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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了毫米波雷達(dá)安檢儀設(shè)備成像及模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，基于毫米波雷達(dá)對(duì)第一樣本被檢對(duì)象進(jìn)行掃描得到的樣本毫米波原始數(shù)據(jù)和與其對(duì)應(yīng)的樣本雷達(dá)三維體素?cái)?shù)據(jù)對(duì)AI成像網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；基于AI成像網(wǎng)絡(luò)輸出的樣本預(yù)測(cè)雷達(dá)三維體素?cái)?shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種多模態(tài)編碼器的訓(xùn)練方法、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，其中方法包括：將當(dāng)前任務(wù)的當(dāng)前訓(xùn)練集中的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至待訓(xùn)練的多模態(tài)編碼器，得到與多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)多模態(tài)特征；根據(jù)至少一個(gè)多模態(tài)特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于連續(xù)管的氣液兩相流壓力確定方法及裝置，適用于連續(xù)管的氣液兩相流壓力確定方法包括：按照預(yù)設(shè)長(zhǎng)度間隔將所述連續(xù)管劃分為多個(gè)部分；確定所述多個(gè)部分所處的位置、井斜角以及內(nèi)部的流體流動(dòng)方向；在預(yù)生成的壓力計(jì)算模型庫(kù)中，根據(jù)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種光學(xué)元件中膜層的設(shè)計(jì)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及光學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。上述方法包括：在電子設(shè)備中所加載的目標(biāo)應(yīng)用中，對(duì)待測(cè)試的光學(xué)元件的表面確定入射角的角度范圍，光學(xué)元件的表面帶有膜層；在目標(biāo)應(yīng)用中確定膜層在測(cè)試中將采用的膜層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種最佳化零件取放流程的系統(tǒng)及其方法。此系統(tǒng)通過(guò)一最佳化演算模塊處理使用者輸入的多個(gè)參數(shù)，并將處理后得到的解經(jīng)由該最佳化演算模塊處理而輸出多個(gè)最終參數(shù)。該最佳化演算模塊采用基因演算法，并整合精密設(shè)計(jì)的懲罰機(jī)制，使得使用者僅需提供特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種優(yōu)化MPCVD反應(yīng)腔不同工況下性能的仿真方法，具有這樣的特征，包括以下步驟：步驟S1，通過(guò)多物理仿真軟件根據(jù)設(shè)置的幾何參數(shù)構(gòu)建圓柱形MPCVD反應(yīng)腔的幾何模型；步驟S2，對(duì)幾何模型設(shè)置多個(gè)物理場(chǎng)并對(duì)各個(gè)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)劃分；步驟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種MPCVD反應(yīng)腔性能提升的幾何結(jié)構(gòu)優(yōu)化仿真方法，具有這樣的特征，包括以下步驟：步驟S1，在多物理仿真軟件中設(shè)置多個(gè)物理場(chǎng)方程；步驟S2，設(shè)置初始幾何參數(shù)；步驟S3，通過(guò)多物理仿真軟件根據(jù)初始幾何參數(shù)構(gòu)建圓柱形MPCVD反應(yīng)腔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于API序列的深度學(xué)習(xí)惡意軟件檢測(cè)方法，針對(duì)傳統(tǒng)惡意軟件檢測(cè)方法的缺陷進(jìn)行改進(jìn)，具備準(zhǔn)確率高、抗干擾能力強(qiáng)、能夠識(shí)別未知新型未知惡意軟件、檢測(cè)經(jīng)過(guò)加殼混淆處理的惡意軟件等優(yōu)勢(shì)。其基本思想是：同時(shí)考慮API調(diào)用序列的結(jié)構(gòu)特征...
								
            
							
            
							
						
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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(guò)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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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)的實(shí)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(duì)N個(gè)類別中的各類別，根據(jù)屬于該類別的樣本信息對(duì)一個(gè)自編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，得到該類別對(duì)應(yīng)的自編碼器；將各樣本信息分別輸...
								
            
							
            
							
						
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								      大多數(shù)提高腦電信號(hào)情緒識(shí)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(shí)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(qǐng)實(shí)施例提供了一種異常評(píng)價(jià)信息的處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)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(píng)價(jià)信息，獲得各異常評(píng)價(jià)信息的語(yǔ)義特征；根據(jù)各語(yǔ)義特征對(duì)各條異常評(píng)價(jià)信息進(jìn)行聚類處理，得到各目標(biāo)聚類簇；對(duì)于...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種內(nèi)容推薦方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。內(nèi)容推薦方法包括：在內(nèi)容推薦頁(yè)面，統(tǒng)計(jì)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(yè)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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								      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(shí)，獲取文本，通過(guò)第一模型，識(shí)別所述文本中的子文本，所述子文本指示具有視覺(jué)特征的第一實(shí)體，獲取所述第一實(shí)體的描述信息，所述描述信息為針對(duì)所述第一實(shí)體的視覺(jué)描述，且所述視覺(jué)描...
								
            
							
            
							
						
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								      公開(kāi)了一種知識(shí)圖譜的優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。計(jì)算設(shè)備綜合考慮了不同路徑上的知識(shí)可靠性(融合置信度)，對(duì)知識(shí)圖譜中已有的關(guān)系置信度進(jìn)行修正，使知識(shí)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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								      一種知識(shí)圖譜的對(duì)齊方法，能夠?qū)R實(shí)體間的關(guān)系置信度，統(tǒng)一不同知識(shí)源的知識(shí)質(zhì)量。在該方法中，針對(duì)于不同知識(shí)圖譜中相同的兩個(gè)實(shí)體之間的路徑，基于實(shí)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(shí)體間的關(guān)聯(lián)程度值，進(jìn)而能夠計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了問(wèn)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(wèn)題文本，并根據(jù)所述問(wèn)題文本，確定目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)中與所述問(wèn)題文本相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)表的信息；根據(jù)所述問(wèn)題文本和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N目錄樹(shù)元數(shù)據(jù)管理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括，確定目標(biāo)目錄樹(shù)中多個(gè)元數(shù)據(jù)的目錄層次進(jìn)行分層處理，得到多個(gè)服務(wù)層次，并在每個(gè)服務(wù)層次中將對(duì)應(yīng)的元數(shù)據(jù)分配至更新目錄樹(shù)服務(wù)；在每個(gè)服務(wù)層次中，分別獲取更新目錄樹(shù)服務(wù)中元...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)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(chǔ)介質(zhì)。在事務(wù)提交方法中，存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)根據(jù)事務(wù)的多級(jí)事務(wù)提交號(hào)以及該寫(xiě)事務(wù)的類型提交該寫(xiě)事務(wù)。其中，多級(jí)事務(wù)提交號(hào)可包括全局事務(wù)提交號(hào)以及本地事務(wù)提交號(hào)?；谠摱嗉?jí)事務(wù)提交號(hào)和事...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(tái)，云平臺(tái)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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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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