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          • 本公開提供一種滑雪趟數(shù)更新方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,其中,所述滑雪趟數(shù)更新方法包括:每間隔預(yù)設(shè)時(shí)間段獲取用戶所處位置的海拔值。基于當(dāng)前獲取的第一海拔值和上一次獲取的第二海拔值確定所述用戶當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),所述運(yùn)動(dòng)狀態(tài)包括滑行狀態(tài)和非滑行...
          • 本公開提供了一種資源對象的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),所述方法包括:響應(yīng)于針對目標(biāo)詞的預(yù)設(shè)觸發(fā)操作,顯示與目標(biāo)詞對應(yīng)的至少一個(gè)推薦詞;響應(yīng)于針對至少一個(gè)推薦詞中的目標(biāo)推薦詞的選定操作,基于目標(biāo)推薦詞生成至少一條目標(biāo)描述內(nèi)容;其中,目標(biāo)描...
          • 本公開涉及一種高爐煉鐵異常數(shù)據(jù)篩選方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),獲取高爐煉鐵過程中采集的原始數(shù)據(jù)序列,并基于預(yù)設(shè)的狀態(tài)判斷算法確定原始數(shù)據(jù)序列中每個(gè)原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)狀態(tài),其中包括正常狀態(tài),或正常狀態(tài)和休風(fēng)期間的休風(fēng)狀態(tài)。根據(jù)每個(gè)原始數(shù)據(jù)對應(yīng)...
          • 本公開的實(shí)施例涉及媒體資源生成方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。在此提出的方法包括:顯示資源搜索頁面,資源搜索頁面包括搜索控件,資源搜索頁面用于提供與接收到的輸入信息對應(yīng)的資源搜索結(jié)果;經(jīng)由搜索控件,接收搜索詞;在資源搜索頁面中,關(guān)聯(lián)于搜索控件提...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)匹配方法及裝置,屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該數(shù)據(jù)匹配方法包括:確定第一原始鍵的壓縮鍵、第一地址以及第二地址,第一地址表示哈希表中第一原始鍵的對應(yīng)地址,第二地址表示虛擬全鍵值表中第一原始鍵的對應(yīng)地址,虛擬全鍵值表中的地址與虛擬壓...
          • 本公開的實(shí)施例公開了信息展示方法、裝置、設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實(shí)施方式包括:獲取預(yù)先緩存的、目標(biāo)寄收單對應(yīng)的預(yù)定物品上門處理時(shí)間段;響應(yīng)于檢測到該預(yù)定物品上門處理時(shí)間段對應(yīng)的歷史填寫寄收地址的地址修改,根據(jù)該預(yù)定物品...
          • 本申請實(shí)施例提供了一種圖像數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì),該方法包括:接收網(wǎng)頁中的圖像編輯請求,獲取圖像編輯請求對應(yīng)的待處理圖像;若待處理圖像的尺寸大于可視化視圖組件所關(guān)聯(lián)的尺寸閾值,則對待處理圖像進(jìn)行尺寸壓縮處理,得到壓縮圖像;在可視化...
          • 本申請?zhí)峁┮环N旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測方法、裝置、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行過程中的振動(dòng)信號;對所述振動(dòng)信號進(jìn)行信號轉(zhuǎn)換和降噪處理,獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集;根據(jù)所述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練得到目標(biāo)旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測模型;利用所述目標(biāo)旋轉(zhuǎn)機(jī)械...
          • 本公開涉及汽車技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置和電子設(shè)備,用于解決如何降低問題工單的上報(bào)率的問題。該方法包括獲取車輛的日志信息;對日志信息進(jìn)行特征提取,得到目標(biāo)特征;將目標(biāo)特征與問題特征進(jìn)行特征匹配,在確定存在與目標(biāo)特征相匹配的問題...
          • 本申請實(shí)施例公開了一種模型訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取樣本數(shù)據(jù),調(diào)用多任務(wù)處理模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,確定多個(gè)任務(wù)梯度,進(jìn)而確定平均梯度;將平均梯度輸入至目標(biāo)函數(shù),得到第一梯度權(quán)重,基于第一梯度權(quán)重對多個(gè)任務(wù)梯度進(jìn)行...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N語言模型的編輯方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù);方法包括:針對多個(gè)模型任務(wù),生成各所述模型任務(wù)的模型編輯指導(dǎo)信息;響應(yīng)于模型編輯指令,獲取待編輯的語言模型;基于各所述模型任務(wù)的模型編...
