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								      本發明提供一種電子組件布局方法，包含由一運算裝置執行：加載多筆電子線路圖檔；根據電子線路圖檔取得多筆組件數據，包含多筆組件編號及多筆連接腳位數據；在一空白圖檔上定義多個組件布局區及一機構區，多個組件布局區分別對應于電子線路圖檔的多個頁面；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種首字下沉段落的檢測方法及裝置，涉及文檔識別技術領域，其中，首字下沉段落的檢測方法，包括：在待檢測段落的文本行特征符合預設文本行條件的情況下，從所述待檢測段落中提取設定數量個非修飾性的目標元素；對各所述目標元素進行元素類型統計，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了用于事件關聯的方法、裝置和計算機程序產品。可以計算當前事件的當前事件向量。可以獲得與歷史事件集合相對應的歷史事件向量集合。可以根據所述當前事件向量和所述歷史事件向量集合，從所述歷史事件集合中搜索與所述當前事件相似的相似事件集合。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型更新方法、裝置、設備、介質、產品，該方法包括：在獲取到神經網絡模型之后，對該神經網絡模型中至少一個算子進行參數量更新處理，得到更新后模型，以使該更新后模型的參數量高于該神經網絡模型的參數量，并使得該更新后模型的運行耗時低...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種提升量化特征feature的量化方法，提高卷積的速度，減少模型推理的時間。通過mask形式標記深度學習Feature，實現Feature推理inference時4bit值代替5bit，提高Feature的量化表示能力，從而提高...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例涉及針對語音識別模型的量化方法、裝置、電子設備和產品。該方法包括確定語音識別模型的網絡層的權重矩陣，權重矩陣包括被劃分成多個分組的多個分塊。該方法還包括基于多個分塊的多個分塊參數，按照多個分組調整權重矩陣中的多個分塊的順序，分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種神經網絡模型訓練方法、信息表示方法及設備。本申請的方法，在知識蒸餾時，使用信息表示模型(學生模型)的前至少1層替換參考模型(教師模型)中的對應層來構建至少一個輔助模型，基于訓練集確定輔助模型中未被替換的各層的特征退化程度信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種策略確定方法、裝置、設備、介質及程序產品，涉及計算機技術領域。該方法包括：獲取多個對象分別對應的對象數據信息；對多個對象分別對應的對象數據信息進行特征分析，得到多個對象分別對應的活動預測結果；確定多個對象對應的資源分配策略；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明實施例提供了一種故障分析的方法、裝置、電子設備及介質，所述方法包括：獲取采集的關鍵數據，并根據所述關鍵數據，確定故障相關指標；根據所述故障相關指標，構建動態規則樹；獲取故障單信息，并通過預先訓練的目標模型，根據所述故障單信息和所述動態...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及線上智能營銷技術領域，且公開了一種基于互聯網的線上營銷智能服務系統，包括：獲取目標信息的采集模塊，分析銷售趨勢、確定目標庫存和目標銷售量的分析模塊，篩選出有效目標數據的篩選模塊，形成智能售后服務策略、以解決售后出現的爭議問題的處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種應用于廣告、推薦系統的預測方法、裝置、設備及介質，屬于人工智能領域。所述應用于廣告系統的預測方法包括：獲取第一記憶特征和第一泛化特征；將第一記憶特征輸入具有第一特征交叉層的第一神經網絡結構，得到第一預測結果；以及，將第一泛化...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供水印圖像生成方法、水印信息獲取方法、計算設備、存儲介質以及計算機程序產品，其中所述水印圖像生成方法包括：確定待處理圖像以及所述待處理圖像對應的水印信息；將所述待處理圖像劃分為多個待處理圖像塊，并基于第一變換矩陣以及第二變換...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例涉及一種圖像處理方法、裝置、設備及介質，其中該方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像輸入至預先構建的超分模型，以通過超分模型生成待處理圖像對應的目標圖像；目標圖像的分辨率高于待處理圖像的分辨率；其中，超分模型用于：對待處理圖像進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種低照度圖像增強模型的訓練方法，包括：將低照度圖像和正常圖像分別輸入低照度圖像增強模型的圖像分解模塊，得到對應的低照度圖像反射率圖和正常圖像反射率圖；對低照度圖像反射率圖和正常圖像反射率圖分別進行退化感知處理，得到對應的低照度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了大氣散射降質圖像增強方法，包括：獲取待處理圖像；基于待處理圖像獲取第一場景輻射率圖像；獲得第一透射圖；基于第一透射圖、第一場景輻射率圖像獲取第一大氣光光強；基于第一大氣光光強、第一場景輻射率圖像獲取第二透射圖；基于第一大氣光光強...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供了一種圖像分割模型的訓練方法、圖像分割方法、裝置及存儲介質；方法包括：獲取多張待分割圖像樣本，多張待分割圖像樣本來源于多個不同的數據源；按照目標特征轉換方式，對各待分割圖像樣本對應的樣本特征進行特征轉換，得到各待分割圖像樣本對應的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于場景深度信息的大氣散射降質圖像恢復方法，包括：獲取待處理圖像；基于待處理圖像通過暗通道先驗假設獲得第一透射圖，第一透射圖為粗估計的透射圖；基于待處理圖像獲得場景深度相對估計；基于第一透射圖、場景深度相對估計獲得第二透射圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供了一種圖像的雙目立體匹配方法和裝置、電子設備及存儲介質，涉及計算機視覺技術領域。該方法對采集的第一初始圖像和第二初始圖像分別進行格式轉化，轉化為設定位數的第一灰度圖像和第二灰度圖像，可以用于弱紋理、純色環境或者黑暗環境的雙目匹配，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種基于編碼器和生成器的圖像生成方法及裝置，涉及圖像處理技術領域，其中，編碼器包括內容編碼器和風格編碼器，該方法包括：獲取源內容圖像和源風格圖像，以及源內容圖像對應的掩碼圖像；將源內容圖像和源內容圖像對應的掩碼圖像輸入訓練好的內容...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種圖像生成模型的訓練方法及裝置，涉及圖像處理技術領域，其中，該方法包括：獲取訓練樣本集，訓練樣本集中的每一組樣本組合包含一個內容圖像，一個與內容圖像對應的掩碼圖像，以及一個風格圖像；將內容圖像、掩碼圖像、以及風格圖像分別輸入待訓...
								
            
							
            
							
						
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