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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(guò)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(duì)幾何模型設(shè)置多個(gè)物理場(chǎng)并對(duì)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(chǎng)方程；步驟S2，設(shè)置初始幾何參數(shù)；步驟S3，通過(guò)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)明提出了一種基于API序列的深度學(xué)習(xí)惡意軟件檢測(cè)方法，針對(duì)傳統(tǒng)惡意軟件檢測(cè)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(shí)別未知新型未知惡意軟件、檢測(cè)經(jīng)過(guò)加殼混淆處理的惡意軟件等優(yōu)勢(shì)。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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								      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(guò)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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								      本申請(qǐng)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(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)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(duì)N個(gè)類別中的各類別，根據(jù)屬于該類別的樣本信息對(duì)一個(gè)自編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，得到該類別對(duì)應(yīng)的自編碼器；將各樣本信息分別輸...
								
            
							
            
							
						
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								      大多數(shù)提高腦電信號(hào)情緒識(shí)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(shí)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(qǐng)實(shí)施例提供了一種異常評(píng)價(jià)信息的處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)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(píng)價(jià)信息，獲得各異常評(píng)價(jià)信息的語(yǔ)義特征；根據(jù)各語(yǔ)義特征對(duì)各條異常評(píng)價(jià)信息進(jìn)行聚類處理，得到各目標(biāo)聚類簇；對(duì)于...
								
            
							
            
							
						
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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(chǔ)介質(zhì)。內(nèi)容推薦方法包括：在內(nèi)容推薦頁(yè)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(yè)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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								      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(guò)第一模型，識(shí)別所述文本中的子文本，所述子文本指示具有視覺(jué)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(duì)所述第一實(shí)體的視覺(jué)描述，且所述視覺(jué)描...
								
            
							
            
							
						
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								      公開了一種知識(shí)圖譜的優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)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(shí)可靠性(融合置信度)，對(duì)知識(shí)圖譜中已有的關(guān)系置信度進(jìn)行修正，使知識(shí)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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								      一種知識(shí)圖譜的對(duì)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(shí)源的知識(shí)質(zhì)量。在該方法中，針對(duì)于不同知識(shí)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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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了問(wèn)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(wèn)題文本，并根據(jù)所述問(wèn)題文本，確定目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)中與所述問(wèn)題文本相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)表的信息；根據(jù)所述問(wèn)題文本和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?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(chǔ)介質(zhì)，方法包括，確定目標(biāo)目錄樹中多個(gè)元數(shù)據(jù)的目錄層次進(jìn)行分層處理，得到多個(gè)服務(wù)層次，并在每個(gè)服務(wù)層次中將對(duì)應(yīng)的元數(shù)據(jù)分配至更新目錄樹服務(wù)；在每個(gè)服務(wù)層次中，分別獲取更新目錄樹服務(wù)中元...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)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(chǔ)介質(zhì)。在事務(wù)提交方法中，存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)根據(jù)事務(wù)的多級(jí)事務(wù)提交號(hào)以及該寫事務(wù)的類型提交該寫事務(wù)。其中，多級(jí)事務(wù)提交號(hào)可包括全局事務(wù)提交號(hào)以及本地事務(wù)提交號(hào)?；谠摱嗉?jí)事務(wù)提交號(hào)和事...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方法、裝置和設(shè)備，涉及云技術(shù)領(lǐng)域，方法應(yīng)用于云平臺(tái)，云平臺(tái)部署有文件系統(tǒng)，文件系統(tǒng)用于緩存訓(xùn)練文件，訓(xùn)練文件用于訓(xùn)練人工智能模型，方法包括：在文件系統(tǒng)中緩存的訓(xùn)練文件的數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)據(jù)量淘汰閾值上限的情況下，根據(jù)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種存算一體芯片、指令調(diào)度方法及相關(guān)裝置，其中，存算一體芯片包括指令存儲(chǔ)器、指令調(diào)度器及至少一個(gè)存算一體存儲(chǔ)器；每個(gè)存算一體存儲(chǔ)器包括至少一個(gè)存儲(chǔ)陣列；指令存儲(chǔ)器，用于獲取待執(zhí)行的第一張量指令；指令調(diào)度器，用于基于第一張量指令與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝藬?shù)據(jù)傳輸方法及數(shù)據(jù)傳輸裝置。數(shù)據(jù)傳輸方法包含以下步驟：通過(guò)設(shè)備串流緩沖區(qū)傳輸串流至第一主機(jī)串流緩沖區(qū)或第一處理器核心；判斷第一主機(jī)串流緩沖區(qū)或第一處理器核心是否已滿；以及若判定第一主機(jī)串流緩沖區(qū)已滿或第一處理器核心已滿，改由備用...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例提供數(shù)據(jù)壓縮方法、數(shù)據(jù)訪問(wèn)方法、計(jì)算設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，其中所述數(shù)據(jù)壓縮方法包括為待壓縮數(shù)據(jù)分配壓縮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及壓縮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)攜帶的壓縮數(shù)據(jù)地址，壓縮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括數(shù)據(jù)存放字段和地址存放字段，壓縮數(shù)據(jù)地址用于記錄壓縮后的待...
								
            
							
            
							
						
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								      提供一種標(biāo)記測(cè)量方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場(chǎng)景。該標(biāo)記測(cè)量方法包括：在應(yīng)用程序的被測(cè)量程序段函數(shù)執(zhí)行開始時(shí)，根據(jù)標(biāo)記名稱參數(shù)調(diào)用開始標(biāo)記測(cè)量接口，獲取開始時(shí)間；啟動(dòng)至少一個(gè)統(tǒng)計(jì)任務(wù)以對(duì)被...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種特效處理方法、裝置、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：對(duì)特效的道具包進(jìn)行解析，得到特效的特效邏輯元素集；將特效邏輯元素集中的每個(gè)特效邏輯元素與特效性能數(shù)據(jù)庫(kù)中的標(biāo)準(zhǔn)特效邏輯元素進(jìn)行匹配；如果特效性能數(shù)據(jù)庫(kù)中存在匹配的標(biāo)準(zhǔn)特效邏輯元...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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