检索结果-内蒙古大学图书馆

本发明公开了一种装置模型文件增量修改方法及装置，属于嵌入式装置配置文件修改领域。其方法包括：接收装置的模型文件配置信息和解耦事件符号配置信息；其中所述模型文件配置信息和解耦事件符号配置信息通过用户在可视化页面配置得到；根据所述模型文件配置信息和解耦事件符号配置信息生成装置原生模型文件和装置解耦事件描述文件；其中所述装置解耦事件描述文件至少包括事件信号定位信息和事件信号解耦配置信息；所述装置原生模型文件中的事件信号通过信号定位信息进行唯一性定位；接收用户解耦配置修改保存请求；修改所述装置解耦事件描述文件中的事件信号解耦配置信息；根据装置原生模型文件和修改后的装置解耦事件描述文件，生成装置增量模型文件。

关键词：配置信息解耦模型文件事件描述文件事件信号事件符号生成装置嵌入式装置唯一性定位信息接收用户配置文件配置修改信号定位页面配置增量模型增量修改装置模型可视化保存

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一种基于OFD文档的增量修改方法

一种基于OFD文档的增量修改方法

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作者：不公告发明人 330096 江西省南昌市高新区火炬大街579号绿悦科技大厦15楼

本发明公开了一种基于OFD文档的增量修改方法，其步骤是：打开OFD文档，确定操作内容，创建增量文件，解析增量文件，添加修改内容至增量文件，获取版本列表，获取修改记录列表，保存增量文件，输入版本号，还原至指定版本，将增量文件... 详细信息

标准号: CN109165198A

本发明公开了一种基于OFD文档的增量修改方法，其步骤是：打开OFD文档，确定操作内容，创建增量文件，解析增量文件，添加修改内容至增量文件，获取版本列表，获取修改记录列表，保存增量文件，输入版本号，还原至指定版本，将增量文件的版本内容与修改前的OFD文档合并，最终形成与指定版本号一致的OFD文档。本发明以OFD文档标准规范和XML格式规范为基础，在标准的OFD文档中，添加自定义的增量文件，使得OFD文档内容不受增量修改内容影响；保证了OFD文档的原始数据及格式不被破坏，使OFD文档拥有了版本恢复功能，使OFD文档拥有了查看修改记录的功能。

关键词：文档增量文件增量修改版本恢复版本内容标准规范操作内容内容影响文档合并文档内容原始数据自定义记录还原解析保存创建保证

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用于对错误检测码的增量修改的方法和系统

用于对错误检测码的增量修改的方法和系统

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作者： M·赫希 S·T·克莱因 Y·托夫 L·阿罗诺维奇美国纽约阿芒克

提供用于错误检测码操作的增量修改的示例方法、系统和计算机程序产品实施例。在一个实施例中，仅举例而言，对于需要第一错误检测码(EDC)值被计算和验证的、并且正在经历针对在独立时间间隔中变成可用和修改的至少一个随机定位的子块... 详细信息

标准号: CN104040505B

提供用于错误检测码操作的增量修改的示例方法、系统和计算机程序产品实施例。在一个实施例中，仅举例而言，对于需要第一错误检测码(EDC)值被计算和验证的、并且正在经历针对在独立时间间隔中变成可用和修改的至少一个随机定位的子块的修改的数据块，为随机定位的子块中的每个随机定位的子块计算第二EDC值。应用第二EDC值的增量影响用于计算第一EDC值并且用于当替换随机定位的子块中的至少一个随机定位的子块时重新计算第一EDC值。资源消耗与被添加和修改的随机定位的子块中的至少一个随机定位的子块的大小成比例。附加系统和计算机程序产品实施例被公开并且提供有关优点。

关键词：随机定位子块计算机程序产品错误检测码增量修改重新计算资源消耗数据块可用替换验证应用

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片上网络的增量拓扑修改

片上网络的增量拓扑修改

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作者： B·德勒斯库里 M·谢里夫美国加利福尼亚州

对基于初始要求集的初始片上网络(NoC)拓扑进行增量修改以满足不同要求集。每次增量修改包括：最小化对初始拓扑中的现有组件的改变次数。最小化改变包括：保留初始NoC拓扑中的现有组件的名称。

