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          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種分類預(yù)測(cè)模型的評(píng)估方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。該方法包括:獲取第一樣本數(shù)據(jù)和多個(gè)第二樣本數(shù)據(jù);獲取所述多個(gè)第二樣本數(shù)據(jù)分別與所述第一樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度;基于所述多個(gè)第二樣本數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度,...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法、裝置及相關(guān)設(shè)備,可應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括:獲取支付交易數(shù)據(jù);對(duì)時(shí)間類維度信息進(jìn)行特征映射處理,得到時(shí)間映射特征;對(duì)數(shù)值類維度信息進(jìn)行特征映射處理,得到數(shù)值映射特征;對(duì)描述類維度信息進(jìn)行分詞處...
          • 本發(fā)明涉及一種基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和多元高斯分布的運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)方法,采集數(shù)據(jù),構(gòu)建模型輸入信息;提取坐標(biāo)中數(shù)據(jù)計(jì)算運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集的均值及方差;進(jìn)行歸一化處理,然后將歸一化后的數(shù)據(jù)輸入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出分解的參數(shù)進(jìn)行求得概率密度函數(shù);...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中該方法包括:獲取新增物料數(shù)據(jù),并確定所述新增物料數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一文本數(shù)據(jù);對(duì)所述第一文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本特征提取,得到第一特征向量;從預(yù)設(shè)知識(shí)庫(kù)中確定與所述第一特征向量相似的標(biāo)簽向...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供故障預(yù)測(cè)方法、故障預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中故障預(yù)測(cè)方法應(yīng)用于云計(jì)算系統(tǒng),云計(jì)算系統(tǒng)包括服務(wù)處理單元,方法包括:獲取服務(wù)處理單元的異常日志數(shù)據(jù),并根據(jù)異常日志數(shù)據(jù),確定異常事件序列;根據(jù)異常...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供故障預(yù)測(cè)方法、故障預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中故障預(yù)測(cè)方法包括:獲取服務(wù)處理單元的異常日志數(shù)據(jù)和單元屬性信息;根據(jù)異常日志數(shù)據(jù),確定異常事件序列;將單元屬性信息和所述異常事件序列輸入故障預(yù)測(cè)模...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供故障預(yù)測(cè)方法及裝置、故障預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法及裝置、計(jì)算設(shè)備、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,故障預(yù)測(cè)方法應(yīng)用于云計(jì)算系統(tǒng),云計(jì)算系統(tǒng)包括服務(wù)處理單元,故障預(yù)測(cè)方法包括:獲取服務(wù)處理單元的異常日志數(shù)據(jù)以及異常日志數(shù)據(jù)的日志獲取...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種數(shù)據(jù)量化方法,包括:運(yùn)行人工智能AI模型,獲取AI模型運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)包括多個(gè)群組,確定多個(gè)群組中的第一群組中的數(shù)據(jù)的異常程度,異常程度指示第一群組中的數(shù)據(jù)的大小的差異程度,根據(jù)異常程度確定對(duì)第一群組中的數(shù)據(jù)進(jìn)行異...
          • 本公開(kāi)是關(guān)于一種信息處理方法、裝置、終端設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,信息處理方法包括:顯示激活碼獲取界面;其中,用戶身份識(shí)別卡的管理控件用于調(diào)用所述激活碼獲取界面,所述激活碼獲取界面包括調(diào)用相機(jī)進(jìn)行掃描或圖像采集的界面;通過(guò)所述激活碼獲...
          • 本公開(kāi)是關(guān)于一種指紋解鎖方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),在接收到用戶請(qǐng)求使用指紋解鎖電子設(shè)備時(shí),先獲取屏幕狀態(tài)以在息屏狀態(tài)下喚醒屏幕執(zhí)行指紋解鎖,使得指紋解鎖不再受屏幕狀態(tài)限制,通過(guò)同時(shí)發(fā)送點(diǎn)亮光斑指令和指紋采集指令,使得指紋傳感器采用用戶...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N設(shè)備授權(quán)系統(tǒng)、方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì),所述設(shè)備授權(quán)系統(tǒng)包括掃描設(shè)備、終端和服務(wù)器,終端被配置為與掃描設(shè)備建立連接,獲取掃描設(shè)備的設(shè)備信息,設(shè)備信息包括唯一標(biāo)識(shí)和位置標(biāo)識(shí);在與服務(wù)器連接的狀態(tài)下,向服務(wù)器發(fā)送掃描設(shè)備的設(shè)備...
