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    一種基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法、裝置及電子設(shè)備制造方法及圖紙

    技術(shù)編號:44524755 閱讀:0 留言:0更新日期:2025-03-07 13:16
    本發(fā)明專利技術(shù)提供了一種基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法、裝置及電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取初始數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)中心資源分配任務(wù);結(jié)合服務(wù)器資源配置和所述大數(shù)據(jù)中心資源分配任務(wù),確定服務(wù)器與任務(wù)之間的資源匹配信息;基于所述資源匹配信息確定管理所述初始數(shù)據(jù)的目標(biāo)服務(wù)器;基于區(qū)塊鏈通過所述目標(biāo)服務(wù)器對所述初始數(shù)據(jù)進行分享。本發(fā)明專利技術(shù)確保了數(shù)據(jù)在分享過程中的安全性、完整性和可追溯性,增強了數(shù)據(jù)的可靠性和可信度,為數(shù)據(jù)的后續(xù)應(yīng)用提供了堅實的基礎(chǔ)。

    【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

    本專利技術(shù)涉及數(shù)據(jù)管理,尤其涉及一種基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法、裝置及電子設(shè)備


    技術(shù)介紹

    1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為推動社會進步和企業(yè)發(fā)展的重要力量。在各行各業(yè)積極擁抱大數(shù)據(jù)的背景下,企業(yè)希望通過數(shù)據(jù)分析和挖掘來發(fā)現(xiàn)新的商機、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。然而,數(shù)據(jù)的海量性、多樣性和高速性也給數(shù)據(jù)的管理和利用帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。

    2、現(xiàn)有的基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法在資源分配和任務(wù)調(diào)度方面也存在不足,難以充分利用服務(wù)器資源,提高數(shù)據(jù)處理效率。

    3、因此,提出一種基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法、裝置及電子設(shè)備。


    技術(shù)實現(xiàn)思路

    1、本說明書提供一種基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法、裝置及電子設(shè)備,確保了數(shù)據(jù)在分享過程中的安全性、完整性和可追溯性,增強了數(shù)據(jù)的可靠性和可信度,為數(shù)據(jù)的后續(xù)應(yīng)用提供了堅實的基礎(chǔ)。

    2、本說明書提供一種基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,包括:

    3、獲取初始數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)中心資源分配任務(wù);

    4、結(jié)合服務(wù)器資源配置和所述大數(shù)據(jù)中心資源分配任務(wù),確定服務(wù)器與任務(wù)之間的資源匹配信息;

    5、基于所述資源匹配信息確定管理所述初始數(shù)據(jù)的目標(biāo)服務(wù)器;

    6、基于區(qū)塊鏈通過所述目標(biāo)服務(wù)器對所述初始數(shù)據(jù)進行分享。

    7、可選的,所述獲取初始數(shù)據(jù),包括:

    8、獲取所述初始數(shù)據(jù)的邊緣頻率;

    9、基于所述邊緣頻率,調(diào)整所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),并計算出所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件;

    10、基于所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,得到所述初始數(shù)據(jù)的傳輸最短路徑;

    11、基于所述初始數(shù)據(jù)的傳輸最短路徑,確定所述初始數(shù)據(jù)的采集目標(biāo)函數(shù);

    12、基于所述初始數(shù)據(jù)的采集目標(biāo)函數(shù),完成所述初始數(shù)據(jù)的采集。

    13、可選的,所述獲取所述初始數(shù)據(jù)的邊緣頻率,包括:

    14、

    15、其中,fb表示所述初始數(shù)據(jù)的邊緣頻率,xu表示所述初始數(shù)據(jù)的置信度,f(x)表示所述初始數(shù)據(jù)的平滑函數(shù),μb表示邊緣方差,g(ω)表示邊緣頻率函數(shù),f′表示所述初始數(shù)據(jù)的邊緣頻率方差,cg表示所述初始數(shù)據(jù)采集的干擾誤差,cl表示濾波器。