标准号: CN115080500A

关键词：拓扑现有组件增量修改最小化片上网络保留

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基于概率图模型的动态评价行为建模

基于概率图模型的动态评价行为建模

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作者：王飞云南大学

学位级别：硕士

随着Web2.0的不断普及和电子商务应用的迅速发展,大规模的在线评价数据不断产生,使用户行为数据分析和用户行为建模成为可能,且具有重要意义。考虑到用户评价数据和评价行为的动态性,本文以带有隐变量的贝叶斯网(隐变量模型)作为各属性... 详细信息

随着Web2.0的不断普及和电子商务应用的迅速发展,大规模的在线评价数据不断产生,使用户行为数据分析和用户行为建模成为可能,且具有重要意义。考虑到用户评价数据和评价行为的动态性,本文以带有隐变量的贝叶斯网(隐变量模型)作为各属性间依赖关系及其不确定性表示的基本框架,构建既能刻画用户评价数据中各属性间相互依赖的不确定性、也能描述用户行为动态性的评价行为模型,以及模型的增量修改方法。为了构建动态评价行为模型,本文首先以贝叶斯信息标准(BIC)分值作为模型与数据拟合度的度量标准,提出基于打分搜索方法从每个时间片的用户评价数据构建各时间片隐变量模型的方法,并给出基于期望最大(EM)算法的隐变量取值填充方法。其次,考虑时序的不可逆性质,即有向边的方向只能从前一个时间片中的变量指向后一个时间片中的变量,本文提出了相邻时间片间隐变量模型的构建方法。接着,本文提出基于最大似然估计(MLE)的动态评价行为模型中各节点条件概率表的计算方法。为了实现动态评价行为模型的增量修改,本文首先给出了新增评价数据对当前模型中节点影响度的定义,并以影响度为基础,提出基于马尔可夫覆盖求解修改子结构的方法。其次,本文提出根据条件互信息和时间的不可逆性质来修正修改子结构相邻时间片变量间的有向边的方法;然后,以BIC为度量,提出基于打分搜索方法从新增评价数据构建时间片中变量间的有向边的方法。进而,实现了动态评价行为模型的增量修改。建立在MovieLens数据集上的实验,测试了动态评价行为构建过程中各算法的运行时间,以及增量修改算法的运行时间;同时,还测试了本文动态评价行为模型预测用户评价行为的平均绝对误差(MAE)、正确率、覆盖率和F1值。实验结果验证了本文提出的动态用户行为建模方法的高效性及有效性。

关键词：用户评价数据隐变量模型动态行为模型贝叶斯网增量修改

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一种面向众核架构的神经网络增量编译方法和装置

一种面向众核架构的神经网络增量编译方法和装置

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作者：何煜坤李莹马德章明孙世春金孝飞邓水光潘纲 311100 浙江省杭州市余杭区之江实验室南湖总部

本发明公开一种面向众核架构的神经网络增量编译方法和装置，该方法包括：步骤一，获得前次编译结果，并复原为编译器对应的中间表示结构；步骤二，分别对前次编译的模型和当前编译的模型，进行逐层匹配，识别前次编译的模型和当前编译... 详细信息

标准号: CN115904394A

本发明公开一种面向众核架构的神经网络增量编译方法和装置，该方法包括：步骤一，获得前次编译结果，并复原为编译器对应的中间表示结构；步骤二，分别对前次编译的模型和当前编译的模型，进行逐层匹配，识别前次编译的模型和当前编译的模型之间产生的变化；步骤三，对产生变化的模型网络层完成增量分析得到增量数据，对与产生变化的网络层相连的层，递归地完成依赖性分析来确认重新编译最小集合；步骤四，对复原的中间表示结构进行解析，定位中间表示结构中涉及增量修改的节点，再进行增量填充和重编译；步骤五，对经过增量填充和重编译的中间表示结构进行部分序列化，生成编译结果文件。本发明能够减少重复编译优化的耗时，提高编译效率。

关键词：编译中间表示复原填充方法和装置依赖性分析结果文件模型网络神经网络增量编译增量分析增量数据增量修改重新编译最小集合编译器网络层序列化递归耗时解析匹配架构重复优化

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一种面向众核架构的神经网络增量编译方法和装置

一种面向众核架构的神经网络增量编译方法和装置

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作者：何煜坤李莹马德章明孙世春金孝飞邓水光潘纲 311100 浙江省杭州市余杭区之江实验室南湖总部

标准号: CN115904394B

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