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          • 本公開提供了一種運(yùn)單數(shù)據(jù)處理方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),可以應(yīng)用于智能客服技術(shù)領(lǐng)域、大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域、人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該運(yùn)單數(shù)據(jù)處理方法包括:從第一數(shù)據(jù)系統(tǒng)中讀取待處理運(yùn)單的非時效性特征數(shù)據(jù),并從第二數(shù)據(jù)系統(tǒng)中讀取待處理運(yùn)單的時效性特征...
          • 本發(fā)明提供一種設(shè)備節(jié)能策略生成方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,包括:獲取客戶端上傳的實時用電的總體負(fù)荷數(shù)據(jù);將總體負(fù)荷數(shù)據(jù)輸入總體負(fù)荷分解模型,得到各設(shè)備的負(fù)荷貢獻(xiàn)數(shù)據(jù);將各設(shè)備的負(fù)荷貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)輸入負(fù)荷預(yù)測模型,預(yù)測得到各設(shè)備的未來負(fù)荷數(shù)...
          • 本發(fā)明提供了一種單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法及裝置,單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法包括:根據(jù)目標(biāo)油田的儲層表征參數(shù)確定所述目標(biāo)油田的儲量;根據(jù)所述目標(biāo)油田的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建所述目標(biāo)油田內(nèi)單井的產(chǎn)量模型;根據(jù)所述儲量、當(dāng)前的生產(chǎn)成本以及油氣價格、所述產(chǎn)量模...
          • 本發(fā)明提供的一種基于VUE的用戶工作空間自定制方法包括:步驟S1:獲取項目,設(shè)計框架,獲取用戶工作空間自定制方案;步驟S2:構(gòu)建主對象間的數(shù)據(jù)和成果關(guān)聯(lián)關(guān)系;步驟S3:建立面向業(yè)務(wù)主題的應(yīng)用模式,支持綜合獲取業(yè)務(wù)協(xié)同應(yīng)用;步驟S4:方案路線...
          • 本公開的實施例公開了資質(zhì)認(rèn)證信息生成方法、裝置、設(shè)備和計算機(jī)可讀介質(zhì)。該方法的一具體實施方式包括:響應(yīng)于接收到資質(zhì)認(rèn)證請求,獲取技能資質(zhì)選擇請求對應(yīng)的技能資質(zhì)信息;從該目標(biāo)服務(wù)端中獲取與配置信息獲取請求相對應(yīng)的認(rèn)證策略配置信息和認(rèn)證資質(zhì)認(rèn)證...
          • 本申請實施例提供了一種資源轉(zhuǎn)移方法、裝置、電子設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:響應(yīng)于針對目標(biāo)資源轉(zhuǎn)移場景發(fā)起的資源轉(zhuǎn)移操作,調(diào)用與目標(biāo)資源轉(zhuǎn)移場景對應(yīng)的資源轉(zhuǎn)移接口向服務(wù)器發(fā)起資源轉(zhuǎn)移;接收由資源轉(zhuǎn)移接口或服務(wù)器返...
          • 本申請?zhí)峁┮环N區(qū)塊鏈交易的處理方法、裝置、電子設(shè)備和可讀介質(zhì)。該方法包括:獲取待處理的區(qū)塊鏈交易,區(qū)塊鏈交易包含有交易標(biāo)識信息;根據(jù)區(qū)塊鏈交易的交易標(biāo)識信息,確定區(qū)塊鏈交易在節(jié)點交易池中對應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)分區(qū),其中,節(jié)點交易池中包含多個數(shù)據(jù)分區(qū)...
          • 本發(fā)明提供一種基于油價調(diào)整的加油站銷量預(yù)測方法及裝置,所述方法包括:基于加油站的油價調(diào)整信息,確定油價特征;油價特征用于表征油價調(diào)整對加油站銷量的影響程度;基于油價特征,以及加油站的歷史銷量,預(yù)測加油站的未來銷量。本發(fā)明提供的基于油價調(diào)整的...
          • 本發(fā)明公開一種影響因素確定方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),所述方法包括:根據(jù)第一數(shù)目個初始影響因素中各個初始影響因素的相關(guān)性,得到第二數(shù)目個候選影響因素;基于命中次數(shù)和消費數(shù)據(jù)計算第二數(shù)目個候選影響因素各自的權(quán)重和矯正系數(shù);針對所述目標(biāo)用戶群中...
