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								      顯示方法及相關(guān)產(chǎn)品，應(yīng)用于智能車輛技術(shù)領(lǐng)域。本申請中，顯示控制裝置通過屏幕，在界面上顯示多個觸控組件，且顯示控制裝置可利用輸入的操作指示，對觸控組件進(jìn)行動態(tài)組合，使得一個觸控組件可關(guān)聯(lián)車載設(shè)備的多個可調(diào)節(jié)功能。本申請?zhí)峁┑姆桨钢С纸M合車載設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種NVME盤的管理方法和存儲系統(tǒng)的管理系統(tǒng)，涉及NVME盤存儲管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：在NVME盤處于負(fù)載的情況下，讀取NVME盤的日志，以獲取至少一個已使用壽命百分差值和對應(yīng)的采集時間間隔，從而計算得到NVME盤的到期時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多尺度transformer模型的算力資源預(yù)測方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。上述方法根據(jù)目標(biāo)預(yù)測時間點對應(yīng)的多個時間尺度，在每一時間尺度下對目標(biāo)資源的歷史狀態(tài)信息序列進(jìn)行采樣，構(gòu)建目標(biāo)資源在每一時間尺度下的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于殘差圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的算力資源預(yù)測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，涉及算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于殘差圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的算力資源預(yù)測方法，包括：獲取每個算力節(jié)點及算力節(jié)點對應(yīng)關(guān)聯(lián)節(jié)點的算力資源歷史數(shù)據(jù)，生成算力節(jié)點的歷史時間序列；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于趨勢預(yù)測的算力資源分配方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述基于趨勢預(yù)測的算力資源分配方法包括：將算力網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的算力數(shù)據(jù)進(jìn)行時序?qū)R與特征工程處理，轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的時間序列數(shù)據(jù)；將所述時間序列數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于評價預(yù)測的鏡像數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取多個鏡像數(shù)據(jù)和對應(yīng)的記錄參數(shù)；根據(jù)每一所述鏡像數(shù)據(jù)對應(yīng)的所述記錄參數(shù)，計算每一所述鏡像數(shù)據(jù)對應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量；根據(jù)所述數(shù)據(jù)質(zhì)量從高到低對部分或全部的所述鏡像數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于偽標(biāo)簽的意圖識別模型訓(xùn)練方法、意圖識別方法和裝置，方法包括：將樣本文本輸入到語言模型中提取特征向量；基于特征向量對樣本文本聚類，將聚類結(jié)果作為偽標(biāo)簽，計算有標(biāo)注樣本文本的真實標(biāo)簽與偽標(biāo)簽的歸一化互信息；確定每個樣本對應(yīng)的置...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大語言模型增強多模態(tài)學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計處理方法和裝置及介質(zhì)，可應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請通過預(yù)設(shè)視覺模型進(jìn)行情緒和行為分析得到情緒和行為分析結(jié)果、通過預(yù)設(shè)語音模型進(jìn)行語音識別得到語音文本序列，通過微調(diào)后第二大語言模型對初...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種內(nèi)容處理方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括，獲取目標(biāo)內(nèi)容；識別與所述目標(biāo)內(nèi)容相關(guān)的至少一個目標(biāo)對象；從所述目標(biāo)內(nèi)容中提取至少一個目標(biāo)元素信息；基于所述至少一個目標(biāo)元素信息，利用信息生成模型生成至少一個關(guān)鍵信息；其中，所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種內(nèi)容處理方法、對象推薦方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括，獲取與目標(biāo)對象類別匹配的第一內(nèi)容；確定與所述目標(biāo)對象類別相關(guān)的至少一種角色信息；利用內(nèi)容生成模型按照所述至少一種角色信息，對所述第一內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，獲得所述至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于大模型的模糊測試方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：對初始領(lǐng)域語料數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到目標(biāo)領(lǐng)域語料數(shù)據(jù)，并根據(jù)目標(biāo)領(lǐng)域語料數(shù)據(jù)構(gòu)建領(lǐng)域特定語料庫；將領(lǐng)域特定語料庫輸入待訓(xùn)練大語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)大語言模型；結(jié)合第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種溫控負(fù)荷的響應(yīng)能力的評估方法、裝置及電子設(shè)備，該溫控負(fù)荷的響應(yīng)能力的評估方法包括：獲取溫控負(fù)荷所在的目標(biāo)建筑的熱動態(tài)參數(shù)和溫控負(fù)荷的運行數(shù)據(jù)；根據(jù)熱動態(tài)參數(shù)和運行數(shù)據(jù)確定溫控負(fù)荷的二階等效模型的模型參數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)計算技術(shù)領(lǐng)域，包括：在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器進(jìn)行優(yōu)化時，可以獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器中每個卷積層的初始參數(shù)，以及，建立用于優(yōu)化初始參數(shù)的優(yōu)化函數(shù)，然后基于粒子群...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種機器人集群的調(diào)配方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取待分配任務(wù)的任務(wù)復(fù)雜度信息和環(huán)境資源信息；根據(jù)機器人集群中每個機器人聯(lián)盟內(nèi)機器人的屬性信息，通過負(fù)載均衡算法，在每個機器人聯(lián)盟中選擇執(zhí)行待分配任務(wù)的目標(biāo)機器人聯(lián)盟；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智慧實驗室綜合管理系統(tǒng)，涉及實驗室管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，獲取待分析實驗室器材的信息，建立實驗室器材數(shù)據(jù)庫；智能評分模塊，根據(jù)實驗室器材的歷史信息與當(dāng)前狀態(tài)，使用智能評分算法對每個器材進(jìn)行評分；老化指數(shù)計算模塊，基于器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于金融衍生品定價技術(shù)領(lǐng)域，是一種基于氣象要素預(yù)測的多元天氣衍生品定價方法，包括：構(gòu)建LSTM?OU溫度預(yù)測模型；通過復(fù)合損失函數(shù)優(yōu)化溫度預(yù)測模型；基于注意力機制構(gòu)建降水預(yù)測模型；通過組合損失函數(shù)優(yōu)化降水預(yù)測模型；根據(jù)無差異定價法對市...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于AI非增強CT圖像的交互式識別測量方法及裝置，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于批量肝脾CT圖像集建立影像任務(wù)隊列；根據(jù)第一任務(wù)隊列按順序?qū)⑴扛纹T圖像集中各肝脾CT圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的組織結(jié)構(gòu)識別模型，確定目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種海上廊橋前端在浮式平臺上搭接點的檢測定位方法，包括如下步驟：相機標(biāo)定、搭接點檢測、搭接點定位。本發(fā)明通過對YOLOv8中的特征抽取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割操作、KAN卷積操作和融合操作，輸出融合特征圖，在特征強化網(wǎng)絡(luò)中對輸出的特征圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合域適應(yīng)半監(jiān)督的災(zāi)害評估方法，通過提取災(zāi)害區(qū)域圖像的第一特征圖；將第一特征圖池化生成水平方向上的第二特征圖和垂直方向上的第三特征圖；連接第二特征圖和第三特征圖得到連接特征圖，對連接特征圖進(jìn)行卷積生成水平方向上的第一注意力權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及溫度檢測領(lǐng)域，涉及基于紅外圖像的測溫報警方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括獲取煤礦井下多個位置的當(dāng)前監(jiān)測圖像、每個當(dāng)前監(jiān)測圖像對應(yīng)的第一溫度值以及多個位置的歷史監(jiān)測圖像；判斷每個位置的第一溫度值是否達(dá)到預(yù)設(shè)溫度閾值；若存在至少...
								
            
							
            
							
						
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