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          • 本申請公開了一種模型訓練方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取權(quán)重正樣本訓練集和權(quán)重負樣本訓練集,權(quán)重正樣本訓練集和權(quán)重負樣本訓練集通過對預設(shè)的未標記樣本集進行標注篩選獲得;基于預設(shè)的無偏正樣本與無標...
          • 本發(fā)明提供了一種基于對抗式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的零樣本時間序列預測方法及系統(tǒng),包括:構(gòu)建時間序列生成模塊,并通過獲取的源域數(shù)據(jù)將生成模塊訓練至穩(wěn)定收斂,輸入采集的隨機噪聲生成偽目標序列;構(gòu)建時間序列預測模塊,將偽樣本序列作為預測模塊的訓練集,輸入預測模...
          • 本發(fā)明公開了一種基于遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動的海洋三維溫鹽場預測方法,首先,構(gòu)建實驗所需的衛(wèi)星遙感海表溫度、海表高度異常以及海洋三維再分析數(shù)據(jù)集。然后,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer模塊,根據(jù)遙感數(shù)據(jù)的時空變化特性以及三維溫鹽場的時空變化特性...
          • 本發(fā)明提供一種二進制編碼策略下基于截斷測量的融合估計方法及系統(tǒng),屬于多傳感器融合估計領(lǐng)域。為解決多傳感器融合估計存在截斷測量現(xiàn)象,以及網(wǎng)絡(luò)通信負擔大,導致數(shù)據(jù)融合誤差大的問題。本發(fā)明針對帶有截斷測量的非線性時滯系統(tǒng),考慮基于均勻量化的二進制...
          • 本發(fā)明公開了一種推薦模型訓練方法、推薦方法和裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該發(fā)明的一具體實施方式包括:能夠利用用戶針對對象發(fā)生的歷史行為數(shù)據(jù)訓練推薦模型包含的用戶興趣分解器,輸出用戶針對對象發(fā)生的多種行為偏好;并利用行為偏好訓練推薦模型包含的...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)可視化方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,包括:對數(shù)據(jù)可視化需求對應(yīng)的可視化數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預處理,并將預處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖數(shù)據(jù);識別圖數(shù)據(jù)中的社區(qū)結(jié)構(gòu),基于社區(qū)結(jié)構(gòu)識別結(jié)果對圖數(shù)據(jù)進行社區(qū)合并,并通過預設(shè)布局算法...
          • 本發(fā)明涉及地質(zhì)分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種三維地質(zhì)模型與WebGIS融合的方法,旨在解決現(xiàn)有方法存在數(shù)據(jù)互通性差、空間分析能力有限、實時更新困難和模型加載效率低的問題,方案主要包括:提取地質(zhì)模型數(shù)據(jù),并進行標準化格式處理;輕量化處理,并將地質(zhì)屬...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)字駕駛艙業(yè)務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種數(shù)字駕駛艙指標響應(yīng)優(yōu)化方法及裝置,具有如下步驟:S1、定義一級緩存,存儲高頻訪問和實時性要求最高的數(shù)據(jù),需要毫秒級更新并即時顯示的大屏核心數(shù)據(jù);S2、定義二級緩存,存儲訪問頻率較低、但仍可能頻...
          • 本申請公開了一種基于列存儲的數(shù)據(jù)查詢方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,包括:獲取數(shù)據(jù)查詢請求對應(yīng)的過濾條件;在過濾條件滿足預設(shè)數(shù)據(jù)查詢條件的情況下,確定過濾條件中的第一列過濾條件對應(yīng)的第一查詢結(jié)果;根據(jù)第一查詢結(jié)果對過濾條件中的第二列過濾條...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理、金融和醫(yī)療健康領(lǐng)域,公開了一種自然語言轉(zhuǎn)SQL方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法中利用通過LangChain框架的鏈式思維能力連接的關(guān)鍵詞提取工具和大語言模型中,準確且快速的生成SQL語句,消除技術(shù)技能的壁壘,使業(yè)務(wù)人員...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測的數(shù)據(jù)同步先驗方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高數(shù)據(jù)同步成功率,保障數(shù)據(jù)匯聚的連續(xù)性與穩(wěn)定性,技術(shù)方案為:數(shù)據(jù)采集與初步整理:執(zhí)行數(shù)據(jù)同步任務(wù)前,數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測工具主...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)庫連接池的管理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:根據(jù)集群參數(shù)信息和集群配置信息為各個集群創(chuàng)建對應(yīng)的集群連接池,集群連接池中包括多個連接集群,連接集群中包括多個目標連接,目標連接中帶有第一標簽...
