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          • 本申請?zhí)峁┮环N多媒體資源的推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),應用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景,該方法包括:獲取對象的歷史交互數(shù)據(jù)序列;輸入所述歷史交互數(shù)據(jù)序列至大型語言模型進行特征提取處理,得到對象興趣特征提取結(jié)果;對所述...
          • 本申請公開了一種圖像數(shù)據(jù)的處理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。其中,該方法包括:監(jiān)測待處理的圖像數(shù)據(jù);獲取圖像數(shù)據(jù)對應的文本數(shù)據(jù),其中,文本數(shù)據(jù)用于記載至少一種類型的目標任務(wù);獲取目標任務(wù)的任務(wù)描述信息,其中,任務(wù)描述信息用于描述目標任務(wù)的...
          • 本申請的技術(shù)方案提供了一種信息處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,信息處理方法包括:獲取待學習詞匯庫;根據(jù)所述待學習詞匯庫中待學習的目標詞匯,確定目標影視視頻;其中,所述目標影視視頻的內(nèi)容中包含所述目標詞匯;播放所述目標影視...
          • 本發(fā)明屬于大數(shù)據(jù)技術(shù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種面向大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化圖數(shù)據(jù)的存儲方法及查詢方法。該存儲方法包括:將節(jié)點、關(guān)系及屬性信息保存到KV圖數(shù)據(jù)庫中;將一個節(jié)點/關(guān)系中所有非結(jié)構(gòu)化屬性打包成一個超級二進制大對象SBLOB;根據(jù)SBL...
          • 本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)管理方法、客戶端代理、電子設(shè)備、芯片及計算機可讀存儲介質(zhì),所述方法應用于客戶端代理,包括:接收客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)查詢請求;所述數(shù)據(jù)查詢請求用于讀取目標數(shù)據(jù);基于所述數(shù)據(jù)查詢請求中的第一目標用戶信息和列表信息,從緩存節(jié)點...
          • 本公開提供了一種內(nèi)容處理方法、內(nèi)容推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域。內(nèi)容處理方法包括:獲取目標用戶在第一虛擬交互場景中進行過社交互動正反饋的多個歷史內(nèi)容數(shù)據(jù),歷史內(nèi)容數(shù)據(jù)中包括表示內(nèi)容和內(nèi)容的語義的字詞或字符;生成用...
          • 本發(fā)明提供了一種基于SaaS服務(wù)的數(shù)據(jù)合規(guī)分析平臺、產(chǎn)品及方法。SaaS服務(wù)的提供方法包括:接收服務(wù)請求端的訪問請求;根據(jù)訪問請求在數(shù)據(jù)鏈接池中查找對應的目標數(shù)據(jù)提供端的目標鏈接信息,數(shù)據(jù)鏈接池用于記錄所有數(shù)據(jù)提供端對應的鏈接信息;利用查找...
          • 本說明書實施例提供目標信號識別方法及裝置、計算機程序產(chǎn)品、計算設(shè)備以及存儲介質(zhì),其中所述目標信號識別方法,包括:確定多個信號提供端發(fā)送的多個初始信號,并確定各初始信號的信號特征信息;根據(jù)所述多個初始信號、以及所述各初始信號的信號特征信息,構(gòu)...
          • 本發(fā)明提供一種融合自編碼器和注意力機制的測井曲線異常值識別方法,包括:步驟1,進行測井曲線文件格式解析及預處理;步驟2,歸一化處理測井曲線數(shù)據(jù)表,形成訓練數(shù)據(jù)集和驗證數(shù)據(jù)集;步驟3,定義融合注意力機制的編碼器LSTM層;步驟4,定義融合注意...
          • 本申請實施例提供一種時間序列數(shù)據(jù)增強與故障預測模型訓練方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在本申請實施例中,在具有隨機波動性的時間序列數(shù)據(jù)中,引入基于數(shù)據(jù)滑動的數(shù)據(jù)增強方式,這種增強方式通過改變時間序列數(shù)據(jù)中的相對數(shù)據(jù)位置,而不改變時間序列數(shù)據(jù)...
