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          • 本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供一種對(duì)話(huà)文本的生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括:獲取對(duì)話(huà)過(guò)程中的輸入文本;將輸入文本輸入至文本生成模型,獲得文本生成模型輸出的對(duì)話(huà)文本;文本生成模型基于對(duì)樣本輸入文本對(duì)應(yīng)的情感類(lèi)型標(biāo)簽和情感強(qiáng)度...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種模型權(quán)重壓縮方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重;將第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重,第二數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度小于第一數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度;對(duì)第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種物品屬性對(duì)齊的方法和裝置,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括:將物品屬性進(jìn)行分類(lèi),確定分類(lèi)后的所述物品屬性類(lèi)型;若所述物品屬性類(lèi)型為非數(shù)值型,則將所述物品屬性通過(guò)自然語(yǔ)言文本構(gòu)造進(jìn)行屬性語(yǔ)義信息補(bǔ)全,得到具有語(yǔ)義...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理的方法和裝置,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括:獲取與物品對(duì)應(yīng)的文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù);根據(jù)所述文本數(shù)據(jù)確定所述物品的第一屬性數(shù)據(jù);根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)確定所述物品的第二屬性數(shù)據(jù);根據(jù)所述第一屬性數(shù)據(jù)和所述第二...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N芯片熱致翹曲預(yù)測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)和介質(zhì),根據(jù)有效彈性模量、有效泊松比、有效熱膨脹系數(shù)、材料體積分?jǐn)?shù)、材料彈性模量、材料泊松比和材料熱膨脹系數(shù)和待預(yù)測(cè)芯片版圖的各個(gè)點(diǎn)坐標(biāo),計(jì)算得待預(yù)測(cè)芯片版圖的當(dāng)前坐標(biāo)系下的初步熱致翹曲位移;根...
          • 本公開(kāi)提供了一種三相電機(jī)等效模型建立方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,方法包括:測(cè)量得到電機(jī)的至少兩個(gè)多相差模阻抗參數(shù)以及至少兩個(gè)多相共模阻抗參數(shù),并在至少兩個(gè)多相差模阻抗參數(shù)中選取任一參數(shù)作為測(cè)量差模阻抗參數(shù),在至少兩個(gè)多相共模阻抗參...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N井筒漏噴同存的預(yù)測(cè)方法及裝置,方法包括:通過(guò)所獲取的待測(cè)井筒的歷史井口生產(chǎn)數(shù)據(jù),校正預(yù)先設(shè)定的初始多相流模型,得到目標(biāo)多相流模型;根據(jù)所獲取的待測(cè)井筒的實(shí)測(cè)PWD值,確定所述待測(cè)井筒的初始診斷結(jié)果;若所述初始診斷結(jié)果為漏噴同...
          • 本申請(qǐng)涉及測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種性能評(píng)估方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取與測(cè)試設(shè)備的性能關(guān)聯(lián)的特征數(shù)據(jù),基于預(yù)設(shè)邏輯回歸模型對(duì)測(cè)試設(shè)備進(jìn)行性能評(píng)估,確定測(cè)試設(shè)備的特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)重?;谔卣鲾?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)保持能力的評(píng)估方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。電子設(shè)備包括閃存,所述方法包括:獲取閃存在多個(gè)溫度下對(duì)應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù);對(duì)每個(gè)溫度對(duì)應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,得到閃存在所述每個(gè)溫度下對(duì)應(yīng)的目標(biāo)翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù),目標(biāo)翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù)與多...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N地層流量入侵的獲取方法及裝置,方法包括:S1,獲取井筒多相流反演的參數(shù)矩陣;S2,從預(yù)設(shè)的多個(gè)地層的等效入口質(zhì)量流量中,選取試驗(yàn)質(zhì)量流量;S3,基于所述試驗(yàn)質(zhì)量流量及所述參數(shù)矩陣,確定井口壓力;S4,根據(jù)所獲取的井口測(cè)試壓力...
