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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      一種知識圖譜的對齊方法，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(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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								      公開了一種知識圖譜的優(yōu)化方法、裝置、計(jì)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(jì)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(shí)，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(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所述第一實(shí)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(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(shí)施例提供了一種異常評價(jià)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(jià)信息，獲得各異常評價(jià)信息的語義特征；根據(jù)各語義特征對各條異常評價(jià)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(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N個(gè)類別中的各類別，根據(jù)屬于該類別的樣本信息對一個(gè)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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								      本發(fā)明提出了一種基于API序列的深度學(xué)習(xí)惡意軟件檢測方法，針對傳統(tǒng)惡意軟件檢測方法的缺陷進(jìn)行改進(jìn)，具備準(zhǔn)確率高、抗干擾能力強(qiáng)、能夠識別未知新型未知惡意軟件、檢測經(jīng)過加殼混淆處理的惡意軟件等優(yōu)勢。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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								      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)物理場方程；步驟S2，設(shè)置初始幾何參數(shù)；步驟S3，通過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，對幾何模型設(shè)置多個(gè)物理場并對各個(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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								      本公開提供一種光學(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，對待測試的光學(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)用中確定膜層在測試中將采用的膜層...
								
            
							
            
							
						
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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)部的流體流動方向；在預(yù)生成的壓力計(jì)算模型庫中，根據(jù)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(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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								      本申請實(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)對第一樣本被檢對象進(jìn)行掃描得到的樣本毫米波原始數(shù)據(jù)和與其對應(yīng)的樣本雷達(dá)三維體素?cái)?shù)據(jù)對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)測雷達(dá)三維體素?cái)?shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種測控實(shí)驗(yàn)結(jié)果的處理方法、裝置以及量子計(jì)算機(jī)，利用本申請的方案，可有效提高對能譜實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析效率，從而提高量子計(jì)算機(jī)的執(zhí)行效率。另外，本申請的方案直接利用能譜實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，在量子芯片粗測階段就能獲取精確度較高的調(diào)制譜，并且...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開內(nèi)容提供一種用于預(yù)測霉菌出現(xiàn)時(shí)間的第一裝置，包括：信息采集單元，其獲得與要被預(yù)測霉菌出現(xiàn)時(shí)間的環(huán)境相關(guān)的環(huán)境參數(shù)，其中，所述環(huán)境參數(shù)包括溫度和濕度；以及處理單元，其基于所述環(huán)境參數(shù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測在所述環(huán)境內(nèi)將要出現(xiàn)霉菌的預(yù)計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換裝置及方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該裝置包括：反量化模塊，用于從支持的多個(gè)量化模式中選擇目標(biāo)量化模式，以及從支持的多個(gè)量化格式中選擇目標(biāo)量化格式；反量化模塊，還用于獲取目標(biāo)量化模式下目標(biāo)量化格式對應(yīng)的轉(zhuǎn)換映射關(guān)系，轉(zhuǎn)換...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種領(lǐng)域特定語言應(yīng)答方法、相關(guān)裝置和介質(zhì)。該領(lǐng)域特定語言應(yīng)答方法包括：將目標(biāo)查詢輸入候選詞分?jǐn)?shù)預(yù)測模型，得到多個(gè)候選詞的第一分?jǐn)?shù)；基于領(lǐng)域特定語言語法規(guī)則、以及領(lǐng)域特定語言應(yīng)答中已預(yù)測出的上一個(gè)詞，生成預(yù)測詞的引導(dǎo)指令；基于引導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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