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          • 本發(fā)明提供了一種同時(shí)復(fù)用波長(zhǎng)與偏振的光學(xué)衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),具有這樣的特征,包括光源模塊,用于生成N個(gè)不同波長(zhǎng)的平行光;偏振平行光生成模塊,用于將各個(gè)平行光分別轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的偏振光;編碼模塊,用于分別根據(jù)各個(gè)輸入圖像和對(duì)應(yīng)的偏振光進(jìn)行偏振編碼,...
          • 本公開(kāi)提出一種模型的量化方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及模型量化技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:確定待量化模型中待優(yōu)化的各個(gè)權(quán)重矩陣;基于與所述權(quán)重矩陣關(guān)聯(lián)的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),獲取每個(gè)所述權(quán)重矩陣對(duì)應(yīng)的權(quán)重轉(zhuǎn)移參數(shù);基于每個(gè)所述權(quán)重矩陣對(duì)應(yīng)的權(quán)重轉(zhuǎn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于增強(qiáng)梯度和類激活映射的可解釋性方法,用于對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行事后可視化解釋,提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可信度和適用性。該方法的主要技術(shù)方案包括以下步驟:首先選擇合適基線,然后從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定卷積層提取基線和輸入的激活圖,其次通...
          • 本公開(kāi)提供了一種基于肖特基二極管的太赫茲混頻器設(shè)計(jì)方法及裝置,可以應(yīng)用于太赫茲技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:基于輸入信號(hào)的工作頻率范圍,確定懸置微帶線的參數(shù)特征;基于射頻信號(hào)的工作頻率范圍和懸置微帶線的參數(shù)特征,確定射頻波導(dǎo)探針的端口特征;基于本振...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施例提供了一種用于芯片設(shè)計(jì)的方法和裝置。該方法包括:獲取在第一二維畫(huà)布中的第一圖元,該第一圖元表示集成電路堆疊中的第一電路單元;將第一圖元投影到第二二維畫(huà)布以生成第一投影圖元,第一二維畫(huà)布和第二二維畫(huà)布對(duì)應(yīng)于集成電路堆疊中的不同堆...
          • 本發(fā)明涉及油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于儲(chǔ)氣庫(kù)的氣藏?cái)?shù)值模擬方法,基于儲(chǔ)氣庫(kù)地質(zhì)特征及氣藏類型,建立地質(zhì)模擬模型,并基于地質(zhì)模擬模型建立數(shù)值模擬模型,實(shí)現(xiàn)設(shè)定時(shí)間跨度的氣藏生產(chǎn)動(dòng)態(tài)歷史擬合,修正、完善地質(zhì)模擬模型及數(shù)值模擬模型,利用修正、...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種分析凸輪軸偏磨的方法,屬于發(fā)動(dòng)機(jī)零件制造領(lǐng)域。該方法包括:搭建凸輪軸和搖臂的三維模型;凸輪軸和搖臂的三維模型包括凸輪軸、搖臂、以及滾子;對(duì)凸輪軸和搖臂的三維模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分,并添加氣門(mén)支反力,以建立凸輪軸和搖臂的有限元模...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種層間垂向滲流特征表征方法,包括:建立研究區(qū)層間夾層模型;對(duì)所述夾層模型不同屬性的網(wǎng)格賦傳導(dǎo)率值,形成垂向傳導(dǎo)率模型,利用所述垂向傳導(dǎo)率模型進(jìn)行所述研究區(qū)的層間垂向滲流特征表征;有效解決復(fù)合砂體內(nèi)部不同單元層間存在垂向串流現(xiàn)象...
          • 本發(fā)明提供一種對(duì)稱可搜索加密方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取待更新文件的關(guān)鍵字、操作類型和文件標(biāo)識(shí)符;根據(jù)關(guān)鍵字、操作類型和文件標(biāo)識(shí)符,得到與關(guān)鍵字相關(guān)的數(shù)據(jù)塊,將數(shù)據(jù)塊發(fā)送至服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)并更新預(yù)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)存證處理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:獲取業(yè)務(wù)消息隊(duì)列中的至少一個(gè)新增業(yè)務(wù)消息,并解析至少一個(gè)新增業(yè)務(wù)消息,獲得與至少一個(gè)新增業(yè)務(wù)消息各自關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)接口。當(dāng)各業(yè)務(wù)接口中存在滿足數(shù)據(jù)存證條件的目標(biāo)業(yè)務(wù)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種數(shù)據(jù)聚合方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,該方法包括:壓測(cè)框架通過(guò)多個(gè)壓測(cè)機(jī)執(zhí)行壓測(cè)任務(wù),得到多個(gè)壓測(cè)機(jī)分別對(duì)應(yīng)的第一壓測(cè)數(shù)據(jù);壓測(cè)框架基于第一壓測(cè)數(shù)據(jù)的類型,對(duì)多個(gè)壓測(cè)機(jī)分別對(duì)應(yīng)的第一壓測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合,得到多個(gè)壓測(cè)機(jī)分別對(duì)應(yīng)的第...
