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								      本申請提供了一種業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，獲取業務的詢問信息，其中，業務的詢問信息攜帶業務的標識信息；接著，根據業務的標識信息查找業務對應的K個日志數據，其中，K個日志數據對應于K個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的實施例提供了一種交易數據的驗證方法、裝置、計算機可讀介質及電子設備，該方法由聯盟鏈網絡中的目標聯盟鏈節點執行，聯盟鏈網絡包括多個經過授權的聯盟鏈節點，聯盟鏈節點用于驗證和執行交易，該方法包括：接收來自客戶端的攜帶有交易數據的交易請求...
								
            
							
            
							
						
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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，可涉及互聯網技術中的移動支付技術，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...
								
            
							
            
							
						
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								      根據本公開的實施例，提供了節點預警的方法、裝置、設備和存儲介質。該方法包括：響應于接收到針對目標航班的監測需求，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點對應的目標預警規則；響應于針對目標保障節點設置有...
								
            
							
            
							
						
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								      根據本公開的實施例，提供了運輸對象定位的方法、裝置、設備和存儲介質。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的目標運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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								      本發明公開了一種交通標線優化方法、裝置、電子設備及存儲介質。所述方法包括：獲取預設時間段內通過目標路段的虛線路段的第一車輛關聯信息及通過目標路段的實線路段的第二車輛關聯信息；根據第一車輛關聯信息及第二車輛關聯信息，確定違章變道車輛；獲取違章...
								
            
							
            
							
						
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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。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預測模型，得到多個候選詞的第一分數；基于領域特定語言語法規則、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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								      本申請提供一種數據轉換裝置及方法，屬于數據處理技術領域，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換映射關系，轉換...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開內容提供一種用于預測霉菌出現時間的第一裝置，包括：信息采集單元，其獲得與要被預測霉菌出現時間的環境相關的環境參數，其中，所述環境參數包括溫度和濕度；以及處理單元，其基于所述環境參數，使用機器學習模型來預測在所述環境內將要出現霉菌的預計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種測控實驗結果的處理方法、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果分析效率，從而提高量子計算機的執行效率。另外，本申請的方案直接利用能譜實驗的結果，在量子芯片粗測階段就能獲取精確度較高的調制譜，并且...
								
            
							
            
							
						
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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，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據和與其對應的樣本雷達三維體素數據對AI成像網絡進行訓練；基于AI成像網絡輸出的樣本預測雷達三維體素數...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種多模態編碼器的訓練方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品，其中方法包括：將當前任務的當前訓練集中的多模態數據輸入至待訓練的多模態編碼器，得到與多模態數據對應的至少一個多模態特征；根據至少一個多模態特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種適用于連續管的氣液兩相流壓力確定方法及裝置，適用于連續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、井斜角以及內部的流體流動方向；在預生成的壓力計算模型庫中，根據所述...
								
            
							
            
							
						
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								      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，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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種最佳化零件取放流程的系統及其方法。此系統通過一最佳化演算模塊處理使用者輸入的多個參數，并將處理后得到的解經由該最佳化演算模塊處理而輸出多個最終參數。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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種優化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設置的幾何參數構建圓柱形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域進行網絡劃分；步驟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種MPCVD反應腔性能提升的幾何結構優化仿真方法，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；步驟S3，通過多物理仿真軟件根據初始幾何參數構建圓柱形MPCVD反應腔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提出了一種基于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、檢測經過加殼混淆處理的惡意軟件等優勢。其基本思想是：同時考慮API調用序列的結構特征...
								
            
							
            
							
						
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								      一種數據處理方法，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；根據融合特征和第二特征表...
								
            
							
            
							
						
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								      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。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...
								
            
							
            
							
						
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