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          • 本發(fā)明提供了一種單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法及裝置,單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法包括:根據(jù)目標(biāo)油田的儲(chǔ)層表征參數(shù)確定所述目標(biāo)油田的儲(chǔ)量;根據(jù)所述目標(biāo)油田的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建所述目標(biāo)油田內(nèi)單井的產(chǎn)量模型;根據(jù)所述儲(chǔ)量、當(dāng)前的生產(chǎn)成本以及油氣價(jià)格、所述產(chǎn)量模...
          • 本發(fā)明提供的一種基于VUE的用戶工作空間自定制方法包括:步驟S1:獲取項(xiàng)目,設(shè)計(jì)框架,獲取用戶工作空間自定制方案;步驟S2:構(gòu)建主對(duì)象間的數(shù)據(jù)和成果關(guān)聯(lián)關(guān)系;步驟S3:建立面向業(yè)務(wù)主題的應(yīng)用模式,支持綜合獲取業(yè)務(wù)協(xié)同應(yīng)用;步驟S4:方案路線...
          • 本公開的實(shí)施例公開了資質(zhì)認(rèn)證信息生成方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括:響應(yīng)于接收到資質(zhì)認(rèn)證請(qǐng)求,獲取技能資質(zhì)選擇請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的技能資質(zhì)信息;從該目標(biāo)服務(wù)端中獲取與配置信息獲取請(qǐng)求相對(duì)應(yīng)的認(rèn)證策略配置信息和認(rèn)證資質(zhì)認(rèn)證...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種資源轉(zhuǎn)移方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:響應(yīng)于針對(duì)目標(biāo)資源轉(zhuǎn)移場(chǎng)景發(fā)起的資源轉(zhuǎn)移操作,調(diào)用與目標(biāo)資源轉(zhuǎn)移場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的資源轉(zhuǎn)移接口向服務(wù)器發(fā)起資源轉(zhuǎn)移;接收由資源轉(zhuǎn)移接口或服務(wù)器返...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N區(qū)塊鏈交易的處理方法、裝置、電子設(shè)備和可讀介質(zhì)。該方法包括:獲取待處理的區(qū)塊鏈交易,區(qū)塊鏈交易包含有交易標(biāo)識(shí)信息;根據(jù)區(qū)塊鏈交易的交易標(biāo)識(shí)信息,確定區(qū)塊鏈交易在節(jié)點(diǎn)交易池中對(duì)應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)分區(qū),其中,節(jié)點(diǎn)交易池中包含多個(gè)數(shù)據(jù)分區(qū)...
          • 本發(fā)明提供一種基于油價(jià)調(diào)整的加油站銷量預(yù)測(cè)方法及裝置,所述方法包括:基于加油站的油價(jià)調(diào)整信息,確定油價(jià)特征;油價(jià)特征用于表征油價(jià)調(diào)整對(duì)加油站銷量的影響程度;基于油價(jià)特征,以及加油站的歷史銷量,預(yù)測(cè)加油站的未來銷量。本發(fā)明提供的基于油價(jià)調(diào)整的...
          • 本發(fā)明公開一種影響因素確定方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:根據(jù)第一數(shù)目個(gè)初始影響因素中各個(gè)初始影響因素的相關(guān)性,得到第二數(shù)目個(gè)候選影響因素;基于命中次數(shù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)計(jì)算第二數(shù)目個(gè)候選影響因素各自的權(quán)重和矯正系數(shù);針對(duì)所述目標(biāo)用戶群中...
          • 本發(fā)明提供一種基于梯度提升決策樹與環(huán)比分析的建筑能耗預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),適用于建筑能耗預(yù)測(cè)領(lǐng)域,該方法包括:獲取樣本數(shù)據(jù);基于樣本數(shù)據(jù),構(gòu)建初始GBDT模型;對(duì)初始GBDT模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練,得到目標(biāo)GBDT模型;根據(jù)環(huán)比時(shí)間周期,確...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的數(shù)據(jù)處理方法、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:獲取對(duì)象網(wǎng)格模型、對(duì)應(yīng)對(duì)象網(wǎng)格模型的第一紋理參數(shù),基于第一權(quán)重參數(shù)對(duì)對(duì)象網(wǎng)格模型進(jìn)行形變處理,得到第一形變對(duì)象網(wǎng)格模型;基于第一形變對(duì)...
