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          • 本發(fā)明公開一種供水設(shè)備確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取當前用戶在目標周期內(nèi)的用水需求和全屋用水系統(tǒng)信息,其中,全屋用水系統(tǒng)信息包括至少一個候選供水設(shè)備,一個候選供水設(shè)備對應一個流量區(qū)間;根據(jù)用水需求,確定當前用戶在目標周...
          • 本申請?zhí)峁┮环N風險控制模型的評估方法、系統(tǒng)、計算設(shè)備以及存儲介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請?zhí)峁┑娘L險控制模型的評估方法,根據(jù)風險控制模型對樣本的預測結(jié)果,將樣本分為第一樣本集和第二樣本集,根據(jù)任一樣本集中樣本比例的總體方差和該樣本集的標...
          • 本公開實施例公開了一種模型的推理計算方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),其中該方法包括:接收輸入數(shù)據(jù);按照推理計算順序,基于所述輸入數(shù)據(jù)對目標模型進行推理計算,輸出計算結(jié)果;其中,所述推理計算順序基于目標有向圖的邊權(quán)重確定;其中,所述目標有向圖...
          • 提供一種圖數(shù)據(jù)采樣方法及設(shè)備,該方法包括獲取圖數(shù)據(jù)中的更新邊信息,該更新邊信息指示圖數(shù)據(jù)中新增的連接邊,以及新增的連接邊所連接的第一更新節(jié)點和第二更新節(jié)點;確定更新邊信息不滿足預設(shè)條件,預設(shè)條件包括第一更新節(jié)點和第二更新節(jié)點均在采樣圖中,且...
          • 本申請公開一種文本理解模型的訓練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。包括:獲取樣本文本和樣本標簽集;將多個樣本意圖標簽和多個樣本槽位標簽輸入預設(shè)文本理解模型進行語義關(guān)系編碼處理,得到意圖標簽關(guān)系表示和槽位標簽關(guān)系表示;基于預設(shè)文本理解模型對樣本文本...
          • 本說明書實施例提供文件生成、新聞稿件生成及文件生成模型訓練方法,其中所述文件生成方法包括:獲取至少一個素材文件;基于素材文件,提取實體數(shù)據(jù)和事件數(shù)據(jù),并基于事件數(shù)據(jù),生成事件描述文件;將實體數(shù)據(jù)和事件描述文件輸入文件生成模型,基于實體數(shù)據(jù)對...
          • 本申請公開了一種電流傳感器建模方法,包括:構(gòu)建電流轉(zhuǎn)換電路,其具有檢測電流輸入端和檢測電流輸出端,電流轉(zhuǎn)換電路將采樣檢測電流信號并轉(zhuǎn)換為電壓信號并輸出;構(gòu)建偏置電路,其用于將電流轉(zhuǎn)換電路輸出的電壓信號偏置至設(shè)定值后并輸出;構(gòu)建電壓檢測電路,...
          • 本申請公開了一種光罩數(shù)據(jù)檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),用以實現(xiàn)對光罩數(shù)據(jù)更為細致的檢測,從而更加準確、全面地發(fā)現(xiàn)光罩數(shù)據(jù)中的錯誤,避免光罩數(shù)據(jù)錯誤導致版圖結(jié)構(gòu)錯誤,進而保證了芯片功能的正確性。本申請?zhí)峁┑墓庹謹?shù)據(jù)檢測方法,包括:確定芯片的原始...
          • 本發(fā)明公開了一種用于確定油頁巖水平井加熱井距的方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)油頁巖樣品,測定巖體基本參數(shù);對油頁巖樣品進行熱解實驗,獲得各擬產(chǎn)物的組成以及各擬產(chǎn)物隨溫度變化的組分,基于此,擬合預先構(gòu)建的基于干酪根熱解的多步總反應模型,獲得擬合后的模...
          • 本發(fā)明公開了一種用于原位流體加熱油頁巖的加熱井距評價方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)待評價油頁巖原位區(qū)域的油頁巖樣品,測定巖體基本參數(shù);對油頁巖樣品進行熱解實驗,獲得各擬產(chǎn)物的組成以及各擬產(chǎn)物隨溫度變化的組分,基于此,擬合預先構(gòu)建的基于干酪根熱解的多...
