移动终端的运动轨迹确定方法及系统

    公开(公告)号:CN115412852B

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202110587388.X

    申请日:2021-05-27

    Abstract: 本发明提供一种移动终端的运动轨迹确定方法及系统,其中,方法包括:基于移动终端记录的轨迹信息,确定缺失区域的前位置点和后位置点;其中,缺失区域为轨迹信息缺失的区域;前位置点为在缺失区域前与缺失区域最接近的非缺失点;后位置点为在缺失区域后与缺失区域最接近的非缺失点;确定前位置点和后位置点之间的距离不小于预设距离阈值;若确定前位置点和后位置点时间差不大于第一预设时间阈值,则根据插值法确定缺失区域运动轨迹,否则,基于移动终端记录的历史轨迹信息,确定缺失区域运动轨迹;根据移动终端记录的轨迹信息和缺失区域运动轨迹,确定移动终端的运动轨迹。能够提高生成的运动轨迹的准确性。

    一种数据备份方法、装置、设备、介质以及产品

    公开(公告)号:CN118860749A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411336604.3

    申请日:2024-09-24

    Abstract: 本申请公开了一种数据备份方法、装置、设备、介质以及产品。本方法对目标数据进行编码得到第一目标码和第二目标码,将第一目标码以及第二目标码进行串联得到目标级联码,并将目标级联码进行保存,以便于在目标数据丢失的情况下,通过目标级联码对目标数据进行恢复。由于级联码采用短码串行级联的方式构造长码,级联编码的长度小于采用单一结构、单一形式的码构造长码的长度,因此具有译码复杂度低、纠错能力强以及编码效率高等优点。该技术可以用于解决不同节点掉队情况下的缓存恢复问题,能够在一定存储冗余的情况下,尽可能地提高译码的成功率,实现数据丢失后的有效恢复。

    数据融合方法、装置、设备、存储介质及产品

    公开(公告)号:CN118568670B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411040489.5

    申请日:2024-07-31

    Abstract: 本申请公开了一种数据融合方法、装置、设备、存储介质及产品,涉及大数据技术领域,包括:利用预设数据分类规则集中各数据分类规则,确定多个数据源中符合数据分类规则的各数据行的数据标签;针对每种数据标签,从多个数据源中,提取出数据标签对应的各数据行中选定数据属性的来源信息;其中,选定数据属性为数据分类规则的分类依据,数据标签与选定数据属性之间存在第一对应关系,选定数据属性与来源信息之间存在第二对应关系;根据所有第一对应关系和所有第二对应关系,生成多个数据源的数据查询视图,作为多个数据源的数据融合结果。本申请解决了数据融合方法效率低的技术问题,提高了数据融合效率。

    生成会话推荐结果的方法、装置、设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN117786203A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311694592.7

    申请日:2023-12-11

    Abstract: 本申请公开了一种生成会话推荐结果的方法、装置、设备及计算机存储介质,涉及人工智能技术领域。该生成会话推荐结果的方法包括:在会话序列数据集中,获取与目标会话序列中的N个商品信息关联的N个邻居商品候选序列;通过指针网络对N个邻居商品候选序列中的商品信息进行重排序和筛选处理,得到N个全局信息,全局信息为与邻居商品候选序列重排序和筛选处理后的商品信息关联的信息;根据N个全局信息,通过软注意力机制确定与目标会话序列关联的第一表征向量;根据目标会话序列的第一表征向量,生成与目标会话序列关联的会话推荐结果,会话推荐结果包括至少一个推荐商品信息。

    冷热数据识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117290789A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202310882742.0

    申请日:2023-07-18

    Abstract: 本发明公开了一种冷热数据识别方法、装置、设备及存储介质,涉及数据处理技术领域,方法包括:获取大数据集群中的数据表以及数据表信息;对数据表信息进行特征提取,得到特征数据,特征数据包括数据访问频次、数据生成时间和数据分区时间;根据特征数据对树算法模型进行训练,得到目标树模型,树算法模型基于XGBoost算法构建,训练过程中的损失函数采用加权的二元交叉熵函数,训练过程中的目标函数基于包括正则项的代价函数建立;利用目标树模型对数据表中的数据进行属性识别,得到数据识别结果。本发明解决了识别冷热数据的方法存在识别精准度较差的问题,实现了基于机器学习的冷热数据自动识别,提升了冷热数据识别的精准度和效率。

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