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								      本申請公開了一種圖像拼接方法、裝置、移動設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，方法包括：獲取預設數(shù)量的魚眼相機在世界坐標系下的位姿信息以及預設數(shù)量的魚眼相機所拍攝的魚眼圖像；根據(jù)預設的目標圖像視野信息以及目標圖像尺寸信息將目標圖像上第一像素點轉換至世界坐標...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了貨物裝載信息生成方法、裝置、設備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實施方式包括：獲取拍攝裝置在目標貨車處于目標位置下拍攝的貨物裝載圖像；根據(jù)該貨物裝載圖像，生成該拍攝裝置對應的拍攝內(nèi)參信息；根據(jù)該拍攝內(nèi)參信息和該貨物裝載圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種考慮非平衡相態(tài)的凝析氣衰竭開發(fā)模擬方法、裝置及設備，屬于油氣田開發(fā)領域，包括：基于當前時間步的體系壓力，針對凝析氣體系開展流體非平衡相態(tài)計算，確定當前時間步的油氣兩相組成和油氣兩相壓縮因子；基于當前時間步的氣相壓縮因子和Δt時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N虛擬資源轉換信息的展示方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取虛擬資源轉換信息的展示請求，展示請求中包含請求方標識；根據(jù)請求方標識，從映射信息集合中獲取請求方標識對應的目標轉換比率映射信息，其中，映射信息集合中包含多個轉換...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用戶數(shù)據(jù)的處理方法和裝置，涉及運營管理技術領域。用戶數(shù)據(jù)的處理方法的一具體實施方式包括：響應于接收到數(shù)據(jù)處理請求，確定對應的運營渠道，獲取與運營渠道關聯(lián)的用戶行為數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)所屬的運營策略，對用戶行為數(shù)據(jù)進行分類，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)存證方法、裝置、設備以及介質(zhì)，包括：當執(zhí)行數(shù)據(jù)區(qū)塊中的存證交易時，調(diào)用區(qū)塊鏈中部署的存證合約，對存證交易中的存證內(nèi)容進行數(shù)據(jù)轉換，得到存證轉換數(shù)據(jù)；存證轉換數(shù)據(jù)是指存證交易中的存證內(nèi)容對應的模糊哈希值、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N電子支付處理方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品；方法包括：建立與第二終端的近距離通信連接；接收所述第二終端基于所述近距離通信連接發(fā)送的支付方式指示信號，所述支付方式指示信號指示所述第二終端待使用的第一支...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種確定物品儲區(qū)的方法和裝置，涉及計算機技術領域。該方法的一具體實施方式包括：在當前倉庫對待入庫物品執(zhí)行入庫時，獲取待入庫物品的物品標識和當前倉庫的倉庫標識；使用物品標識在預置的物品詳情表中查詢，獲得待入庫物品所屬的、至少一個預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了處理運單的方法、裝置、設備和計算機可讀介質(zhì)，涉及物流運輸技術領域。該方法的一具體實施方式包括：通過運單信息、配送端信息、收寄件人信息、運營信息和用戶交互信息，標識歷史投訴運單；基于投訴類型對應的歷史投訴運單，利用分層強化學習框架...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種運輸承運優(yōu)化方法、運輸承運優(yōu)化裝置、存儲介質(zhì)及電子設備。該運輸承運優(yōu)化方法包括：響應于運輸請求，獲取所述運輸請求的運輸需求信息；根據(jù)所述運輸需求信息計算推薦承運信息，以及獲取根據(jù)所述運輸需求信息配置的配置承運信息；在所述推薦承...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了貨物揀貨方法、裝置、設備、計算機可讀介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實施方式包括：確定目標任務單池中的每個任務單對應的通道貨物信息，得到通道貨物信息集；根據(jù)該通道貨物信息集，確定通道信息集中的每個通道信息對應的集中度，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種訓練成交預測模型和成交預測的方法、裝置、設備及介質(zhì)，上述訓練成交預測模型的方法包括：對歷史統(tǒng)計周期內(nèi)的歷史成交數(shù)據(jù)進行分析，確定成交周期與成交量占比之間的對應關系；根據(jù)上述對應關系和訓練樣本的預設假負例占比，確定樣本選取時段；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了用于車型的噪聲預測的方法、裝置、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。提供了一種用于車型的噪聲預測的方法，包括：基于車輛的歷史測試數(shù)據(jù)和相應的歷史道路噪聲數(shù)據(jù)來訓練噪聲預測模型；將所述車型的測試數(shù)據(jù)輸入經(jīng)訓練的噪聲預測模型以得到道路噪聲預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于深度學習的勘探數(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)過預處理后變換成特征訓練樣本集；步驟S2，訓練基于去噪擴散概率模型DDPM的高仿真勘探數(shù)據(jù)脫敏模型；步驟S3，驗證高仿真脫敏模型的泛化性，防止...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的技術方案提供了一種秘鑰處理方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，秘鑰處理方法，包括：接收目標無人機發(fā)送的注冊信息；其中，所述注冊信息包括所述目標無人機的第一無人機標識信息和第一加密信息，所述第一加密信息為對所述目標無人機生成的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機技術領域，提供了一種代碼處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。該方法包括：提取系統(tǒng)工程代碼中表征各代碼實體之間依賴關系的關聯(lián)信息；代碼實體為：系統(tǒng)工程代碼對應的程序設計語言的語法成分；獲取預設的剪枝粒度，以及剪枝粒度對應的目標實體...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種異常行為檢測方法、裝置、設備、介質(zhì)和產(chǎn)品，該方法包括：通過獲取來源于目標應用程序的應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)模擬器中運行的所述目標應用程序中的指定目...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實施例，提供了一種用于賬號注冊的方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。該方法包括：經(jīng)由第一賬號創(chuàng)建第二賬號對應的預置角色，預置角色具有第二賬號被賦予的權限類型，其中第一賬號具有對第二賬號的管理權限；獲取第二賬號對應的賬號信息，賬號信息用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法及裝置，涉及計算機領域。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個神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮器，對n種數(shù)據(jù)類型的樣本數(shù)據(jù)進行壓縮，得到n個壓縮數(shù)據(jù)庫；其中，n個神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮器，分別用于壓縮n種數(shù)據(jù)類型中一種數(shù)據(jù)類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種逆向物品匹配方法和裝置，涉及人工智能技術領域。該方法的一具體實施方式包括：依據(jù)預設的基礎數(shù)據(jù)集對標準數(shù)據(jù)集中標準逆向物品的初始屬性數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強，得到所述標準逆向物品的增強屬性數(shù)據(jù)，利用預先訓練的特征提取模型從所述增強屬性...
								
            
							
            
							
						
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