;DDR控制器,被配置为控制DDR存储器的读写,以解决目前的CNN模型的计算量以及参数量都十分庞大,导致模型在运行过程中需要占用大量内存,同时消耗超高算力的问题。
  • 一种基于risc指令拓展加速计算装置方法

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