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          • 本申請(qǐng)涉及一種人像聚檔方法、裝置、電子裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,該人像聚檔方法包括:獲取抓拍人臉數(shù)據(jù),并獲取預(yù)設(shè)的人像靜態(tài)庫(kù);人像靜態(tài)庫(kù)存儲(chǔ)有多張攜帶檔案標(biāo)識(shí)的初始人像底圖;基于抓拍人臉數(shù)據(jù)從人像靜態(tài)庫(kù)進(jìn)行檢索處理,根據(jù)檢索結(jié)果確定初始人像底圖...
          • 本申請(qǐng)涉及了一種文本分類方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì),本方法一方面通過(guò)融合文本分段、類別描述與讀者評(píng)論文本的嵌入向量,全面地反映文本分段與分類類別之間潛在關(guān)聯(lián)特征;另外挖掘能反映分段內(nèi)容在傳播過(guò)程中的實(shí)際影響力的重要價(jià)值特征,并構(gòu)建節(jié)點(diǎn)為唯一...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種記憶庫(kù)文件屬性的批量統(tǒng)計(jì)分析方法及系統(tǒng),該方法包括:統(tǒng)計(jì)翻譯記憶庫(kù)中翻譯單元的存儲(chǔ)信息的各屬性及其屬性值;基于各屬性下所有屬性值的相關(guān)關(guān)系將各屬性的所有屬性值劃分為各屬性數(shù)據(jù)塊;根據(jù)各屬性下各屬性值的...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種合同檢索增強(qiáng)優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于合同檢索的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:構(gòu)建并基于假設(shè)性問(wèn)答數(shù)據(jù)集優(yōu)化大語(yǔ)言模型的輸出,使大語(yǔ)言模型生成符合特定格式的假設(shè)性答案;獲取合同文本的段落語(yǔ)義數(shù)據(jù)集;基于段落語(yǔ)義數(shù)據(jù)集訓(xùn)練預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N問(wèn)答對(duì)數(shù)據(jù)集的生成方法、裝置及問(wèn)答模型,屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括對(duì)答案數(shù)據(jù)集中的每個(gè)答案數(shù)據(jù)源進(jìn)行切分,獲得多個(gè)第一答案片段,每個(gè)第一答案片段配置有來(lái)源元數(shù)據(jù);為問(wèn)題數(shù)據(jù)集中的每個(gè)問(wèn)題匹配至少一個(gè)第一答案片段,構(gòu)建用于生...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)庫(kù)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)同步方法及裝置,方法包括:通過(guò)部署在源數(shù)據(jù)庫(kù)所在服務(wù)器的RPA機(jī)器人監(jiān)聽(tīng)數(shù)據(jù)變更事件,當(dāng)檢測(cè)到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的變更操作時(shí),生成初始數(shù)據(jù)集合;對(duì)初始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分片處理,生成多個(gè)數(shù)據(jù)分片任務(wù),...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的汽車工業(yè)數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)綜合處理方法。該方法包括:通過(guò)車間工序像素四叉樹(shù)索引算法對(duì)汽車總裝車間三維空間進(jìn)行遞歸四分割,根據(jù)工序標(biāo)識(shí)映射規(guī)則對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行工序類型標(biāo)記,將車間實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集按空...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)檢索領(lǐng)域,為解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的精確性差及用戶體驗(yàn)性差的問(wèn)題,提供一種基于語(yǔ)義解析的數(shù)據(jù)檢索方法及系統(tǒng)。一種基于語(yǔ)義解析的數(shù)據(jù)檢索方法包括接收自然語(yǔ)言的查詢語(yǔ)句;基于語(yǔ)義解析模型,從所述查詢語(yǔ)句中解析出查詢意圖與所述查詢語(yǔ)句的...
          • 本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)挖掘方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,該數(shù)據(jù)挖掘方法包括:獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù);經(jīng)由算法倉(cāng)管理平臺(tái),對(duì)注冊(cè)的模塊化算法模型進(jìn)行分類處理,將各分類下的模塊化算法模型組裝為獨(dú)立卡片單元,并將各獨(dú)立卡片單元?jiǎng)討B(tài)發(fā)送至應(yīng)用平臺(tái)進(jìn)行配置;經(jīng)由應(yīng)用...