          • 本發(fā)明涉及一種多源接入電網(wǎng)等值網(wǎng)絡(luò)模型動態(tài)化簡及仿真方法,包括以下步驟:S1、基于時域Kron化簡,建立原網(wǎng)絡(luò)模型,化簡獲得等值網(wǎng)絡(luò)連接關(guān)系及連接參數(shù),得到等值網(wǎng)絡(luò)模型;S2、根據(jù)等值網(wǎng)絡(luò)模型,對元件進行差分化建模,將電力電子開關(guān)器件支路加...
          • 本發(fā)明公開一種醫(yī)療電子數(shù)據(jù)防篡改可追溯的交換方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),所述方法包括:S1:從醫(yī)療用的計算機信息系統(tǒng)中獲得醫(yī)療數(shù)據(jù)并生成防篡改可追溯的PDF文件;S2:從防篡改可追溯的PDF文件中獲取數(shù)據(jù);S3:防篡改可追溯數(shù)據(jù)的互聯(lián)互...
          • 本申請涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種SDK檢測方法、介質(zhì)及電子設(shè)備,提升SDK動態(tài)分析的自動化程度和測試效率。具體地,該SDK檢測方法中,通過軟件,自動從目標SDK中提取用于測試目標SDK的可運行樣本的多個組成部分,然后將多個組成部分合并之...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N應用程序處理方法及裝置、攻擊防御系統(tǒng),屬于計算機安全領(lǐng)域。計算機設(shè)備監(jiān)控該計算機設(shè)備上運行的應用程序是否加載網(wǎng)絡(luò)動態(tài)鏈接庫。如果監(jiān)控到該應用程序加載網(wǎng)絡(luò)動態(tài)鏈接庫,并且該應用程序中用于加載該網(wǎng)絡(luò)動態(tài)鏈接庫的運行代碼所在的內(nèi)存...
          • 本申請?zhí)峁┮环N制造裝置及其監(jiān)測方法、存儲器。制造裝置的監(jiān)測方法包括:針對所述制造裝置中的目標傳感器的參數(shù)生成預測模型;以及,根據(jù)所述預測模型,判斷所述目標傳感器的參數(shù)在未來一段工作區(qū)間內(nèi)會超出規(guī)范時發(fā)出信息;其中,針對所述制造裝置中的目標傳...
          • 本發(fā)明涉及氣舉采油工藝工況診斷方法技術(shù)領(lǐng)域,是一種基于樣本域的氣舉工況概率診斷方法,包括模擬氣舉井不同工況時的生產(chǎn)動態(tài),產(chǎn)生大量樣本;再采用K聚類算法對各工況樣本進行分析,產(chǎn)生各工況樣本域,確定樣本域中心和域半徑;最后利用實際生產(chǎn)動態(tài)數(shù)據(jù)及...
          • 本發(fā)明提供了一種基于二次聚類的光伏電站空間分類方法及系統(tǒng),包括:基于所述每個光伏電站的實際功率和樣板機實際功率,得到所述每個光伏電站的理論功率;基于每個光伏電站的理論功率和裝機容量,得到每個光伏電站的最大晴空指數(shù),利用最大晴空指數(shù)將每個光伏...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)。在本申請中,第一LLM是利用多個訓練樣本訓練得到的,每個訓練樣本中包含修改指令樣本和對應的期望響應,該修改指令樣本用于指示對待修改的提示數(shù)據(jù)樣本進行修改,期望響應則包括期望得到的修改...
          • 本申請涉及一種人工智能的特征提取模型處理方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取多個樣本信息,分別提取每個所述樣本信息的特征,獲得每個所述樣本信息對應的特征表征向量;分別對每個所述特征表征向量進行多次掩碼處理,獲...
          • 本申請公開了一種螺釘鎖附狀態(tài)的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于工件鎖附技術(shù)領(lǐng)域,用以提高螺釘鎖附狀態(tài)檢測的準確度。所述方法包括:獲取螺釘鎖附工作端在第一螺釘鎖附過程中的第一工作數(shù)據(jù);將所述第一工作數(shù)據(jù)輸入目標模型,通過所述目標模型輸...
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