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								      本發(fā)明實施例提供了基于芯片模擬器平臺的處理方法、平臺及裝置，所述芯片模擬器平臺部署有第一測試端和第二測試端，所述第一測試端和第二測試端分別綁定所述芯片模擬器平臺中不同的CPU資源，所述方法包括：對所述芯片模擬器平臺的本地虛擬網(wǎng)卡進(jìn)行接收數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種組件掃描方法、BMC及相關(guān)設(shè)備，涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。BMC通過總線向第一組件發(fā)送第一命令，該第一命令用于請求第一組件的至少一種第一硬件狀態(tài)信息，每種第一硬件狀態(tài)信息為第一組件在一個維度上的硬件狀態(tài)信息；然后，BMC通過總線接收第一響應(yīng)消...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在本申請實施例中，采用云監(jiān)測系統(tǒng)對數(shù)據(jù)源進(jìn)行可觀測數(shù)據(jù)的采集和監(jiān)測，在采集可觀測數(shù)據(jù)過程中，不是直接上傳采集到的可觀測數(shù)據(jù)，而是通過與本地緩存的可作為比較基準(zhǔn)的歷史可觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種特效處理方法、裝置、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，該方法包括：對特效的道具包進(jìn)行解析，得到特效的特效邏輯元素集；將特效邏輯元素集中的每個特效邏輯元素與特效性能數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)特效邏輯元素進(jìn)行匹配；如果特效性能數(shù)據(jù)庫中存在匹配的標(biāo)準(zhǔn)特效邏輯元...
								
            
							
            
							
						
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								      提供一種標(biāo)記測量方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)，可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景。該標(biāo)記測量方法包括：在應(yīng)用程序的被測量程序段函數(shù)執(zhí)行開始時，根據(jù)標(biāo)記名稱參數(shù)調(diào)用開始標(biāo)記測量接口，獲取開始時間；啟動至少一個統(tǒng)計任務(wù)以對被...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供數(shù)據(jù)壓縮方法、數(shù)據(jù)訪問方法、計算設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，其中所述數(shù)據(jù)壓縮方法包括為待壓縮數(shù)據(jù)分配壓縮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及壓縮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)攜帶的壓縮數(shù)據(jù)地址，壓縮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括數(shù)據(jù)存放字段和地址存放字段，壓縮數(shù)據(jù)地址用于記錄壓縮后的待...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝藬?shù)據(jù)傳輸方法及數(shù)據(jù)傳輸裝置。數(shù)據(jù)傳輸方法包含以下步驟：通過設(shè)備串流緩沖區(qū)傳輸串流至第一主機(jī)串流緩沖區(qū)或第一處理器核心；判斷第一主機(jī)串流緩沖區(qū)或第一處理器核心是否已滿；以及若判定第一主機(jī)串流緩沖區(qū)已滿或第一處理器核心已滿，改由備用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種存算一體芯片、指令調(diào)度方法及相關(guān)裝置，其中，存算一體芯片包括指令存儲器、指令調(diào)度器及至少一個存算一體存儲器；每個存算一體存儲器包括至少一個存儲陣列；指令存儲器，用于獲取待執(zhí)行的第一張量指令；指令調(diào)度器，用于基于第一張量指令與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)存儲的方法、裝置和設(shè)備，涉及云技術(shù)領(lǐng)域，方法應(yīng)用于云平臺，云平臺部署有文件系統(tǒng)，文件系統(tǒng)用于緩存訓(xùn)練文件，訓(xùn)練文件用于訓(xùn)練人工智能模型，方法包括：在文件系統(tǒng)中緩存的訓(xùn)練文件的數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)據(jù)量淘汰閾值上限的情況下，根據(jù)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種事務(wù)提交、數(shù)據(jù)查詢方法、系統(tǒng)、服務(wù)器、產(chǎn)品及存儲介質(zhì)。在事務(wù)提交方法中，存儲節(jié)點根據(jù)事務(wù)的多級事務(wù)提交號以及該寫事務(wù)的類型提交該寫事務(wù)。其中，多級事務(wù)提交號可包括全局事務(wù)提交號以及本地事務(wù)提交號。基于該多級事務(wù)提交號和事...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N目錄樹元數(shù)據(jù)管理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括，確定目標(biāo)目錄樹中多個元數(shù)據(jù)的目錄層次進(jìn)行分層處理，得到多個服務(wù)層次，并在每個服務(wù)層次中將對應(yīng)的元數(shù)據(jù)分配至更新目錄樹服務(wù)；在每個服務(wù)層次中，分別獲取更新目錄樹服務(wù)中元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了問答處理的方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，所述方法包括：獲取用戶輸入的問題文本，并根據(jù)所述問題文本，確定目標(biāo)數(shù)據(jù)庫表信息；其中，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)表信息為預(yù)置數(shù)據(jù)庫中與所述問題文本相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)表的信息；根據(jù)所述問題文本和...
								
