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								      本申請(qǐng)涉及一種問答方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：利用預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型框架構(gòu)建預(yù)設(shè)知識(shí)庫(kù)，并利用與提問內(nèi)容相似的相似內(nèi)容和提問內(nèi)容作為輸入至預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型的輸入內(nèi)容，從而提高預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型輸出內(nèi)容與提問內(nèi)容的關(guān)聯(lián)程度，以減輕預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N視頻處理方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)；方法包括：獲取至少一個(gè)待檢測(cè)視頻和多個(gè)第一聚類，其中，第一聚類是多個(gè)已檢測(cè)視頻的聚類，多個(gè)第一聚類均具有類別標(biāo)記；獲取待檢測(cè)視頻的多模態(tài)特征向量；基于多模態(tài)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N文圖生成模型訓(xùn)練方法、文圖生成方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域。文圖生成模型訓(xùn)練方法通過在文圖生成模型中引入結(jié)構(gòu)化表征模型，可基于結(jié)構(gòu)化表征模型對(duì)文本中細(xì)粒度語(yǔ)義的結(jié)構(gòu)化處理，得到樣本文本對(duì)應(yīng)的各語(yǔ)義向量，從而得到樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的數(shù)據(jù)分析方法、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；方法包括：顯示數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)分析界面，其中，數(shù)據(jù)分析界面包括智能助手；響應(yīng)于針對(duì)智能助手的觸發(fā)操作，顯示用于供目標(biāo)對(duì)象與智能助手進(jìn)行會(huì)話...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)處理方法和相關(guān)裝置，方法首先獲取標(biāo)識(shí)目標(biāo)對(duì)象與內(nèi)容間的交互行為的對(duì)象交互數(shù)據(jù)，根據(jù)對(duì)象交互數(shù)據(jù)和N個(gè)交互行為類型，生成目標(biāo)對(duì)象的N個(gè)交互數(shù)據(jù)序列。交互數(shù)據(jù)序列和交互行為類型之間具有對(duì)應(yīng)關(guān)系，且交互行為類型根據(jù)交互次數(shù)確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種多媒體資源推薦方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于計(jì)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(chǎng)景專家網(wǎng)絡(luò)，對(duì)任務(wù)特征進(jìn)行特征提取，得到場(chǎng)景粒度特征；通過推薦模型中的任務(wù)專家網(wǎng)絡(luò)，對(duì)任務(wù)特征進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種抽油機(jī)電參數(shù)曲線上液擊點(diǎn)位置識(shí)別方法，屬于油田工程技術(shù)領(lǐng)域。對(duì)油井功率數(shù)組分別進(jìn)行長(zhǎng)、短兩種不同周期的加權(quán)移動(dòng)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(diǎn)坐標(biāo)和凸點(diǎn)坐標(biāo)；使用長(zhǎng)周期濾波后油井功率數(shù)組的凸、凹點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)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(gè)文本數(shù)據(jù)，并對(duì)與所述目標(biāo)分析內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的多個(gè)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(diǎn)信息；對(duì)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種文本分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)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(zhǎng)度的文本窗口以及第二預(yù)設(shè)文本長(zhǎng)度的滑動(dòng)步長(zhǎng)，對(duì)待分類文本進(jìn)行滑動(dòng)窗口拆分，得到多個(gè)第一子文本；將多個(gè)第一子文本輸入預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種社交動(dòng)態(tài)的識(shí)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(dòng)態(tài)中的第一文本內(nèi)容，以及獲取第一社交動(dòng)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(duì)第一文本內(nèi)容和第一視覺內(nèi)容執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及通過應(yīng)用程序上下文路徑對(duì)許可證席位進(jìn)行計(jì)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(duì)應(yīng)用程序的許可證席位進(jìn)行計(jì)數(shù)的系統(tǒng)和方法，其用于區(qū)分運(yùn)行應(yīng)用程序的遠(yuǎn)程共享軟件和正常本地運(yùn)行的應(yīng)用程序的不同行為。許可API(121)針對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(duì)所述走滑斷裂的位移帶內(nèi)的斷裂的形態(tài)進(jìn)行簡(jiǎn)化，以生成簡(jiǎn)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(jiǎn)化結(jié)果以及所述走滑方向...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shí)m值的彈性支點(diǎn)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(jì)算m初始值mi0；第...
								
            
							
            
							
						
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								      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(chǔ)介質(zhì)及處理器，所述方法包括：根據(jù)示蹤劑實(shí)際產(chǎn)出曲線，計(jì)算壓裂縫網(wǎng)的累積流動(dòng)能力和累積儲(chǔ)存能力；基于所述累積流動(dòng)能力和所述累積儲(chǔ)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shí)刻有限三維空間的歷史顆粒場(chǎng)信息和歷史氣流場(chǎng)信息，確定當(dāng)前氣流場(chǎng)信息；在依據(jù)當(dāng)前氣流場(chǎng)信息和歷史顆粒場(chǎng)信息確定當(dāng)前循環(huán)周期對(duì)應(yīng)的當(dāng)前顆粒場(chǎng)信息的過程中，通過確定與基材顆...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及文件深度比較工具實(shí)現(xiàn)的新設(shè)計(jì)。本文提供了針對(duì)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(chǔ)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(gè)文件和請(qǐng)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(gè)文件包括改變...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種二維碼識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：響應(yīng)于檢測(cè)到掃描操作，獲取當(dāng)前環(huán)境下的場(chǎng)景信息，所述場(chǎng)景信息用于指示當(dāng)前環(huán)境下的亮度；基于所述場(chǎng)景信息，確定與所述場(chǎng)景信息匹配的曝光時(shí)長(zhǎng)；基于所述曝光時(shí)長(zhǎng)，拍攝二維碼圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      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(duì)商超打印的私有條形碼進(jìn)行文字識(shí)別和條形碼識(shí)別，自動(dòng)將識(shí)別食材文字和識(shí)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(shí)現(xiàn)不同商超私有條形碼的食材錄入。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取對(duì)環(huán)境進(jìn)行拍攝得到的原始狀態(tài)圖像；通過智能體對(duì)原始狀態(tài)圖像進(jìn)行分割，得到多個(gè)圖像塊，將多個(gè)圖像塊進(jìn)行融合，得到參考圖像，每個(gè)圖像塊包括原始...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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