          • 本公開是關(guān)于一種超分辨率重建方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法可以包括:獲取原始圖像,并對(duì)所述原始圖像中包含的原始文字進(jìn)行特征提取,得到所述原始文字的位置特征向量和語義特征向量;在字典庫所含的候選文字中檢索與所述語義特征向量相匹配的目標(biāo)...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像的超分辨率處理方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取待處理圖像包含的文本對(duì)象,并對(duì)所述文本對(duì)象執(zhí)行第一超分辨率處理操作,得到與所述文本對(duì)象對(duì)應(yīng)的文本超分辨率圖像;對(duì)背景圖像執(zhí)行第二超分辨率處理操作,得到背...
          • 本公開提出一種圖像的生成方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對(duì)初始圖像進(jìn)行畫質(zhì)增強(qiáng)處理,以得到第一圖像;對(duì)所述第一圖像進(jìn)行圖像信號(hào)處理器處理,以生成JPEG格式的第二圖像;獲取所述第二圖像生成過程中的元數(shù)據(jù);基于...
          • 本公開涉及一種基于擴(kuò)散模型的圖像復(fù)原方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。獲取待復(fù)原圖像,并對(duì)待復(fù)原圖像進(jìn)行語義分割,得到分別對(duì)應(yīng)不同的語義類別的至少一個(gè)圖像區(qū)域。然后,基于與至少一個(gè)圖像區(qū)域?qū)?yīng)的語義類別,分別為至少一個(gè)圖像區(qū)域中包含的像素確定保真性權(quán)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:接收來自于嵌入式程序的圖像處理指令和RGBA數(shù)據(jù)流,所述RGBA數(shù)據(jù)流為所述嵌入式程序所在設(shè)備針對(duì)任一對(duì)象拍攝得到的數(shù)據(jù)流,所述RGBA數(shù)據(jù)流包含...
          • 本公開的實(shí)施例提供了一種運(yùn)動(dòng)捕捉方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本公開的實(shí)施例所提供的方法通過使用具有表示移動(dòng)對(duì)象同時(shí)消除背景運(yùn)動(dòng)的阿爾法圖的光流(即阿爾法光流)作為運(yùn)動(dòng)的中間表示,對(duì)于視頻片段中的任何兩個(gè)連續(xù)視頻幀,利用針對(duì)三維模型...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取文本提示特征和掩碼圖像特征,文本提示特征包括文本提示中各提示對(duì)象的文本編碼;掩碼圖像特征基于掩碼圖像進(jìn)行特征提取得到,掩碼圖像包括各提示對(duì)象對(duì)應(yīng)的掩碼區(qū)域;基于文本提示...
          • 本公開提供一種曲線繪制方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備,其中,所述曲線繪制方法包括:獲取目標(biāo)電池的放電數(shù)據(jù),所述放電數(shù)據(jù)中包括至少一組電壓?已放電容量數(shù)據(jù)對(duì),所述電壓?已放電容量數(shù)據(jù)對(duì)是在確定所述目標(biāo)電池的循環(huán)圈數(shù)屬于第一循環(huán)圈數(shù)組,且所述目...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種圖像生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本方案通過獲取到目標(biāo)對(duì)象的初始視角圖像,以及目標(biāo)視角對(duì)應(yīng)的描述文本,可以提取初始視角圖像的圖像特征,以及描述文本的文本特征,然后對(duì)圖像特征與文本特征進(jìn)行注意力計(jì)算,得到加權(quán)后特...
          • 本申請(qǐng)公開了一種虛擬形象動(dòng)作生成方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取語言提示,其中,語言提示為用于生成虛擬形象動(dòng)作的原始音頻;采用目標(biāo)虛擬形象動(dòng)作生成模型對(duì)語言提示進(jìn)行虛擬形象動(dòng)作預(yù)測(cè),得到目標(biāo)虛擬形象動(dòng)作預(yù)測(cè)結(jié)果;其中,目標(biāo)虛...
          • 本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:從第一動(dòng)畫文件中獲取第一動(dòng)畫序列幀,從第一動(dòng)畫序列幀中提取第一空間位置變換信息,基于第一空間位置變換信息構(gòu)建得到第一特征向量矩陣;從第二動(dòng)畫文件中獲取第二動(dòng)畫序列幀,從第二動(dòng)畫序列幀...
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