网络适配框架的构建方法、装置、设备及存储介质.pdf
小寄****淑k
亲,该文档总共17页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
网络适配框架的构建方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及人工智能领域,公开了一种网络适配框架的构建方法、装置、设备及存储介质。方法包括:对待处理网络框架进行信息提取处理,得到候选框架配置信息;通过目标框架类型确定目标框架配置信息;对候选框架配置信息及目标框架配置信息进行比对,得到差异配置项并进行配置信息转换处理,得到目标配置文件;通过候选框架配置信息及目标配置文件从多个映射关系中确定目标映射关系;对待转换字符串进行转换,得到目标框架字符串;通过目标框架字符串生成目标框架;对目标框架进行功能性验证,得到验证结果并对验证结果进行判断,当验证结果为通过验证
SASE网络架构的构建方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请的实施例揭示了一种SASE网络架构的构建方法、装置、设备及存储介质,包括:确定多个客户端中两两客户端之间的链路的网络质量分数;基于得到的多个网络质量分数对所述多个客户端进行聚类处理,得到多个客户端簇;在每个客户端簇对应的聚类中心对应的位置设置POP点,基于设置的多个POP点构建SASE网络架构。本申请实施例基于得到的多个网络质量分数对所述多个客户端进行聚类处理,进而基于聚类得到的聚类中心确定POP点的设置位置,能够在提高SASE网络架构的网络服务质量的同时,降低网络服务的成本。
新场景适配方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明属于深度学习技术领域,公开了一种新场景适配方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:从旧数据集中选取目标正样本;获取新场景图像,从新场景图像中截取目标区域,得到目标负样本;将目标正样本与目标负样本进行融合,得到新样本;确定新样本对应的分类结果;根据新样本和对应的分类结果构成新数据集;根据旧数据集和新数据集对预设分类模型进行训练。通过上述方式,将现有旧数据集中的样本数据作为正样本,将场景图像作为负样本,融合生成新数据集,根据旧数据集和新数据集对预设分类模型进行训练,使得预设分类模型快速适配新场景,无需采
一种网络拓扑构建方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种网络拓扑构建方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取网关的mac地址;基于网关的mac地址,确定与网关具备父子关系的下挂终端;确定下挂终端为组网终端时,基于组网终端的mac地址,确定与组网终端具备父子关系的下挂终端;利用网关与其下挂终端的父子关系,和组网终端与其下挂终端的父子关系,构建所述网关的网络拓扑。如此,通过网关和组网终端的mac地址,逐层获取下挂终端及下挂终端间的父子关系,直至下挂终端不为组网终端,即下挂终端不会继续连接下挂终端,停止获取,使得构建的网络拓扑中包含网关下的
几何神经网络模型构建方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种几何神经网络模型构建方法、装置、设备及存储介质。其中,所述方法包括:根据预设模型确定神经网络的连接关系、节点、连边和连边方向;其中,节点用于对数据进行特征处理;连边表征神经网络中的数据流;连边方向表征数据的传递方向;根据节点对数据的特征处理确定节点模型;其中,节点模型包含预设个卷积层;根据神经网络的连接关系与节点模型,构建几何神经网络模型;其中,几何神经网络模型包括提取图像的低层次特征、神经网络中的特征重用、特征通道线性组合、构建图像的全局特征、网络正则化中的至少一部分功能实现。本方案将具