          • 本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種人機(jī)驗(yàn)證方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括:確定人機(jī)驗(yàn)證圖片區(qū)域中多個(gè)起始點(diǎn);任一起始點(diǎn)對(duì)應(yīng)一條運(yùn)動(dòng)軌跡;基于起始點(diǎn),確定每條運(yùn)動(dòng)軌跡的路徑點(diǎn);任一運(yùn)動(dòng)軌跡包括多個(gè)路徑點(diǎn);基于路徑點(diǎn)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種異常檢測(cè)方法、介質(zhì)、設(shè)備及產(chǎn)品,可應(yīng)用于游戲、游戲基礎(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)處理等各種場(chǎng)景。方法包括執(zhí)行用于測(cè)試各個(gè)預(yù)設(shè)的招式在各個(gè)預(yù)設(shè)場(chǎng)景下的效果的腳本,以基于執(zhí)行結(jié)果獲取預(yù)設(shè)的多個(gè)檢測(cè)維度下的招式數(shù)據(jù);基于各個(gè)檢測(cè)維度下的招式數(shù)據(jù),分...
          • 本發(fā)明提供了一種用于斷控儲(chǔ)集體的分類(lèi)評(píng)價(jià)方法與裝置及其應(yīng)用,涉及油氣勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)獲取預(yù)定區(qū)域上已鉆井的目標(biāo)儲(chǔ)集體的儲(chǔ)集體空間及特征數(shù)據(jù);基于所述儲(chǔ)集體空間及特征數(shù)據(jù),構(gòu)建斷控儲(chǔ)集體的分類(lèi)評(píng)價(jià)單元;開(kāi)展各個(gè)評(píng)價(jià)單元的斷控儲(chǔ)集體地質(zhì)...
          • 提供了一種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能領(lǐng)域,更具體的涉及大模型領(lǐng)域。該風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的方法包括:獲取多模態(tài)投訴數(shù)據(jù),該多模態(tài)投訴數(shù)據(jù)包括第一文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù);將圖像數(shù)據(jù)輸入圖像分類(lèi)模型,得到該圖像數(shù)據(jù)的分類(lèi)結(jié)果;根據(jù)分類(lèi)結(jié)果...
          • 本發(fā)明提供一種智能體具身識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),應(yīng)用于智能體,所述方法包括:在預(yù)設(shè)場(chǎng)景下基于所述智能體隨機(jī)調(diào)用控制信號(hào),并在所述控制信號(hào)發(fā)出后監(jiān)測(cè)所述預(yù)設(shè)場(chǎng)景下的多個(gè)智能體具身的狀態(tài)變化;根據(jù)各所述智能體具身的狀態(tài)變化,在多個(gè)所...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N模型訓(xùn)練方法、推薦方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì);方法包括:獲取待訓(xùn)練的推薦模型,并獲取多個(gè)訓(xùn)練樣本和各個(gè)訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽信息;針對(duì)每一訓(xùn)練樣本,對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行特征映射,得到訓(xùn)練樣本嵌入向量;通過(guò)共享...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種特征清洗模型的量化方法和裝置。該方法包括:將訓(xùn)練完成的特征清洗模型作為待量化模型,并確定待量化模型中的目標(biāo)層為待量化層;基于當(dāng)前批次校準(zhǔn)集樣本,對(duì)待量化層進(jìn)行模擬量化,得到量化損失;根據(jù)量化損失確定是否對(duì)待量化層進(jìn)行激活量化...
          • 本申請(qǐng)揭示了一種目標(biāo)域標(biāo)簽生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),其中方法包括:獲取目標(biāo)域數(shù)據(jù)的初始目標(biāo)域特征、所述目標(biāo)域數(shù)據(jù)的初始標(biāo)簽矩陣和所述源域數(shù)據(jù)的初始源域特征;通過(guò)隨機(jī)游走法預(yù)測(cè)所述目標(biāo)域數(shù)據(jù)的初始偽標(biāo)簽,對(duì)所述初始偽標(biāo)簽進(jìn)行過(guò)濾,得到目標(biāo)偽...
          • 本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)顯示方法及相關(guān)產(chǎn)品。上述方法包括:顯示第一應(yīng)用界面,第一應(yīng)用界面包括至少兩個(gè)待顯示媒體數(shù)據(jù)入口;至少兩個(gè)待顯示媒體數(shù)據(jù)入口中包含互動(dòng)媒體數(shù)據(jù)入口;互動(dòng)媒體數(shù)據(jù)入口的展示區(qū)域展示互動(dòng)媒體數(shù)據(jù)的信息,互動(dòng)媒體數(shù)據(jù)是指被與目標(biāo)用...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)同步方法、裝置、計(jì)算設(shè)備集群及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取第一數(shù)據(jù)庫(kù)的多個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的日志,日志包括DML語(yǔ)句和DDL語(yǔ)句,多個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的日志包括的DDL語(yǔ)句相同且DML語(yǔ)句不同;將各個(gè)日志包括的DM...
          技術(shù)分類(lèi)
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