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          • 本公開涉及一種擴(kuò)散模型的訓(xùn)練方法、圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:基于訓(xùn)練圖像集對(duì)教師擴(kuò)散模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練完成的教師擴(kuò)散模型;將所述教師擴(kuò)散模型對(duì)應(yīng)的時(shí)間步長區(qū)間劃分為N個(gè)時(shí)間步長子區(qū)間,其中,N>1,...
          • 一種模型訓(xùn)練方法、裝置、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。分布式訓(xùn)練系統(tǒng)包括多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn),用于對(duì)AI(人工智能)模型進(jìn)行分布式訓(xùn)練,在前向計(jì)算過程中,通過執(zhí)行AI模型中的前向通信算子在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)間傳輸數(shù)據(jù),分布式訓(xùn)練系統(tǒng)中的計(jì)算節(jié)點(diǎn)獲...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于智能體的控制方法、智能體訓(xùn)練方法、裝置及設(shè)備,屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取對(duì)環(huán)境進(jìn)行拍攝得到的原始狀態(tài)圖像;通過智能體對(duì)原始狀態(tài)圖像進(jìn)行分割,得到多個(gè)圖像塊,將多個(gè)圖像塊進(jìn)行融合,得到參考圖像,每個(gè)圖像塊包括原始...
          • 本發(fā)明公開了一種冰箱及其食材條形碼錄入方法,通過對(duì)商超打印的私有條形碼進(jìn)行文字識(shí)別和條形碼識(shí)別,自動(dòng)將識(shí)別食材文字和識(shí)別條形碼上傳冰箱食材管理系統(tǒng),并進(jìn)行食材和條形碼的關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)不同商超私有條形碼的食材錄入。
          • 本公開是關(guān)于一種二維碼識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:響應(yīng)于檢測到掃描操作,獲取當(dāng)前環(huán)境下的場景信息,所述場景信息用于指示當(dāng)前環(huán)境下的亮度;基于所述場景信息,確定與所述場景信息匹配的曝光時(shí)長;基于所述曝光時(shí)長,拍攝二維碼圖像...
          • 本公開涉及文件深度比較工具實(shí)現(xiàn)的新設(shè)計(jì)。本文提供了針對(duì)文件深度比較系統(tǒng)的方法、系統(tǒng)和非暫態(tài)處理器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。示例方法包括補(bǔ)丁安裝包生成器系統(tǒng),該系統(tǒng)接收多個(gè)文件和請(qǐng)求,以生成合并用于安裝的改變的文件的子集的補(bǔ)丁安裝包,其中多個(gè)文件包括改變...
          • 本發(fā)明公開了一種顆粒表面包覆行為過程模擬方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),根據(jù)前一時(shí)刻有限三維空間的歷史顆粒場信息和歷史氣流場信息,確定當(dāng)前氣流場信息;在依據(jù)當(dāng)前氣流場信息和歷史顆粒場信息確定當(dāng)前循環(huán)周期對(duì)應(yīng)的當(dāng)前顆粒場信息的過程中,通過確定與基材顆...
          • 本發(fā)明涉及地質(zhì)勘探領(lǐng)域,公開了一種壓裂縫網(wǎng)刻畫方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及處理器,所述方法包括:根據(jù)示蹤劑實(shí)際產(chǎn)出曲線,計(jì)算壓裂縫網(wǎng)的累積流動(dòng)能力和累積儲(chǔ)存能力;基于所述累積流動(dòng)能力和所述累積儲(chǔ)存能力,確定所述壓裂縫網(wǎng)內(nèi)主裂縫的數(shù)量;根據(jù)所述壓裂...
          • 本發(fā)明涉及深基坑支護(hù)領(lǐng)域,且公開了一種基于增量法真實(shí)m值的彈性支點(diǎn)法,包括以下步驟:第一步:第一工況下假定開挖面以下各巖土層側(cè)向位移si0,并根據(jù)si0計(jì)算m初始值mi0;第...
          • 本發(fā)明提供了一種走滑斷裂的位移帶貫通性的確定方法及裝置,走滑斷裂的位移帶貫通性的確定方法包括:對(duì)所述走滑斷裂的位移帶內(nèi)的斷裂的形態(tài)進(jìn)行簡化,以生成簡化結(jié)果;根據(jù)所述位移帶內(nèi)的R破裂確定所述走滑斷裂的走滑方向;根據(jù)所述簡化結(jié)果以及所述走滑方向...
