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          • 本發(fā)明涉及數(shù)碼產(chǎn)品租賃技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種用于電子數(shù)碼產(chǎn)品的租賃方法,包括,周期性統(tǒng)計(jì)的各區(qū)域內(nèi)產(chǎn)品的租出數(shù)量、歸還數(shù)量和損壞數(shù)量;確定針對(duì)單個(gè)區(qū)域的波動(dòng)參量;逐個(gè)確定對(duì)各區(qū)域的租賃管理是否合格;依據(jù)對(duì)各區(qū)域的租賃管理判定結(jié)果,確定是否各...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于動(dòng)態(tài)算力算法的提高酒店效率的OTA系統(tǒng),包括以下模塊:動(dòng)態(tài)算力算法模塊、碎片時(shí)間管理模塊以及零傭金組織架構(gòu)。本發(fā)明與現(xiàn)有的技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于:本發(fā)明可以將酒店的空置率降低,用戶端將獲得低于市場(chǎng)價(jià)的非標(biāo)時(shí)段客房,此外平臺(tái)端將運(yùn)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)方法,所述方法,包括:獲取針對(duì)不同時(shí)間生產(chǎn)的產(chǎn)品的檢測(cè)數(shù)據(jù)序列;將所述檢測(cè)數(shù)據(jù)序列分別輸入長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法和門控循環(huán)單元算法,得到由所述長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法輸出的第一數(shù)據(jù)和由所述門控循環(huán)單元算法輸出的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于數(shù)字媒體的圖片制作工序管理系統(tǒng),屬于數(shù)字媒體技術(shù)領(lǐng)域,包括人員信息管理模塊、任務(wù)分配決策模塊、檢測(cè)排序模塊、制圖檢測(cè)模塊;人員信息管理模塊錄入人員多方面信息;任務(wù)分配決策模塊依任務(wù)類型、風(fēng)格篩選人員,結(jié)合其經(jīng)驗(yàn)與能力確定分配...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種尺寸數(shù)據(jù)獲取方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。其中,獲取目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)詳情數(shù)據(jù);獲取目標(biāo)對(duì)象中的目標(biāo)對(duì)象實(shí)例對(duì)應(yīng)的對(duì)象實(shí)例圖像以及對(duì)象實(shí)例描述文本;利用至少一個(gè)尺寸提取模型從目標(biāo)詳情數(shù)據(jù)、對(duì)象實(shí)例圖像以及對(duì)象實(shí)例描述文...
          • 本發(fā)明提出了一種基于擴(kuò)散式生成網(wǎng)絡(luò)的樣本生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì),該方法包括:獲取遙感影像解譯初始樣本,對(duì)遙感影像解譯初始樣本進(jìn)行預(yù)處理,得到訓(xùn)練集和測(cè)試集;將訓(xùn)練集輸入到預(yù)設(shè)的擴(kuò)散式網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,將測(cè)試集輸入到訓(xùn)練后的擴(kuò)散式網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試...
          • 本發(fā)明提供了一種面向?qū)嶓w識(shí)別的航空情報(bào)領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建方法,涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,該方法獲取航空情報(bào)資料,并對(duì)航空情報(bào)原始語(yǔ)料進(jìn)行規(guī)范化處理;結(jié)合航空情報(bào)交換模型AIXM,構(gòu)建領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)標(biāo)注體系并形成標(biāo)注準(zhǔn)則,并標(biāo)注得到航空情報(bào)標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù);構(gòu)建航...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例涉及一種文檔排版的差異檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),上述方法包括:打開(kāi)待檢測(cè)排版差異的第一文檔和第二文檔;對(duì)所述第一文檔和所述第二文檔進(jìn)行截圖,以分別得到第一截圖和第二截圖;基于所述第一截圖和所述第二截圖,生成所述第一文檔...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于拓?fù)鋬?yōu)化的二維結(jié)構(gòu)至三維空間映射方法及系統(tǒng),所述方法包括:采用變密度方法進(jìn)行二維拓?fù)鋬?yōu)化,通過(guò)材料密度分布調(diào)整流道形態(tài),優(yōu)化流動(dòng)及換熱性能;提取二維拓?fù)鋬?yōu)化結(jié)構(gòu)的材料分布、界面形態(tài)及梯度變化特征,結(jié)合流?固?熱多物理場(chǎng)耦...