            
							
            
							
						
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								      一種知識圖譜的對齊方法，能夠?qū)R實體間的關(guān)系置信度，統(tǒng)一不同知識源的知識質(zhì)量。在該方法中，針對于不同知識圖譜中相同的兩個實體之間的路徑，基于實體間的連接關(guān)系所屬的關(guān)系類型，統(tǒng)一確定不同路徑上具有連接關(guān)系的相鄰實體間的關(guān)聯(lián)程度值，進(jìn)而能夠計算...
								
            
							
            
							
						
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								      公開了一種知識圖譜的優(yōu)化方法、裝置、計算設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。計算設(shè)備綜合考慮了不同路徑上的知識可靠性(融合置信度)，對知識圖譜中已有的關(guān)系置信度進(jìn)行修正，使知識圖譜中具有路徑一致性并提供候選的關(guān)系修改建議(優(yōu)化策略)，有利...
								
            
							
            
							
						
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								      一種數(shù)據(jù)處理方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，包括：在執(zhí)行圖文處理相關(guān)的任務(wù)時，獲取文本，通過第一模型，識別所述文本中的子文本，所述子文本指示具有視覺特征的第一實體，獲取所述第一實體的描述信息，所述描述信息為針對所述第一實體的視覺描述，且所述視覺描...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種內(nèi)容推薦方法、裝置及存儲介質(zhì)。內(nèi)容推薦方法包括：在內(nèi)容推薦頁面，統(tǒng)計待推薦內(nèi)容的曝光占比和轉(zhuǎn)化占比；其中，所述內(nèi)容推薦頁面包括多種內(nèi)容，所述待推薦內(nèi)容為所述多種內(nèi)容中的任意一種；根據(jù)所述曝光占比和所述轉(zhuǎn)化占比，確定所述待推薦...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種異常評價信息的處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取當(dāng)前周期的各條異常評價信息，獲得各異常評價信息的語義特征；根據(jù)各語義特征對各條異常評價信息進(jìn)行聚類處理，得到各目標(biāo)聚類簇；對于...
								
            
							
            
							
						
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								      大多數(shù)提高腦電信號情緒識別準(zhǔn)確率的方法是增加通道數(shù)和特征種類，雖然獲得了較高的準(zhǔn)確率，但增加了代碼復(fù)雜度，降低了算法效率。因此本發(fā)明提出了一種基于輕量數(shù)據(jù)的情緒識別方法。首先，提取與情緒相關(guān)性高的頻帶的微分熵特征；其次，基于微分熵特征集，使...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種信息分類模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。本申請的實施例涉及人工智能及云技術(shù)等技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：針對N個類別中的各類別，根據(jù)屬于該類別的樣本信息對一個自編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，得到該類別對應(yīng)的自編碼器；將各樣本信息分別輸...
								
            
							
            
							
						
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								      一種數(shù)據(jù)處理方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，包括：獲取第一輸入和第二輸入；根據(jù)第一輸入和第二輸入，通過編碼器，分別得到編碼器的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)層輸出的第一特征表示和第二特征表示；將第一特征表示和第三特征表示進(jìn)行融合，得到融合特征；根據(jù)融合特征和第二特征表...
								
            
							
            
							
						
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