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          • 本申請?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:通過設備串流緩沖區(qū)傳輸串流至第一主機串流緩沖區(qū)或第一處理器核心;判斷第一主機串流緩沖區(qū)或第一處理器核心是否已滿;以及若判定第一主機串流緩沖區(qū)已滿或第一處理器核心已滿,改由備用...
          • 本申請公開了一種存算一體芯片、指令調(diào)度方法及相關裝置,其中,存算一體芯片包括指令存儲器、指令調(diào)度器及至少一個存算一體存儲器;每個存算一體存儲器包括至少一個存儲陣列;指令存儲器,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...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)存儲的方法、裝置和設備,涉及云技術領域,方法應用于云平臺,云平臺部署有文件系統(tǒng),文件系統(tǒng)用于緩存訓練文件,訓練文件用于訓練人工智能模型,方法包括:在文件系統(tǒng)中緩存的訓練文件的數(shù)據(jù)量達到數(shù)據(jù)量淘汰閾值上限的情況下,根據(jù)所述...
          • 本申請實施例提供一種事務提交、數(shù)據(jù)查詢方法、系統(tǒng)、服務器、產(chǎn)品及存儲介質(zhì)。在事務提交方法中,存儲節(jié)點根據(jù)事務的多級事務提交號以及該寫事務的類型提交該寫事務。其中,多級事務提交號可包括全局事務提交號以及本地事務提交號?;谠摱嗉壥聞仗峤惶柡褪?..
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N目錄樹元數(shù)據(jù)管理方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì),方法包括,確定目標目錄樹中多個元數(shù)據(jù)的目錄層次進行分層處理,得到多個服務層次,并在每個服務層次中將對應的元數(shù)據(jù)分配至更新目錄樹服務;在每個服務層次中,分別獲取更新目錄樹服務中元...
          • 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,確定目標數(shù)據(jù)庫表信息;其中,所述目標數(shù)據(jù)表信息為預置數(shù)據(jù)庫中與所述問題文本相關聯(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系所屬的關系類型,統(tǒng)一確定不同路徑上具有連接關系的相鄰實體間的關聯(lián)程度值,進而能夠計算...
          • 公開了一種知識圖譜的優(yōu)化方法、裝置、計算設備及存儲介質(zhì),涉及機器學習技術領域。計算設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系置信度進行修正,使知識圖譜中具有路徑一致性并提供候選的關系修改建議(優(yōu)化策略),有利...
          • 一種數(shù)據(jù)處理方法,應用于人工智能領域,包括:在執(zhí)行圖文處理相關的任務時,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、電子設備及可讀存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術領域。該方法包括:獲取當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行聚類處理,得到各目標聚類簇;對于...
          • 大多數(shù)提高腦電信號情緒識別準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確率,但增加了代碼復雜度,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練方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。本申請的實施例涉及人工智能及云技術等技術領域。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行訓練,得到該類別對應的自編碼器;將各樣本信息分別輸...
          • 一種數(shù)據(jù)處理方法,應用于人工智能領域,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網(wǎng)絡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序列的深度學習惡意軟件檢測方法,針對傳統(tǒng)惡意軟件檢測方法的缺陷進行改進,具備準確率高、抗干擾能力強、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置多個物理場方程;步驟S2,設置初始幾何參數(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反應腔...
          • 本發(fā)明提供了一種優(yōu)化MPCVD反應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)設置的幾何參數(shù)構(gòu)建圓柱形MPCVD反應腔的幾何模型;步驟S2,對幾何模型設置多個物理場并對各個區(qū)域進行網(wǎng)絡劃分;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,并整合精密設計的懲罰機制,使得使用者僅需提供特...
          • 本公開提供一種光學元件中膜層的設計方法、裝置、電子設備和存儲介質(zhì),涉及光學技術領域。上述方法包括:在電子設備中所加載的目標應用中,對待測試的光學元件的表面確定入射角的角度范圍,光學元件的表面帶有膜層;在目標應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:按照預設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;在預生成的壓力計算模型庫中,根據(jù)所述...
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