          • 基于場(chǎng)路?機(jī)械耦合的GIL電磁特性檢測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括:利用磁矢量位的剛度矩陣、導(dǎo)體渦流的剛度矩陣、導(dǎo)體傳導(dǎo)電流的載荷矩陣,基于電路數(shù)學(xué)模型,建立電磁場(chǎng)?電路?機(jī)械耦合數(shù)學(xué)模型;劃分工程段,建立有限元二維仿真模型,搭建等效外電路,通過(guò)外...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種可通用的衛(wèi)星參數(shù)化建模方法,涉及衛(wèi)星建模技術(shù)領(lǐng)域。所述建模方法包括衛(wèi)星平臺(tái)參數(shù)化建模和衛(wèi)星載荷參數(shù)化建模;其中:在衛(wèi)星平臺(tái)參數(shù)化建模階段:對(duì)太陽(yáng)同步軌道衛(wèi)星平臺(tái)和地球同步軌道衛(wèi)星平臺(tái)分別構(gòu)建典型特征參數(shù)空間;配置平臺(tái)參數(shù)選取原...
          • 本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,提出一種電力工程圖紙缺陷定位方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:通過(guò)預(yù)設(shè)的多層級(jí)遞進(jìn)式分析架構(gòu)對(duì)電力工程圖紙進(jìn)行缺陷分析,依次生成圖紙分析結(jié)果、功能區(qū)塊識(shí)別結(jié)果、設(shè)備組件檢測(cè)結(jié)果和元件參數(shù)驗(yàn)證結(jié)果;采用...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖紙生成方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于核電模型設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:接收出圖指令;其中,出圖指令用于指示生成原始核電三維模型的二維圖紙;對(duì)原始核電三維模型進(jìn)行模型數(shù)據(jù)提取,得到初始結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);獲取數(shù)據(jù)表配置信...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換結(jié)合深度學(xué)習(xí)(Fractional Fourier transform combinedwith deep learning,FRFT?DL)的橋梁結(jié)構(gòu)荷載識(shí)別方法,涉及橋梁加速度響應(yīng)信號(hào)深度學(xué)習(xí)模型,通...
          • 本發(fā)明提供承壓設(shè)備損傷模式識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及安全工程技術(shù)領(lǐng)域,包括采集多源傳感器數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù),經(jīng)預(yù)處理和特征提取后輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)卷積層提取空間特征、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)序特征,并利用注意力機(jī)制融合特征以識(shí)別損傷模式。然后...
          • 本發(fā)明涉及視頻檢索技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于視頻VI T壓縮流的檢索方法,所述方法包括下列步驟:對(duì)視頻文件進(jìn)行分割,得到視頻片段,將每個(gè)視頻片段按照設(shè)定頻率進(jìn)行幀采樣,形成視頻片段對(duì)應(yīng)的多個(gè)視頻幀,多個(gè)所述視頻幀形成幀組;對(duì)所述幀組中的每...
          • 本公開(kāi)提供一種文本處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,所述方法包括:獲取待識(shí)別的多語(yǔ)義文本特征向量以及預(yù)設(shè)的多個(gè)標(biāo)簽特征向量;其中,所述多語(yǔ)義文本特征向量對(duì)應(yīng)一個(gè)多語(yǔ)義文本,所述多個(gè)標(biāo)簽特征向量對(duì)應(yīng)多個(gè)標(biāo)簽,所述多個(gè)標(biāo)簽特征向量中...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種虛擬數(shù)字人智能互動(dòng)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。一種虛擬數(shù)字人智能互動(dòng)方法包括:獲取本輪用戶與虛擬數(shù)字人互動(dòng)對(duì)應(yīng)的用戶輸入、虛擬數(shù)字人的模型回復(fù);基于本輪的用戶輸入,檢索素材庫(kù),得到用戶輸入對(duì)應(yīng)的第一素材檢索結(jié)果;基于本輪的模型回...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種智能問(wèn)答方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:將多輪對(duì)話中的第一問(wèn)題輸入智能體;通過(guò)智能體判斷基于智能體的第一知識(shí)庫(kù)是否支持回答第一問(wèn)題;若是,則通過(guò)智能體輸出與第一問(wèn)題對(duì)應(yīng)的回答;若否,則通過(guò)智能體從外部...
          • 本申請(qǐng)涉及一種請(qǐng)求結(jié)果的生成方法、裝置、大模型推理架構(gòu)、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:將預(yù)填充階段得到的鍵值緩存數(shù)據(jù)卸載至與大語(yǔ)言模型解耦的向量數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ),并采用與大語(yǔ)言模型解耦的向量數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行文本生成任務(wù)中解碼階...
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