数据处理方法和系统.pdf
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相关资料
数据处理方法和系统.pdf
本申请公开了一种数据处理方法和系统。其中,该方法包括:获取采集数据;利用已部署的数据处理模型对采集数据进行处理,得到采集数据的处理结果,其中,数据处理模型用于将采集数据输入至特征提取模型中,得到目标特征,并将目标特征输入至自适应模型中,得到处理结果;在处理结果满足预设处理条件的情况下,基于采集数据,对自适应模型的参数进行更新,其中,特征提取模型的参数保持不变。本申请解决了相关技术中上线部署后的数据处理模型随着时间流逝发生模型退化,导致处理效果下降的技术问题。
数据处理方法和系统.pdf
响应于执行解除分配指令,从处理器核向较低级别缓存发送解除分配请求,该解除分配请求指定目标缓存线的目标地址。作为响应,确定目标地址是否命中较低级别缓存。如果是,则将目标缓存线保留在较低级别缓存的数据阵列中,以及更新较低级别缓存的替换顺序字段,使得目标缓存线响应于后续缓存未命中包括目标缓存线的同余类而更可能从较低级别缓存被收回。响应于后续缓存未命中,将目标缓存线剔除至较低级别缓存,并带有目标缓存线是处理器核的在先解除分配请求的目标的指示。
数据处理方法和系统.pdf
本发明涉及一种数据处理方法和系统,首先获取待处理数据流通过流处理将待处理数据流以时间片为单位切分成数据块并获取数据块的数据块分区标识,之后根据批量处理的时间将流处理分级为第一级流处理与第二级流处理,将数据块分区标识通过第一级流处理进行清洗后存储至分布式存储系统,并提交数据块进入第二级流处理,数据块经第二级流处理的处理后存储至海杜普分布式文件系统。这种数据处理方法和系统采用流处理分级机制,根据数据块分区标识和数据块设定第一级与第二级流处理,使得数据处理可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法,满足了对海量
数据处理方法和系统.pdf
本申请公开了一种数据处理方法和系统。其中,该方法包括:接收模型训练请求;获取模型训练请求的多组训练样本和初始模型,其中,至少一组训练样本包括:多帧训练影像,以及多帧训练影像的参考坐标,参考坐标是基于多帧训练影像中包含的目标对象的分段特征确定的;利用多组训练样本对初始模型进行训练,得到定位模型;输出定位模型。本申请解决了相关技术中的数据处理方法无法实现海量医学影像快速检索的技术问题。
图片数据处理方法和系统.pdf
本发明提供了一种图片数据处理方法和系统,本发明的图片数据处理方法,可获取工件的实测图像数据,将其先与良品数据存储模块中预存的预存良品图像数据比较,如果不是良品,则与次品数据存储模块中预存的预存次品图像数据比较,如果不是次品,可经由人工识别判断工件是良品还是次品,并配合人机交互模块扩充良品数据存储模块和次品数据存储模块的数据库。本发明所述的图片数据处理方法,可实现良品数据存储模块和次品数据存储模块数据库的及时更新,有效防止因实际缺陷与预存次品图像数据不符导致的实质存在缺陷误判为良品的不足,可较好的提高对工件