          • 本申請公開了一種行為預測模型訓練、行為預測方法、裝置及電子設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該訓練方法包括:獲取至少一個業(yè)務(wù)方對應的訓練數(shù)據(jù)集,訓練數(shù)據(jù)集包括至少一個業(yè)務(wù)方對應的多個樣本對象的樣本對象特征和每個樣本對象的預設(shè)行為標簽,樣本對象特征...
          • 本申請公開了一種軟件的安全檢測方法、系統(tǒng)和電子設(shè)備,涉及機器學習技術(shù)、云計算安全領(lǐng)域。其中,該方法包括:監(jiān)測待測軟件對存儲設(shè)備執(zhí)行的訪問操作,獲取待測軟件執(zhí)行訪問操作過程中所產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù);將行為數(shù)據(jù)輸入至安全檢測模型中進行檢測,得到檢測結(jié)...
          • 本申請涉及網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種漏洞屏蔽方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。其中,漏洞屏蔽方法包括:在Go程序發(fā)布后,對于Go程序的漏洞代碼部分,開發(fā)人員可以重新編譯Go程序中的源代碼,并將目標代碼模塊(如漏洞檢測函數(shù)、修復過漏洞的代碼等...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N車輛駕駛的仿真方法、裝置、電子設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,可應用于交通領(lǐng)域;方法包括:控制目標仿真車輛在第一仿真車道上行駛,并控制仿真車輛編隊在與第一仿真車道相鄰的第二仿真車道上行駛;響應于控制目標仿真車輛換道...
          • 本申請公開了一種文本處理方法、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì),涉及大模型技術(shù)、計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取原始文本,其中,原始文本中包含有變異字符,變異字符為基于用戶意圖輸入的錯誤字符;對原始文本進行字符重構(gòu),得到重構(gòu)文本,其中,重構(gòu)文本...
          • 本發(fā)明提供一種設(shè)計輕量級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法,所述方法包括以下步驟:S1.將普通卷積改為深度卷積;S2.網(wǎng)絡(luò)剪枝,即對網(wǎng)絡(luò)進行通道數(shù)剪枝操作;S3.修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)塊;S4.減少網(wǎng)絡(luò)輸出個數(shù);S5.修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。提升整體的運行速度,減小使用內(nèi)存。
          • 本申請公開了一種離子控制方法及裝置,屬于量子計算技術(shù)領(lǐng)域。該裝置包括:離子屏蔽模塊和離子操控模塊。離子屏蔽模塊用于對離子阱中不需要被操控的第一離子照射第一屏蔽光,使得第一離子的能級在第一屏蔽光的作用下由初始能級變化為第一能級;離子操控模塊用...
          • 本申請實施例提供一種模型的訓練方法、圖像處理方法以及相關(guān)設(shè)備,可用于人工智能領(lǐng)域的圖像處理領(lǐng)域中,方法包括:獲取第一信息和第一噪聲,并將第一信息和第一噪聲進行融合得到第二噪聲,第一信息指示第一訓練圖像中像素點的類別,利用第二噪聲對第二訓練圖...
          • 本申請公開了一種用于農(nóng)場巡田的路徑規(guī)劃方法、裝置及存儲介質(zhì),方法包括:獲取農(nóng)業(yè)區(qū)域的遙感影像;根據(jù)遙感影像確定農(nóng)業(yè)區(qū)域在目標時間點的作物長勢結(jié)果;根據(jù)作物長勢結(jié)果確定農(nóng)業(yè)區(qū)域在目標時間點的巡田終點;建立農(nóng)業(yè)區(qū)域的路網(wǎng)拓撲圖;確定農(nóng)業(yè)區(qū)域在目...
          • 本申請公開一種備件需求預測方法、裝置及相關(guān)產(chǎn)品,可應用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛、數(shù)據(jù)計算等各種場景。在該方法中,獲取備件樣本的歷史出庫數(shù)據(jù),并獲取備件樣本對應的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù);拼接歷史出庫數(shù)據(jù)和歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到第一訓練樣本;利用...
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