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文档简介
林格尔县盛乐经济园区云谷大道东路2根据所述属性特征,构建多个数据类别矩阵,所述数据类别矩3.根据权利要求2所述的异构数据查询优化方法,其特征在于,所述根据所述属性特根据关键识别信息的数目确定向量的行数,以及根据属性特征的数目确定向量的列述目标提取特征值中的每个像素值根据所述激活函数得3获取模块,用于获取异构数据的关键识别信息,并根据所述所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1_7任一项所述的异构数据查4数据集成和统一查询接口技术,将不同数据源的异构数据整合到一个统一的查询平台上。56所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上所述的异构数据查询优化方法78现有的3D卷积神经网络的主要改进在于增加了一个激活层,该激活层在系统的本地设置,于同一个数据可以根据关键识别信息不同或者不同的特征属性,可以通过多个类别矩阵表9[0040]如图5所示,基于上述异构数据查询优化方法,本发明还相应提供了一种电子设[0041]存储器520在一些实施例中可以是该电子设备的内部存储单元,例如电子设备的子设备上配备的插接式硬盘,智能存储卡(SmartMediaCard,SMC安全数字(Secure内部存储单元也包括外部存储电子设备。存储器520用于存储安装于电子设备的应用软件[0042]处理器510在一些实施例中可以是一中央处理器(CentralProcessingUnit,CPU微处理器或其他数据处理芯片,用于运行存储器520中存储的程序代码或处理数据,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,
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