          • 本公開(kāi)提出一種露天礦山的數(shù)據(jù)分類方法和裝置,該方法包括:獲取與露天礦山對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)分類指示信息,根據(jù)數(shù)據(jù)分類指示信息,制定數(shù)據(jù)盤(pán)點(diǎn)模板,根據(jù)數(shù)據(jù)盤(pán)點(diǎn)模板對(duì)露天礦山進(jìn)行數(shù)據(jù)資源盤(pán)點(diǎn),以得到露天礦山相關(guān)數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)信息,對(duì)露天礦山進(jìn)行業(yè)務(wù)流程梳理...
          • 本發(fā)明涉及油氣計(jì)量技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于時(shí)頻特征的流量計(jì)故障在線檢測(cè)與分類方法。該基于時(shí)頻特征的流量計(jì)故障在線檢測(cè)與分類方法,首先利用小波包分解提取振動(dòng)和聲音計(jì)算時(shí)頻參數(shù)構(gòu)建PCA模型,利用PCA模型確定SPE統(tǒng)計(jì)量和T2
          • 本發(fā)明提出了一種基于雙重身份確認(rèn)的聚類聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法。本發(fā)明所提出的聚類聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法包括在服務(wù)端進(jìn)行聚類和在客戶端進(jìn)行聚類身份確認(rèn)兩種機(jī)制,通過(guò)在服務(wù)端對(duì)屬于同一簇的客戶端進(jìn)行更細(xì)粒度的簇劃分,在客戶端從其本地?cái)?shù)據(jù)集中采樣一部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)對(duì)所有的...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N網(wǎng)站識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品;方法包括:對(duì)待識(shí)別網(wǎng)站進(jìn)行模擬訪問(wèn),并記錄在模擬訪問(wèn)過(guò)程中所生成的多個(gè)資源請(qǐng)求;基于多個(gè)資源請(qǐng)求,生成待識(shí)別網(wǎng)站的待識(shí)別網(wǎng)站指紋,并獲取至少一個(gè)目標(biāo)網(wǎng)站的目標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N無(wú)人區(qū)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:將目標(biāo)識(shí)別區(qū)域劃分為若干柵格,計(jì)算每個(gè)柵格的駐留點(diǎn)密度,根據(jù)每個(gè)柵格的駐留點(diǎn)密度確定目標(biāo)駐留點(diǎn);在目標(biāo)駐留點(diǎn)中隨機(jī)選擇一個(gè)駐留點(diǎn)作為頭部駐留點(diǎn),以頭部駐留點(diǎn)所在的柵格為頭部柵格...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種內(nèi)容預(yù)覽方法以及相關(guān)設(shè)備,可以當(dāng)檢測(cè)到目標(biāo)對(duì)象對(duì)客戶端中目標(biāo)文件的內(nèi)容預(yù)覽操作,且所述客戶端處于內(nèi)容保密模式時(shí),基于所述目標(biāo)對(duì)象的對(duì)象權(quán)限,向所述客戶端對(duì)應(yīng)的服務(wù)端發(fā)送資源獲取請(qǐng)求;觸發(fā)所述服務(wù)端基于所述資源獲取請(qǐng)求所指示的...
          • 一種推薦方法、裝置、設(shè)備、集群以及介質(zhì),涉及人工智能領(lǐng)域。所述方法包括:獲取第一推薦請(qǐng)求,第一推薦請(qǐng)求包括第一待測(cè)數(shù)據(jù)以及第一標(biāo)記,第一待測(cè)數(shù)據(jù)為多場(chǎng)景推薦系統(tǒng)所支持的多場(chǎng)景中第一場(chǎng)景所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),第一標(biāo)記指示第一待測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)第一場(chǎng)景;根據(jù)...
          • 本公開(kāi)提供了一種推送處理方法、相關(guān)裝置和介質(zhì)。該方法包括:獲取多個(gè)推送基礎(chǔ)特征;將多個(gè)推送基礎(chǔ)特征輸入多任務(wù)預(yù)測(cè)模型,得到與多個(gè)任務(wù)對(duì)應(yīng)的第一概率;基于與多個(gè)任務(wù)對(duì)應(yīng)的第一概率,通過(guò)融合參數(shù)確定模型確定融合參數(shù);基于與多個(gè)任務(wù)對(duì)應(yīng)的第一概率...
          • 本發(fā)明適用于單機(jī)或分布式多數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)同步校驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域。提供了一種分布式數(shù)據(jù)校驗(yàn)方法及算法。將數(shù)據(jù)整理成一個(gè)數(shù)據(jù)平面,通過(guò)一定的算法對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)一從左到右和從右到左處理,得到第一組和第二組校驗(yàn)數(shù)據(jù)且兩組數(shù)據(jù)相同。采用第二種算法對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)一從上到下...
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