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								      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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								      本申請實施例提供一種多模態(tài)編碼器的訓練方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，其中方法包括：將當前任務的當前訓練集中的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至待訓練的多模態(tài)編碼器，得到與多模態(tài)數(shù)據(jù)對應的至少一個多模態(tài)特征；根據(jù)至少一個多模態(tài)特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了毫米波雷達安檢儀設備成像及模型訓練方法、裝置、設備及介質(zhì)，基于毫米波雷達對第一樣本被檢對象進行掃描得到的樣本毫米波原始數(shù)據(jù)和與其對應的樣本雷達三維體素數(shù)據(jù)對AI成像網(wǎng)絡進行訓練；基于AI成像網(wǎng)絡輸出的樣本預測雷達三維體素數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      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，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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								      本公開內(nèi)容提供一種用于預測霉菌出現(xiàn)時間的第一裝置，包括：信息采集單元，其獲得與要被預測霉菌出現(xiàn)時間的環(huán)境相關的環(huán)境參數(shù)，其中，所述環(huán)境參數(shù)包括溫度和濕度；以及處理單元，其基于所述環(huán)境參數(shù)，使用機器學習模型來預測在所述環(huán)境內(nèi)將要出現(xiàn)霉菌的預計...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換裝置及方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，該裝置包括：反量化模塊，用于從支持的多個量化模式中選擇目標量化模式，以及從支持的多個量化格式中選擇目標量化格式；反量化模塊，還用于獲取目標量化模式下目標量化格式對應的轉(zhuǎn)換映射關系，轉(zhuǎn)換...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種領域特定語言應答方法、相關裝置和介質(zhì)。該領域特定語言應答方法包括：將目標查詢輸入候選詞分數(shù)預測模型，得到多個候選詞的第一分數(shù)；基于領域特定語言語法規(guī)則、以及領域特定語言應答中已預測出的上一個詞，生成預測詞的引導指令；基于引導...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種交通標線優(yōu)化方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取預設時間段內(nèi)通過目標路段的虛線路段的第一車輛關聯(lián)信息及通過目標路段的實線路段的第二車輛關聯(lián)信息；根據(jù)第一車輛關聯(lián)信息及第二車輛關聯(lián)信息，確定違章變道車輛；獲取違章...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實施例，提供了運輸對象定位的方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取目標運輸工具對應的運輸單，其中運輸單指示目標運輸工具待運輸?shù)哪繕诉\輸對象的初始定位信息；其中目標運輸對象包括從多個來源中的至少一個來源獲得的運輸對象；按照預...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實施例，提供了節(jié)點預警的方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。該方法包括：響應于接收到針對目標航班的監(jiān)測需求，基于目標航班的目標屬性對應的目標屬性值，確定針對目標屬性值是否設置有目標保障節(jié)點對應的目標預警規(guī)則；響應于針對目標保障節(jié)點設置有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種支付處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，可涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的移動支付技術(shù)，可應用于即時通信客戶端對應的商戶服務器，該方法包括：接收即時通信客戶端對應的支付服務器發(fā)送的針對目標支付項的支付請求，支付請求包括第一對象的標識，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的實施例提供了一種交易數(shù)據(jù)的驗證方法、裝置、計算機可讀介質(zhì)及電子設備，該方法由聯(lián)盟鏈網(wǎng)絡中的目標聯(lián)盟鏈節(jié)點執(zhí)行，聯(lián)盟鏈網(wǎng)絡包括多個經(jīng)過授權(quán)的聯(lián)盟鏈節(jié)點，聯(lián)盟鏈節(jié)點用于驗證和執(zhí)行交易，該方法包括：接收來自客戶端的攜帶有交易數(shù)據(jù)的交易請求...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N業(yè)務處理方法以及相關裝置。本申請實施例可應用于人工智能等各種場景。其方法包括：首先，獲取業(yè)務的詢問信息，其中，業(yè)務的詢問信息攜帶業(yè)務的標識信息；接著，根據(jù)業(yè)務的標識信息查找業(yè)務對應的K個日志數(shù)據(jù)，其中，K個日志數(shù)據(jù)對應于K個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種合約進程的處理方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，應用于區(qū)塊鏈領域，該方法包括：獲取待處理區(qū)塊對應的合約交易分布表；根據(jù)每個智能合約對應的參考交易處理量，構(gòu)建參考合約交易處理表；基于合約交易分布表和參考合約交易處理表，按照合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種電子裝置與其桌布生成方法。所述方法包括下列步驟。獲取原始圖像。檢測多個顯示設備的排列布局位置與顯示規(guī)格參數(shù)。根據(jù)各個顯示設備的排列布局位置與顯示規(guī)格參數(shù)，決定一目標圖片分辨率。利用一圖像修復模型將原始圖像擴增為具有目標圖片分辨...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設備、介質(zhì)、產(chǎn)品及車輛，涉及圖像處理技術(shù)領域。圖像處理方法包括：獲取紅外攝像機采集到的第一圖像；利用圖像超分模型對第一圖像進行超分處理，得到第二圖像，其中，圖像超分模型為利用多個高清圖像和分別與每個高清圖...
								
            
							
            
							
						
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								      血液異常紅細胞參數(shù)、檢測方法及其識別AI訓練方法中，拍攝平鋪的鏡檢樣本獲得圖像；對圖像中的正常紅細和異常紅細胞進行識別與標注，用標注圖片進行AI訓練，獲得AI特征數(shù)據(jù)集A，其中包括正常紅細胞特征、異常紅細胞特征。用AI識別算法識別鏡檢樣本圖...
								
            
							
            
							
						
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								      凝集血小板參數(shù)、檢測方法及其識別AI訓練方法中，血液樣本經(jīng)過預處理，獲得鏡檢樣本平鋪；讓血小板靜置沉底；拍攝獲得鏡檢樣本圖像；對正常血小板和凝集血小板進行識別與標注，獲得標注圖片進行AI訓練，獲得的AI特征數(shù)據(jù)集A中包括正常血小板特征，AI...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N圖像渲染的方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品；方法包括：通過中央處理器，對虛擬紋理進行圖塊拆解處理，得到虛擬紋理的多個虛擬紋理圖塊；確定每個虛擬紋理圖塊的重要度，并基于每個虛擬紋理圖塊的重要度，確定待渲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于物方像方聯(lián)合約束的準稠密匹配方法，方法包含九個步驟：步驟一：輸入左右影像及相機的內(nèi)參數(shù)矩陣；步驟二：剔除錯誤匹配點；步驟三：計算初始三維點集；步驟四：物方平面擬合；步驟五：構(gòu)建匹配基元；步驟六：傳遞平面參數(shù)；步驟七：物方...
								
            
							
            
							
						
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