          • 本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于結(jié)構(gòu)重參數(shù)化的惡意代碼分類方法,包括以下步驟:數(shù)據(jù)預(yù)處理,包括惡意代碼的可視化、圖像尺寸歸一化以及數(shù)據(jù)增強(qiáng);構(gòu)建MDC?RepNet模型,引入Rep M ixer令牌混合算子,并采用結(jié)構(gòu)重參數(shù)化策略...
          • 本公開涉及通過應(yīng)用程序上下文路徑對(duì)許可證席位進(jìn)行計(jì)數(shù)的系統(tǒng)和方法。提供經(jīng)由應(yīng)用程序上下文樹(120)對(duì)應(yīng)用程序的許可證席位進(jìn)行計(jì)數(shù)的系統(tǒng)和方法,其用于區(qū)分運(yùn)行應(yīng)用程序的遠(yuǎn)程共享軟件和正常本地運(yùn)行的應(yīng)用程序的不同行為。許可API(121)針對(duì)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種社交動(dòng)態(tài)的識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于人工智能領(lǐng)域。方法包括:獲取第一社交動(dòng)態(tài)中的第一文本內(nèi)容,以及獲取第一社交動(dòng)態(tài)中的第一視覺內(nèi)容,第一視覺內(nèi)容包括圖像和視頻中的至少一種;通過多模態(tài)模型,對(duì)第一文本內(nèi)容和第一視覺內(nèi)容執(zhí)...
          • 本公開提供了一種文本分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。方法通過獲取待分類文本;基于第一預(yù)設(shè)文本長度的文本窗口以及第二預(yù)設(shè)文本長度的滑動(dòng)步長,對(duì)待分類文本進(jìn)行滑動(dòng)窗口拆分,得到多個(gè)第一子文本;將多個(gè)第一子文本輸入預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)分析方法及相關(guān)設(shè)備,其中,方法包括:獲取與目標(biāo)分析內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的多個(gè)文本數(shù)據(jù),并對(duì)與所述目標(biāo)分析內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的多個(gè)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取,得到各文本數(shù)據(jù)中與所述目標(biāo)分析內(nèi)容相關(guān)的要素信息;所述要素信息包括觀點(diǎn)信息;對(duì)所述...
          • 本發(fā)明涉及一種抽油機(jī)電參數(shù)曲線上液擊點(diǎn)位置識(shí)別方法,屬于油田工程技術(shù)領(lǐng)域。對(duì)油井功率數(shù)組分別進(jìn)行長、短兩種不同周期的加權(quán)移動(dòng)平均濾波處理,并分別求取最大值和最小值;找到數(shù)組中凹點(diǎn)坐標(biāo)和凸點(diǎn)坐標(biāo);使用長周期濾波后油井功率數(shù)組的凸、凹點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算...
          • 本申請(qǐng)公開了一種多媒體資源推薦方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標(biāo)推薦任務(wù)的任務(wù)特征;通過推薦模型中的場景專家網(wǎng)絡(luò),對(duì)任務(wù)特征進(jìn)行特征提取,得到場景粒度特征;通過推薦模型中的任務(wù)專家網(wǎng)絡(luò),對(duì)任務(wù)特征進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)處理方法和相關(guān)裝置,方法首先獲取標(biāo)識(shí)目標(biāo)對(duì)象與內(nèi)容間的交互行為的對(duì)象交互數(shù)據(jù),根據(jù)對(duì)象交互數(shù)據(jù)和N個(gè)交互行為類型,生成目標(biāo)對(duì)象的N個(gè)交互數(shù)據(jù)序列。交互數(shù)據(jù)序列和交互行為類型之間具有對(duì)應(yīng)關(guān)系,且交互行為類型根據(jù)交互次數(shù)確定...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品;方法包括:顯示數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)分析界面,其中,數(shù)據(jù)分析界面包括智能助手;響應(yīng)于針對(duì)智能助手的觸發(fā)操作,顯示用于供目標(biāo)對(duì)象與智能助手進(jìn)行會(huì)話...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N文圖生成模型訓(xùn)練方法、文圖生成方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域。文圖生成模型訓(xùn)練方法通過在文圖生成模型中引入結(jié)構(gòu)化表征模型,可基于結(jié)構(gòu)化表征模型對(duì)文本中細(xì)粒度語義的結(jié)構(gòu)化處理,得到樣本文本對(duì)應(yīng)的各語義向量,從而得到樣...
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