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          • 本申請?zhí)峁┮环N設(shè)備授權(quán)系統(tǒng)、方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì),所述設(shè)備授權(quán)系統(tǒng)包括掃描設(shè)備、終端和服務(wù)器,終端被配置為與掃描設(shè)備建立連接,獲取掃描設(shè)備的設(shè)備信息,設(shè)備信息包括唯一標(biāo)識和位置標(biāo)識;在與服務(wù)器連接的狀態(tài)下,向服務(wù)器發(fā)送掃描設(shè)備的設(shè)備...
          • 本公開是關(guān)于一種指紋解鎖方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),在接收到用戶請求使用指紋解鎖電子設(shè)備時(shí),先獲取屏幕狀態(tài)以在息屏狀態(tài)下喚醒屏幕執(zhí)行指紋解鎖,使得指紋解鎖不再受屏幕狀態(tài)限制,通過同時(shí)發(fā)送點(diǎn)亮光斑指令和指紋采集指令,使得指紋傳感器采用用戶...
          • 本公開是關(guān)于一種信息處理方法、裝置、終端設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,信息處理方法包括:顯示激活碼獲取界面;其中,用戶身份識別卡的管理控件用于調(diào)用所述激活碼獲取界面,所述激活碼獲取界面包括調(diào)用相機(jī)進(jìn)行掃描或圖像采集的界面;通過所述激活碼獲...
          • 本申請公開一種數(shù)據(jù)量化方法,包括:運(yùn)行人工智能AI模型,獲取AI模型運(yùn)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)包括多個(gè)群組,確定多個(gè)群組中的第一群組中的數(shù)據(jù)的異常程度,異常程度指示第一群組中的數(shù)據(jù)的大小的差異程度,根據(jù)異常程度確定對第一群組中的數(shù)據(jù)進(jìn)行異...
          • 本說明書實(shí)施例提供故障預(yù)測方法及裝置、故障預(yù)測模型訓(xùn)練方法及裝置、計(jì)算設(shè)備、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,故障預(yù)測方法應(yīng)用于云計(jì)算系統(tǒng),云計(jì)算系統(tǒng)包括服務(wù)處理單元,故障預(yù)測方法包括:獲取服務(wù)處理單元的異常日志數(shù)據(jù)以及異常日志數(shù)據(jù)的日志獲取...
          • 本說明書實(shí)施例提供故障預(yù)測方法、故障預(yù)測模型訓(xùn)練方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中故障預(yù)測方法包括:獲取服務(wù)處理單元的異常日志數(shù)據(jù)和單元屬性信息;根據(jù)異常日志數(shù)據(jù),確定異常事件序列;將單元屬性信息和所述異常事件序列輸入故障預(yù)測模...
          • 本說明書實(shí)施例提供故障預(yù)測方法、故障預(yù)測模型訓(xùn)練方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中故障預(yù)測方法應(yīng)用于云計(jì)算系統(tǒng),云計(jì)算系統(tǒng)包括服務(wù)處理單元,方法包括:獲取服務(wù)處理單元的異常日志數(shù)據(jù),并根據(jù)異常日志數(shù)據(jù),確定異常事件序列;根據(jù)異常...
          • 本公開實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中該方法包括:獲取新增物料數(shù)據(jù),并確定所述新增物料數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一文本數(shù)據(jù);對所述第一文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本特征提取,得到第一特征向量;從預(yù)設(shè)知識庫中確定與所述第一特征向量相似的標(biāo)簽向...
          • 本發(fā)明涉及一種基于長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和多元高斯分布的運(yùn)動(dòng)預(yù)測方法,采集數(shù)據(jù),構(gòu)建模型輸入信息;提取坐標(biāo)中數(shù)據(jù)計(jì)算運(yùn)動(dòng)預(yù)測數(shù)據(jù)集的均值及方差;進(jìn)行歸一化處理,然后將歸一化后的數(shù)據(jù)輸入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出分解的參數(shù)進(jìn)行求得概率密度函數(shù);...
          • 本申請實(shí)施例公開了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法、裝置及相關(guān)設(shè)備,可應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括:獲取支付交易數(shù)據(jù);對時(shí)間類維度信息進(jìn)行特征映射處理,得到時(shí)間映射特征;對數(shù)值類維度信息進(jìn)行特征映射處理,得到數(shù)值映射特征;對描述類維度信息進(jìn)行分詞處...