          • 本申請實(shí)施例公開了一種文本生成方法、模型訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備,該方法包括:獲取事實(shí)錯(cuò)誤的樣本文本,基于樣本文本對第一大語言模型進(jìn)行訓(xùn)練,其中,第一大語言模型是通過在預(yù)訓(xùn)練的第二大語言模型的目標(biāo)層中插入待調(diào)整的低秩分解矩陣后得到的;獲取目...
          • 本發(fā)明公開了一種逆向物品匹配方法和裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括:依據(jù)預(yù)設(shè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中標(biāo)準(zhǔn)逆向物品的初始屬性數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),得到所述標(biāo)準(zhǔn)逆向物品的增強(qiáng)屬性數(shù)據(jù),利用預(yù)先訓(xùn)練的特征提取模型從所述增強(qiáng)屬性...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法及裝置,涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。該方法用于快速、高效的檢測數(shù)據(jù)類型。該方法包括:利用n個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮器,對n種數(shù)據(jù)類型的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,得到n個(gè)壓縮數(shù)據(jù)庫;其中,n個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮器,分別用于壓縮n種數(shù)據(jù)類型中一種數(shù)據(jù)類型...
          • 根據(jù)本公開的實(shí)施例,提供了一種用于賬號注冊的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括:經(jīng)由第一賬號創(chuàng)建第二賬號對應(yīng)的預(yù)置角色,預(yù)置角色具有第二賬號被賦予的權(quán)限類型,其中第一賬號具有對第二賬號的管理權(quán)限;獲取第二賬號對應(yīng)的賬號信息,賬號信息用于...
          • 本說明書實(shí)施例公開了一種異常行為檢測方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,該方法包括:通過獲取來源于目標(biāo)應(yīng)用程序的應(yīng)用程序包的全局配置文件、指定操作行為所觸發(fā)調(diào)用的接口的調(diào)用記錄,作為靜態(tài)特征;通過對操作系統(tǒng)模擬器中運(yùn)行的所述目標(biāo)應(yīng)用程序中的指定目...
          • 本申請涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種代碼處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:提取系統(tǒng)工程代碼中表征各代碼實(shí)體之間依賴關(guān)系的關(guān)聯(lián)信息;代碼實(shí)體為:系統(tǒng)工程代碼對應(yīng)的程序設(shè)計(jì)語言的語法成分;獲取預(yù)設(shè)的剪枝粒度,以及剪枝粒度對應(yīng)的目標(biāo)實(shí)體...
          • 本申請的技術(shù)方案提供了一種秘鑰處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,秘鑰處理方法,包括:接收目標(biāo)無人機(jī)發(fā)送的注冊信息;其中,所述注冊信息包括所述目標(biāo)無人機(jī)的第一無人機(jī)標(biāo)識信息和第一加密信息,所述第一加密信息為對所述目標(biāo)無人機(jī)生成的第...
          • 本發(fā)明提供的一種基于深度學(xué)習(xí)的勘探數(shù)據(jù)高仿真脫敏方法,所述脫敏方法包括:步驟S1,獲取勘探數(shù)據(jù),經(jīng)過預(yù)處理后變換成特征訓(xùn)練樣本集;步驟S2,訓(xùn)練基于去噪擴(kuò)散概率模型DDPM的高仿真勘探數(shù)據(jù)脫敏模型;步驟S3,驗(yàn)證高仿真脫敏模型的泛化性,防止...
          • 本公開提供了用于車型的噪聲預(yù)測的方法、裝置、存儲介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。提供了一種用于車型的噪聲預(yù)測的方法,包括:基于車輛的歷史測試數(shù)據(jù)和相應(yīng)的歷史道路噪聲數(shù)據(jù)來訓(xùn)練噪聲預(yù)測模型;將所述車型的測試數(shù)據(jù)輸入經(jīng)訓(xùn)練的噪聲預(yù)測模型以得到道路噪聲預(yù)測...
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