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          • 本申請實施例提供一種事務(wù)提交、數(shù)據(jù)查詢方法、系統(tǒng)、服務(wù)器、產(chǎn)品及存儲介質(zhì)。在事務(wù)提交方法中,存儲節(jié)點根據(jù)事務(wù)的多級事務(wù)提交號以及該寫事務(wù)的類型提交該寫事務(wù)。其中,多級事務(wù)提交號可包括全局事務(wù)提交號以及本地事務(wù)提交號。基于該多級事務(wù)提交號和事...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N目錄樹元數(shù)據(jù)管理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括,確定目標(biāo)目錄樹中多個元數(shù)據(jù)的目錄層次進(jìn)行分層處理,得到多個服務(wù)層次,并在每個服務(wù)層次中將對應(yīng)的元數(shù)據(jù)分配至更新目錄樹服務(wù);在每個服務(wù)層次中,分別獲取更新目錄樹服務(wù)中元...
          • 本發(fā)明實施例提供了問答處理的方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,所述方法包括:獲取用戶輸入的問題文本,并根據(jù)所述問題文本,確定目標(biāo)數(shù)據(jù)庫表信息;其中,所述目標(biāo)數(shù)據(jù)表信息為預(yù)置數(shù)據(jù)庫中與所述問題文本相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)表的信息;根據(jù)所述問題文本和...
          • 一種知識圖譜的對齊方法,能夠?qū)R實體間的關(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實體之間的路徑,基于實體間的連接關(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)系的相鄰實體間的關(guān)聯(lián)程度值,進(jìn)而能夠計算...
          • 公開了一種知識圖譜的優(yōu)化方法、裝置、計算設(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...
          • 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,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體,獲取所述第一實體的描述信息,所述描述信息為針對所述第一實體的視覺描述,且所述視覺描...
          • 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...
          • 本申請實施例提供了一種異常評價信息的處理方法、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信息,獲得各異常評價信息的語義特征;根據(jù)各語義特征對各條異常評價信息進(jìn)行聚類處理,得到各目標(biāo)聚類簇;對于...
          • 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...
          • 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個類別中的各類別,根據(jù)屬于該類別的樣本信息對一個自編碼器進(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...
          • 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...
          • 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:同時考慮API調(diào)用序列的結(jié)構(gòu)特征...
          • 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...
          • 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)置多個物理場并對各個區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)劃分;步驟...
          • 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)計的懲罰機(jī)制,使得使用者僅需提供特...
          • 本公開提供一種光學(xué)元件中膜層的設(shè)計方法、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...
          • 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)管劃分為多個部分;確定所述多個部分所處的位置、井斜角以及內(nèi)部的流體流動方向;在預(yù)生成的壓力計算模型庫中,根據(jù)所述...
          • 本申請實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、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計算機(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)的至少一個多模態(tài)特征;根據(jù)至少一個多模態(tài)特征,...
          • 本申請實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)三維體素數(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)三維體素數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種測控實驗結(jié)果的處理方法、裝置以及量子計算機(jī),利用本申請的方案,可有效提高對能譜實驗的實驗結(jié)果分析效率,從而提高量子計算機(jī)的執(zhí)行效率。另外,本申請的方案直接利用能譜實驗的結(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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