          • 本發(fā)明提供一種基于梯度提升決策樹與環(huán)比分析的建筑能耗預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),適用于建筑能耗預(yù)測領(lǐng)域,該方法包括:獲取樣本數(shù)據(jù);基于樣本數(shù)據(jù),構(gòu)建初始GBDT模型;對初始GBDT模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練,得到目標(biāo)GBDT模型;根據(jù)環(huán)比時間周期,確...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的數(shù)據(jù)處理方法、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;方法包括:獲取對象網(wǎng)格模型、對應(yīng)對象網(wǎng)格模型的第一紋理參數(shù),基于第一權(quán)重參數(shù)對對象網(wǎng)格模型進(jìn)行形變處理,得到第一形變對象網(wǎng)格模型;基于第一形變對...
          • 本公開是關(guān)于一種超分辨率重建方法及裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)。該方法可以包括:獲取原始圖像,并對所述原始圖像中包含的原始文字進(jìn)行特征提取,得到所述原始文字的位置特征向量和語義特征向量;在字典庫所含的候選文字中檢索與所述語義特征向量相匹配的目標(biāo)...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像的超分辨率處理方法及裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取待處理圖像包含的文本對象,并對所述文本對象執(zhí)行第一超分辨率處理操作,得到與所述文本對象對應(yīng)的文本超分辨率圖像;對背景圖像執(zhí)行第二超分辨率處理操作,得到背...
          • 本公開提出一種圖像的生成方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對初始圖像進(jìn)行畫質(zhì)增強(qiáng)處理,以得到第一圖像;對所述第一圖像進(jìn)行圖像信號處理器處理,以生成JPEG格式的第二圖像;獲取所述第二圖像生成過程中的元數(shù)據(jù);基于...
          • 本公開涉及一種基于擴(kuò)散模型的圖像復(fù)原方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。獲取待復(fù)原圖像,并對待復(fù)原圖像進(jìn)行語義分割,得到分別對應(yīng)不同的語義類別的至少一個圖像區(qū)域。然后,基于與至少一個圖像區(qū)域?qū)?yīng)的語義類別,分別為至少一個圖像區(qū)域中包含的像素確定保真性權(quán)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:接收來自于嵌入式程序的圖像處理指令和RGBA數(shù)據(jù)流,所述RGBA數(shù)據(jù)流為所述嵌入式程序所在設(shè)備針對任一對象拍攝得到的數(shù)據(jù)流,所述RGBA數(shù)據(jù)流包含...
          • 本公開的實施例提供了一種運(yùn)動捕捉方法、裝置、設(shè)備和計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。本公開的實施例所提供的方法通過使用具有表示移動對象同時消除背景運(yùn)動的阿爾法圖的光流(即阿爾法光流)作為運(yùn)動的中間表示,對于視頻片段中的任何兩個連續(xù)視頻幀,利用針對三維模型...
          • 本申請公開了一種圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取文本提示特征和掩碼圖像特征,文本提示特征包括文本提示中各提示對象的文本編碼;掩碼圖像特征基于掩碼圖像進(jìn)行特征提取得到,掩碼圖像包括各提示對象對應(yīng)的掩碼區(qū)域;基于文本提示...
          • 本公開提供一種曲線繪制方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,其中,所述曲線繪制方法包括:獲取目標(biāo)電池的放電數(shù)據(jù),所述放電數(shù)據(jù)中包括至少一組電壓?已放電容量數(shù)據(jù)對,所述電壓?已放電容量數(shù)據(jù)對是在確定所述目標(biāo)電池的循環(huán)圈數(shù)屬于第一循環(huán)圈數(shù)組,且所述目...
          • 本申請實施例公開了一種圖像生成方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。本方案通過獲取到目標(biāo)對象的初始視角圖像,以及目標(biāo)視角對應(yīng)的描述文本,可以提取初始視角圖像的圖像特征,以及描述文本的文本特征,然后對圖像特征與文本特征進(jìn)行注意力計算,得到加權(quán)后特...
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