    16、可選的,所述基于所述邊緣頻率,調(diào)整所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),并計算出所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,包括:

    17、基于所述邊緣頻率,調(diào)整所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),包括:

    18、

    19、其中,εw表示所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),e0表示所述初始數(shù)據(jù)的冗余特質(zhì),ωe表示所述初始數(shù)據(jù)的權(quán)重,ρr表示冗余特征的密度指標(biāo),re表示不包含冗余特質(zhì)的所述初始數(shù)據(jù),λs表示提前設(shè)定的閾值,λr表示所述初始數(shù)據(jù)的識別閾值;

    20、基于所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),計算出所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,包括:

    21、

    22、其中,yr表示所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,dj表示所述初始數(shù)據(jù)與采集節(jié)點之間的距離,μl表示相鄰兩個采集節(jié)點之間的方差,vt表示所述初始數(shù)據(jù)的傳輸速度,vs表示所述初始數(shù)據(jù)的采集速度,dp表示所述初始數(shù)據(jù)之間的傳輸距離。

    23、可選的,所述基于所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,得到所述初始數(shù)據(jù)的傳輸最短路徑,包括:

    24、

    25、其中,wr表示所述初始數(shù)據(jù)的傳輸最短路徑,cs表示所述初始數(shù)據(jù)的采集窗口,bs表示所述初始數(shù)據(jù)的采集列表,t表示數(shù)據(jù)采集周期,fd表示所述初始數(shù)據(jù)的振幅,表示所述初始數(shù)據(jù)的變化參數(shù),as表示所述初始數(shù)據(jù)的振幅變化值。

    26、可選的,所述基于所述初始數(shù)據(jù)的傳輸最短路徑,確定所述初始數(shù)據(jù)的采集目標(biāo)函數(shù),包括:

    27、

    28、其中,φ(x)表示所述初始數(shù)據(jù)的采集目標(biāo)函數(shù),fc表示所述初始數(shù)據(jù)的頻率,表示采集窗口的均值,tu表示所述初始數(shù)據(jù)的采集時間間隔,q表示所述初始數(shù)據(jù)的采集節(jié)點與跳數(shù)之間的關(guān)系,zf表示fc下所述初始數(shù)據(jù)的跳數(shù)。

    29、可選的,所述結(jié)合服務(wù)器資源配置和所述大數(shù)據(jù)中心資源分配任務(wù),確定服務(wù)器與任務(wù)之間的資源匹配信息,包括:

    30、

    31、其中,f(si,tj)表示資源匹配信息,djk表示所述大數(shù)據(jù)中心資源分配任務(wù)tj對資源類型k的需求量,rik表示服務(wù)器si對資源類型k的可用量,β表示調(diào)節(jié)因子。

    32、本說明書提供一種基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理裝置,包括

    33、獲取模塊,用于獲取初始數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)中心資源分配任務(wù);

    34、確定模塊,用于結(jié)合服務(wù)器資源配置和所述大數(shù)據(jù)中心資源分配任務(wù),確定服務(wù)器與任務(wù)之間的資源匹配信息;

    35、管理模塊,用于基于所述資源匹配信息確定管理所述初始數(shù)據(jù)的目標(biāo)服務(wù)器;

    36、分享模塊,用于基于區(qū)塊鏈通過所述目標(biāo)服務(wù)器對所述初始數(shù)據(jù)進行分享。

    37、可選的,所述獲取模塊,包括:

    38、獲取所述初始數(shù)據(jù)的邊緣頻率;

    39、基于所述邊緣頻率,調(diào)整所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),并計算出所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件;

    40、基于所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,得到所述初始數(shù)據(jù)的傳輸最短路徑;

    41、基于所述初始數(shù)據(jù)的傳輸最短路徑,確定所述初始數(shù)據(jù)的采集目標(biāo)函數(shù);

