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          • 本申請公開了一種多媒體資源推薦方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標(biāo)推薦任務(wù)的任務(wù)特征;通過推薦模型中的場景專家網(wǎng)絡(luò),對任務(wù)特征進(jìn)行特征提取,得到場景粒度特征;通過推薦模型中的任務(wù)專家網(wǎng)絡(luò),對任務(wù)特征進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及一種抽油機(jī)電參數(shù)曲線上液擊點位置識別方法,屬于油田工程技術(shù)領(lǐng)域。對油井功率數(shù)組分別進(jìn)行長、短兩種不同周期的加權(quán)移動平均濾波處理,并分別求取最大值和最小值;找到數(shù)組中凹點坐標(biāo)和凸點坐標(biāo);使用長周期濾波后油井功率數(shù)組的凸、凹點數(shù)據(jù)計算...
          • 本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)分析方法及相關(guān)設(shè)備,其中,方法包括:獲取與目標(biāo)分析內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的多個文本數(shù)據(jù),并對與所述目標(biāo)分析內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的多個文本數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取,得到各文本數(shù)據(jù)中與所述目標(biāo)分析內(nèi)容相關(guān)的要素信息;所述要素信息包括觀點信息;對所述...
          • 本公開提供了一種文本分類方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。方法通過獲取待分類文本;基于第一預(yù)設(shè)文本長度的文本窗口以及第二預(yù)設(shè)文本長度的滑動步長,對待分類文本進(jìn)行滑動窗口拆分,得到多個第一子文本;將多個第一子文本輸入預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
          • 本申請公開了一種社交動態(tài)的識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于人工智能領(lǐng)域。方法包括:獲取第一社交動態(tài)中的第一文本內(nèi)容,以及獲取第一社交動態(tài)中的第一視覺內(nèi)容,第一視覺內(nèi)容包括圖像和視頻中的至少一種;通過多模態(tài)模型,對第一文本內(nèi)容和第一視覺內(nèi)容執(zhí)...
          • 本公開涉及通過應(yīng)用程序上下文路徑對許可證席位進(jìn)行計數(shù)的系統(tǒng)和方法。提供經(jīng)由應(yīng)用程序上下文樹(120)對應(yīng)用程序的許可證席位進(jìn)行計數(shù)的系統(tǒng)和方法,其用于區(qū)分運行應(yīng)用程序的遠(yuǎn)程共享軟件和正常本地運行的應(yīng)用程序的不同行為。許可API(121)針對...
          • 本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于結(jié)構(gòu)重參數(shù)化的惡意代碼分類方法,包括以下步驟:數(shù)據(jù)預(yù)處理,包括惡意代碼的可視化、圖像尺寸歸一化以及數(shù)據(jù)增強(qiáng);構(gòu)建MDC?RepNet模型,引入Rep M ixer令牌混合算子,并采用結(jié)構(gòu)重參數(shù)化策略...
          • 本發(fā)明提供了一種走滑斷裂的位移帶貫通性的確定方法及裝置,走滑斷裂的位移帶貫通性的確定方法包括:對所述走滑斷裂的位移帶內(nèi)的斷裂的形態(tài)進(jìn)行簡化,以生成簡化結(jié)果;根據(jù)所述位移帶內(nèi)的R破裂確定所述走滑斷裂的走滑方向;根據(jù)所述簡化結(jié)果以及所述走滑方向...
          • 本發(fā)明涉及深基坑支護(hù)領(lǐng)域,且公開了一種基于增量法真實m值的彈性支點法,包括以下步驟:第一步:第一工況下假定開挖面以下各巖土層側(cè)向位移si0,并根據(jù)si0計算m初始值mi0;第...
          • 本發(fā)明涉及地質(zhì)勘探領(lǐng)域,公開了一種壓裂縫網(wǎng)刻畫方法、裝置、存儲介質(zhì)及處理器,所述方法包括:根據(jù)示蹤劑實際產(chǎn)出曲線,計算壓裂縫網(wǎng)的累積流動能力和累積儲存能力;基于所述累積流動能力和所述累積儲存能力,確定所述壓裂縫網(wǎng)內(nèi)主裂縫的數(shù)量;根據(jù)所述壓裂...