          • 本公開(kāi)涉及用于確定主機(jī)的訪問(wèn)權(quán)限的方法、設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括響應(yīng)于接收到來(lái)自主機(jī)的訪問(wèn)請(qǐng)求,由存儲(chǔ)服務(wù)器執(zhí)行訪問(wèn)檢查。方法還包括響應(yīng)于通過(guò)訪問(wèn)檢查,由存儲(chǔ)服務(wù)器從管理服務(wù)器獲取與主機(jī)相關(guān)聯(lián)的安全信息。此外,方法還包括由存儲(chǔ)服務(wù)器...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N隱私求交方法及設(shè)備,涉及計(jì)算領(lǐng)域。用于根據(jù)經(jīng)過(guò)加密和隨機(jī)置換處理后的數(shù)據(jù)集確定數(shù)據(jù)集交集,增強(qiáng)了數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩裕Wo(hù)了三方數(shù)據(jù)求交的隱私性。該方法包括:獲取數(shù)據(jù)集D1和數(shù)據(jù)集D2,數(shù)據(jù)集D1為多個(gè)數(shù)據(jù)集的交集經(jīng)過(guò)加密和隨機(jī)...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種日志匿名化方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)。包括:獲取至少一個(gè)應(yīng)用對(duì)應(yīng)的日志信息;根據(jù)數(shù)據(jù)分類算法從日志信息中確定待匿名數(shù)據(jù);對(duì)日志信息中的待匿名數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理,得到匿名化日志。本申請(qǐng)實(shí)施例用于解決日志不能保...
          • 本發(fā)明提出了采用部分因子設(shè)計(jì)改進(jìn)嶺回歸預(yù)測(cè)的靜電環(huán)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法,包括:基于變壓器的計(jì)算模型,建立參數(shù)有限元模型;選取能夠影響靜電環(huán)結(jié)構(gòu)性質(zhì)的多種待優(yōu)化變量,計(jì)算各變量的影響因子,比較各個(gè)變量對(duì)優(yōu)化目標(biāo)的影響程度,去除無(wú)關(guān)變量,確定需要進(jìn)行嶺...
          • 本公開(kāi)提供一種水力壓裂裂縫擴(kuò)展模擬方法、裝置及電子設(shè)備,方法包括:根據(jù)目標(biāo)區(qū)域壓裂段地質(zhì)參數(shù)、測(cè)錄井解釋及巖石力學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),利用地質(zhì)力學(xué)模型,得到每個(gè)壓裂段地應(yīng)力場(chǎng)分布;利用誘導(dǎo)應(yīng)力場(chǎng)模型,模擬每個(gè)壓裂段誘導(dǎo)應(yīng)力分布;根據(jù)地應(yīng)力場(chǎng)分布和誘導(dǎo)...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種光譜處理芯片的優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:構(gòu)建設(shè)計(jì)調(diào)制單元的目標(biāo)函數(shù),目標(biāo)函數(shù)表征各個(gè)調(diào)制單元的微納結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)與目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景的需求之間的映射關(guān)系;基于目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景下的自然光譜圖像樣本集對(duì)...
          • 本公開(kāi)是關(guān)于一種文本糾錯(cuò)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,文本糾錯(cuò)方法,包括:獲取用戶輸入文本中待糾錯(cuò)的目標(biāo)字符,并確定所述目標(biāo)字符對(duì)應(yīng)的第一候選字符以及第二候選字符;其中,所述第一候選字符為對(duì)所述目標(biāo)字符進(jìn)行糾錯(cuò)的候選字符集合中置信度最高的候選...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種自適應(yīng)融合全局與局部信息的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)方法。針對(duì)異質(zhì)性網(wǎng)絡(luò)中的信息聚合損失問(wèn)題,即已有方法在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚合過(guò)程中不能合適地捕獲到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的潛在相關(guān)節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題,該發(fā)明分別從全局和局部視角來(lái)建模節(jié)點(diǎn)之間的遠(yuǎn)距離結(jié)構(gòu)相似性和...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于融合約束圖貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的群智系統(tǒng)態(tài)勢(shì)評(píng)估方法,用來(lái)對(duì)無(wú)人機(jī)蜂群的戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)威脅程度進(jìn)行評(píng)估,從而為無(wú)人機(jī)蜂群的任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行提供有效的指導(dǎo)。同時(shí),還可以根據(jù)情報(bào)信息對(duì)敵情進(jìn)行推測(cè)和預(yù)測(cè),幫助指揮員制定更加科學(xué)合理的戰(zhàn)術(shù)策略。主...
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