    42、基于所述初始數(shù)據(jù)的采集目標(biāo)函數(shù),完成所述初始數(shù)據(jù)的采集。

    43、可選的,所述獲取所述初始數(shù)據(jù)的邊緣頻率,包括:

    44、

    45、其中,fb表示所述初始數(shù)據(jù)的邊緣頻率,xu表示所述初始數(shù)據(jù)的置信度,f(x)表示所述初始數(shù)據(jù)的平滑函數(shù),μb表示邊緣方差,g(ω)表示邊緣頻率函數(shù),f′表示所述初始數(shù)據(jù)的邊緣頻率方差,cg表示所述初始數(shù)據(jù)采集的干擾誤差,cl表示濾波器。

    46、可選的,所述基于所述邊緣頻率,調(diào)整所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),并計算出所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,包括:

    47、基于所述邊緣頻率,調(diào)整所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),包括:

    48、

    49、其中,εw表示所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),e0表示所述初始數(shù)據(jù)的冗余特質(zhì),ωe表示所述初始數(shù)據(jù)的權(quán)重,ρr表示冗余特征的密度指標(biāo),re表示不包含冗余特質(zhì)的所述初始數(shù)據(jù),λs表示提前設(shè)定的閾值,λr表示所述初始數(shù)據(jù)的識別閾值;

    50、基于所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),計算出所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,包括:

    51、

    52、其中,yr表示所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,dj表示所述初始數(shù)據(jù)與采集節(jié)點之間的距離,μl表示相鄰兩個采集節(jié)點之間的方差,vt表示所述初始數(shù)據(jù)的傳輸速度,vs表示所述初始數(shù)據(jù)的采集速度,dp表示所述初始數(shù)據(jù)之間的傳輸距離。

    53、可選的,所述基于所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,得到所述初始數(shù)據(jù)的傳輸最短路徑,包括:<本文檔來自技高網(wǎng)...

    【技術(shù)保護點】

    1.一種基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,包括:

    2.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述獲取初始數(shù)據(jù),包括:

    3.如權(quán)利要求2所述的基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述獲取所述初始數(shù)據(jù)的邊緣頻率,包括:

    4.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述基于所述邊緣頻率,調(diào)整所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),并計算出所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,包括:

    5.如權(quán)利要求4所述的基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述基于所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,得到所述初始數(shù)據(jù)的傳輸最短路徑,包括:

    6.如權(quán)利要求5所述的基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述基于所述初始數(shù)據(jù)的傳輸最短路徑,確定所述初始數(shù)據(jù)的采集目標(biāo)函數(shù),包括:

    7.如權(quán)利要求6所述的基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述結(jié)合服務(wù)器資源配置和所述大數(shù)據(jù)中心資源分配任務(wù),確定服務(wù)器與任務(wù)之間的資源匹配信息,包括:

    8.一種基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,包括:

    9.一種電子設(shè)備,其中,該電子設(shè)備包括:

    10.一種計算機可讀存儲介質(zhì),其中,所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲一個或多個程序,所述一個或多個程序當(dāng)被處理器執(zhí)行時,實現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項所述的方法。

    ...

    【技術(shù)特征摘要】

    1.一種基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,包括:

    2.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述獲取初始數(shù)據(jù),包括:

    3.如權(quán)利要求2所述的基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述獲取所述初始數(shù)據(jù)的邊緣頻率,包括:

    4.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述基于所述邊緣頻率,調(diào)整所述初始數(shù)據(jù)的參數(shù),并計算出所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,包括:

    5.如權(quán)利要求4所述的基于人工智能的大數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述基于所述初始數(shù)據(jù)的實時采集總量的約束條件,得到所述初始數(shù)據(jù)的傳輸最短路徑,包括:<...

    【專利技術(shù)屬性】
    技術(shù)研發(fā)人員:孫相革寧涉洋
    申請(專利權(quán))人:上海智富康科技有限公司
    類型:發(fā)明
    國別省市:

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