          • 本發(fā)明公開了一種顆粒表面包覆行為過程模擬方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),根據(jù)前一時刻有限三維空間的歷史顆粒場信息和歷史氣流場信息,確定當(dāng)前氣流場信息;在依據(jù)當(dāng)前氣流場信息和歷史顆粒場信息確定當(dāng)前循環(huán)周期對應(yīng)的當(dāng)前顆粒場信息的過程中,通過確定與基材顆...
          • 本公開涉及文件深度比較工具實現(xiàn)的新設(shè)計。本文提供了針對文件深度比較系統(tǒng)的方法、系統(tǒng)和非暫態(tài)處理器可讀存儲介質(zhì)。示例方法包括補(bǔ)丁安裝包生成器系統(tǒng),該系統(tǒng)接收多個文件和請求,以生成合并用于安裝的改變的文件的子集的補(bǔ)丁安裝包,其中多個文件包括改變...
          • 本公開是關(guān)于一種二維碼識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:響應(yīng)于檢測到掃描操作,獲取當(dāng)前環(huán)境下的場景信息,所述場景信息用于指示當(dāng)前環(huán)境下的亮度;基于所述場景信息,確定與所述場景信息匹配的曝光時長;基于所述曝光時長,拍攝二維碼圖像...
          • 本發(fā)明公開了一種冰箱及其食材條形碼錄入方法,通過對商超打印的私有條形碼進(jìn)行文字識別和條形碼識別,自動將識別食材文字和識別條形碼上傳冰箱食材管理系統(tǒng),并進(jìn)行食材和條形碼的關(guān)聯(lián),實現(xiàn)不同商超私有條形碼的食材錄入。
          • 本申請公開了一種基于智能體的控制方法、智能體訓(xùn)練方法、裝置及設(shè)備,屬于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取對環(huán)境進(jìn)行拍攝得到的原始狀態(tài)圖像;通過智能體對原始狀態(tài)圖像進(jìn)行分割,得到多個圖像塊,將多個圖像塊進(jìn)行融合,得到參考圖像,每個圖像塊包括原始...
          • 一種模型訓(xùn)練方法、裝置、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。分布式訓(xùn)練系統(tǒng)包括多個計算節(jié)點,用于對AI(人工智能)模型進(jìn)行分布式訓(xùn)練,在前向計算過程中,通過執(zhí)行AI模型中的前向通信算子在多個計算節(jié)點間傳輸數(shù)據(jù),分布式訓(xùn)練系統(tǒng)中的計算節(jié)點獲...
          • 本公開涉及一種擴(kuò)散模型的訓(xùn)練方法、圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:基于訓(xùn)練圖像集對教師擴(kuò)散模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練完成的教師擴(kuò)散模型;將所述教師擴(kuò)散模型對應(yīng)的時間步長區(qū)間劃分為N個時間步長子區(qū)間,其中,N>1,...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N知識蒸餾方法及相關(guān)裝置,該方法應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域,知識蒸餾方法包括:獲取訓(xùn)練圖像,將訓(xùn)練圖像輸入訓(xùn)練好的教師網(wǎng)絡(luò)中,提取教師網(wǎng)絡(luò)中的第k個中間層輸出的特征;將訓(xùn)練圖像輸入學(xué)生網(wǎng)絡(luò)中,提取學(xué)生網(wǎng)絡(luò)中的第s個中間層輸出的特征,其...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N對話模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)裝置,對話模型的訓(xùn)練方法包括:獲取目標(biāo)業(yè)務(wù)場景下的對話數(shù)據(jù),目標(biāo)業(yè)務(wù)場景的出現(xiàn)頻次小于閾值,對話數(shù)據(jù)包括第一數(shù)據(jù)以及針對第一數(shù)據(jù)進(jìn)行回復(fù)的第一回復(fù)數(shù)據(jù),待訓(xùn)練的目標(biāo)對話模型對第一數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本申請公開了一種碳排量的預(yù)測方法、裝置和存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。其中,該方法包括:獲取碳排量數(shù)據(jù)點關(guān)聯(lián)的原始碳排量數(shù)據(jù);將原始碳排量數(shù)據(jù)輸入碳排量預(yù)測模型,其中,碳排量預(yù)測模型為利用多個數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練得到的、用于預(yù)測未來碳排量的、由多個神經(jīng)元組成...
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