          • 本申請(qǐng)涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種用戶輸入語(yǔ)句的處理方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:如果用戶輸入的初始語(yǔ)句中的查詢對(duì)象為縮寫(xiě)形式,則根據(jù)預(yù)設(shè)查詢對(duì)象列表獲取查詢對(duì)象對(duì)應(yīng)的全稱;根據(jù)全稱和初始語(yǔ)句生成若干候選語(yǔ)句;判斷每一候選語(yǔ)句...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于虛實(shí)映射的汽車工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)快速管理方法及系統(tǒng)。該方法包括:車型混線識(shí)別器識(shí)別生產(chǎn)線車型切換狀態(tài),獲取車型標(biāo)識(shí)、工藝路徑和資源需求的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù);根據(jù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)調(diào)整異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)策略,生成分區(qū)映射表和訪問(wèn)權(quán)重...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,具體涉及了一種飛行模擬機(jī)原始工程參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法、系統(tǒng)及設(shè)備,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在字段限制嚴(yán)重、處理效率低下且適配能力差的問(wèn)題。本發(fā)明包括:解析預(yù)定義的配置文件,根據(jù)所述配置文件中定義的字段結(jié)構(gòu)信息及參數(shù)映射規(guī)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N線程池管理方法、電子設(shè)備及軟件產(chǎn)品,根據(jù)新增任務(wù)的任務(wù)標(biāo)簽,匹配與任務(wù)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的目標(biāo)線程池,并且該目標(biāo)線程池為IO密集型線程池、CPU密集型線程池或混合型線程池中的一種。進(jìn)而在對(duì)應(yīng)的目標(biāo)線程池中,為新增任務(wù)匹配對(duì)應(yīng)的工作線程,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種分布式大數(shù)據(jù)鍵值聚合方法、裝置、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì),包括:當(dāng)用戶提交Spark應(yīng)用后,SparkContext初始化并連接到Spark集群,創(chuàng)建Driver和Executor進(jìn)程;Driver將任務(wù)分解成多個(gè)Stage,每個(gè)Sta...
          • 本發(fā)明涉及AR眼鏡數(shù)據(jù)流調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種面向可替換模塊的AR眼鏡數(shù)據(jù)流調(diào)度方法及系統(tǒng),方法包括動(dòng)態(tài)模塊拓?fù)涓兄?,?shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊連接狀態(tài)及功能屬性生成拓?fù)鋱D;數(shù)據(jù)流路徑建模,構(gòu)建虛擬數(shù)據(jù)流路徑圖并標(biāo)注約束條件;多目標(biāo)調(diào)度策略生成,結(jié)合任...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的汽車制造工業(yè)數(shù)據(jù)分布式處理方法及系統(tǒng)。該方法包括:基于業(yè)務(wù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)采集生產(chǎn)異常事件、決策緊急度參數(shù)和仿真任務(wù)類型生成業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)評(píng)估數(shù)據(jù)集,對(duì)多個(gè)仿真任務(wù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序形成動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列和資...
          • 本發(fā)明提供一種模擬駕駛中動(dòng)態(tài)力反饋閉環(huán)控制方法及系統(tǒng),獲取車輛模型參數(shù)、方向盤(pán)轉(zhuǎn)角測(cè)量值及由車輛解算器輸出的車速和橫向加速度等虛擬傳感器數(shù)據(jù),構(gòu)建適用于低速、中速和高速工況的狀態(tài)空間子模型,并為每個(gè)子模型配置容積卡爾曼濾波器;并結(jié)合車速和橫...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于燕麥種植的種植環(huán)境控制方法,涉及種植環(huán)境控制的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:采集燕麥種植的實(shí)時(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù),判斷燕麥種植環(huán)境是否發(fā)生變化;若發(fā)生變化,則確認(rèn)得到種植環(huán)境控制的控制服務(wù)對(duì)象;采集控制服務(wù)對(duì)象的對(duì)象信息,從控制服務(wù)對(duì)象中篩...
          • 本發(fā)明涉及閥門(mén)控制技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種電動(dòng)閥門(mén)的遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)及控制方法,首先基于壓力值的波動(dòng)以及與扭矩之間的關(guān)聯(lián)確定表征管道壓力不穩(wěn)定情況的穩(wěn)壓缺失量,而后結(jié)合壓力值的標(biāo)準(zhǔn)壓力偏差分布情況確定維持穩(wěn)壓所需要的穩(wěn)壓需求量;根據(jù)壓力與扭矩之間...
          • 本發(fā)明涉及一種AI自閉閥的控制方法及AI自閉閥,涉及自閉閥的技術(shù)領(lǐng)域,其包括:采集燃?xì)庠畹闹車鷪D像;當(dāng)所述周圍圖像包含預(yù)設(shè)的人物特征時(shí),采集燃?xì)庠顖D像;通過(guò)所述燃?xì)庠顖D像識(shí)別實(shí)際燃?xì)饬髁?;響?yīng)于所述實(shí)際燃?xì)饬髁恳缘玫诫姶胚\(yùn)行參數(shù);將自閉閥的...
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