          • 本發(fā)明提供了一種串口通信方法和裝置,其中,應(yīng)用于主機,該方法包括:通過串口與從機進行數(shù)據(jù)通信,確定串口命令是否已存儲于從機;如果已存儲于從機,基于串口命令的歷史傳輸?shù)某晒β蚀_定是否進行抗干擾傳輸;如果不進行抗干擾傳輸,向從機傳輸串口命令的命...
          • 本發(fā)明提供一種基于智能測試框架實現(xiàn)全鏈路質(zhì)量閉環(huán)管理的方法,所述智能測試框架采用分層架構(gòu)設(shè)計,包括CLI層、Loader層、Runner層和Report層;所述基于智能測試框架實現(xiàn)全鏈路質(zhì)量閉環(huán)管理的方法包括以下步驟:S1:解析命令行參數(shù)并...
          • 本申請實施例提供一種硬盤線纜、服務(wù)器和硬盤背板測試方法。硬盤線纜包括:第一連接器,用于連接背板接口,其設(shè)有用于傳輸SAS協(xié)議專用信號的第三端子組、用于傳輸NVMe協(xié)議專用信號的第二端子組和用于傳輸共用信號的第三端子組;第二連接器,用于連接第...
          • 本申請公開了一種車聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉優(yōu)化方法、裝置及車輛,涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域。其中,方法包括:獲取數(shù)倉計算任務(wù)集合中每個數(shù)倉計算任務(wù)的信號、優(yōu)先級和任務(wù)類型;根據(jù)每個數(shù)倉計算任務(wù)的信號確定每兩個數(shù)倉計算任務(wù)之間的信號命中率;根據(jù)每兩個數(shù)倉計算任務(wù)之間的...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種任務(wù)調(diào)度策略的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,應(yīng)用于任務(wù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。該確定方法包括:獲取調(diào)度策略庫;對調(diào)度策略庫中至少兩個第一調(diào)度策略進行融合處理,生成M個候選調(diào)度策略;通過調(diào)度任務(wù)測試集測試第m個候選調(diào)度策略,得...
          • 本申請公開了一種界面指引方法、裝置、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì),本申請通過發(fā)送求助請求,求助請求用于請求進入目標客戶端中的第一界面的目標路徑,接收第二設(shè)備基于求助請求發(fā)送的路徑指引信息,路徑指引信息包括目標路徑上多個存在跳轉(zhuǎn)關(guān)系的目標界面...
          • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用程序加載方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:利用預設(shè)數(shù)字簽名對應(yīng)用程序所對應(yīng)的簽名數(shù)據(jù)庫文件進行簽名驗證,并將驗證成功的應(yīng)用程序確定為目標應(yīng)用程序,其中,簽名數(shù)據(jù)庫文件利用應(yīng)用程序包含的加載類所對應(yīng)的第一摘要值所確定,第一摘...
          • 本公開實施例提供一種內(nèi)容展示方法、裝置、設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,該方法包括:響應(yīng)于用戶針對媒體內(nèi)容中的角色關(guān)系觸發(fā)的查看操作,確定媒體內(nèi)容當前的消費進度;通過大語言模型在媒體內(nèi)容中提取第一內(nèi)容,第一內(nèi)容中包括截止至當前的消費進度媒體...
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