          • 本申請公開了一種分類預(yù)測模型的評估方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。該方法包括:獲取第一樣本數(shù)據(jù)和多個(gè)第二樣本數(shù)據(jù);獲取所述多個(gè)第二樣本數(shù)據(jù)分別與所述第一樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度;基于所述多個(gè)第二樣本數(shù)據(jù)分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度,...
          • 本申請?zhí)峁┮环N用戶標(biāo)簽整合方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:獲取目標(biāo)內(nèi)容、目標(biāo)內(nèi)容的標(biāo)簽、以及目標(biāo)內(nèi)容的標(biāo)簽向量;根據(jù)目標(biāo)內(nèi)容的標(biāo)簽和預(yù)設(shè)的標(biāo)簽關(guān)系表,確定標(biāo)簽的上級標(biāo)簽、以及標(biāo)簽和上級標(biāo)簽的標(biāo)簽層級結(jié)構(gòu);根據(jù)標(biāo)簽和上級標(biāo)簽的標(biāo)簽...
          • 本申請公開了一種推薦內(nèi)容的展示方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:顯示與第一品牌方有關(guān)的第一推薦內(nèi)容;接收針對第一推薦內(nèi)容的內(nèi)容選擇操作,獲取第一推薦內(nèi)容的至少一部分;根據(jù)第一推薦內(nèi)容的至少一部分以及與第一品牌方有關(guān)...
          • 本公開涉及一種請求數(shù)據(jù)的處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取新生成的第一請求的配置信息;根據(jù)所述配置信息,查詢客戶端的請求列表中是否存在與所述第一請求相同的第二請求,所述請求列表中維護(hù)有待處理的請求;在所述請求...
          • 本申請公開了一種推薦內(nèi)容顯示方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人機(jī)交互領(lǐng)域。該方法包括:顯示信息流界面,所述信息流界面中包括焦點(diǎn)顯示位置;在第一推薦內(nèi)容處于所述焦點(diǎn)顯示位置進(jìn)行顯示的情況下,以第一顯示效果顯示所述第一推薦內(nèi)容;響應(yīng)于...
          • 本公開實(shí)施例提供一種素材排序方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),通過獲取第一素材序列和第二素材序列,第一素材序列中包括對應(yīng)第一加載權(quán)限的第一素材項(xiàng);根據(jù)素材應(yīng)用信息,得到第一素材項(xiàng)和第二素材項(xiàng)分別對應(yīng)的優(yōu)先顯示程度,其中,素材應(yīng)用信息表征目標(biāo)時(shí)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N封面圖生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:確定針對第一多媒體內(nèi)容的封面圖的描述信息;呈現(xiàn)第一多媒體內(nèi)容的至少一個(gè)候選封面圖,其中,至少一個(gè)候選封面圖由數(shù)字助手基于描述信息生成。該方法針對多媒體內(nèi)容的封面圖的生成過程,針對...
          • 本申請公開了一種位置關(guān)系確定方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中,該方法包括:獲取目標(biāo)對象的位置數(shù)據(jù)與目標(biāo)區(qū)域的邊界數(shù)據(jù),其中,邊界數(shù)據(jù)用于描述構(gòu)建目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)邊;基于邊界數(shù)據(jù)構(gòu)造目標(biāo)映射關(guān)系,其中,目標(biāo)映射關(guān)系用于表示邊界數(shù)據(jù)對應(yīng)的哈希映射關(guān)...
          • 本申請實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)可視化方法及裝置,該方法包括:計(jì)算設(shè)備集群先獲取描述文本,描述文本包括圖表主題信息以及圖表描述信息。計(jì)算設(shè)備集群再將描述文本輸入第一模型,獲得第一模型輸出的查詢語句和第一屬性信息,查詢語句是第一模型根據(jù)圖表主題信息確...
          • 本發(fā)明公開了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基數(shù)估計(jì)的數(shù)據(jù)庫多列掃描方法,包括如下步驟:步驟一、使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基數(shù)估計(jì)模型作為查詢條件選擇率的估計(jì)系統(tǒng)框架;其中,基于樹的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為概率圖形模型,通過樹結(jié)構(gòu)表示變量及其條件依賴關(guān)系;在樹模型中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)代...
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