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								      本申請公開了一種應用于廣告、推薦系統(tǒng)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(tǒng)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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								      本發(fā)明涉及線上智能營銷技術領域，且公開了一種基于互聯(lián)網的線上營銷智能服務系統(tǒng)，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(shù)據的篩選模塊，形成智能售后服務策略、以解決售后出現(xiàn)的爭議問題的處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(shù)據，并根據所述關鍵數(shù)據，確定故障相關指標；根據所述故障相關指標，構建動態(tài)規(guī)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(tài)...
								
            
							
            
							
						
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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(shù)據信息；對多個對象分別對應的對象數(shù)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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								      本申請?zhí)峁┮环N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(shù)，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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								      本發(fā)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(xiàn)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(shù)量更新處理，得到更新后模型，以使該更新后模型的參數(shù)量高于該神經網絡模型的參數(shù)量，并使得該更新后模型的運行耗時低...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了用于事件關聯(lián)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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								      本發(fā)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(shù)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(tǒng)計，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種電子組件布局方法，包含由一運算裝置執(zhí)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(shù)據，包含多筆組件編號及多筆連接腳位數(shù)據；在一空白圖檔上定義多個組件布局區(qū)及一機構區(qū)，多個組件布局區(qū)分別對應于電子線路圖檔的多個頁面；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種利用數(shù)值模擬研究密閉容器內可燃氣體燃爆特性的方法，具體步驟如下，步驟一、建立密閉容器內可燃氣體燃爆的描述性反應動力學模型；步驟二、建立密閉容器內可燃氣體燃爆的三維計算流體力學數(shù)學模型；步驟三、通過耦合上述三維計算流體力學數(shù)學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種頁巖氣水平段氣液兩相流型及壓降預測方法和裝置，涉及頁巖氣排水采氣工藝技術領域，所述方法包括：獲取頁巖氣井基礎數(shù)據；依據獲取的頁巖氣井基礎數(shù)據計算水平段起始點氣液兩相流動壓力；水平段計算節(jié)點劃分及流量確定；計算各節(jié)點內壓降；計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種建筑級電制冷機組運行策略優(yōu)化方法、裝置、設備及介質，適用于能源優(yōu)化領域，該方法包括：建立制冷機組的日前優(yōu)化調度數(shù)學模型；結合制冷機組功率上下限約束、制冷機組最小開關機時長約束、制冷機組爬坡約束、制冷機組開關機狀態(tài)約束、制冷機...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于自動駕駛仿真測試的方法。該方法包括導入用于評估自動駕駛測試場景的測試場景度量本體；根據具體測試場景需求和具體測試場景本體實例的知識圖譜，計算具體測試場景的相關度量；以及根據所述測試場景度量本體和所述計算的相關度量，生成具...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供一種多模態(tài)特征提取模型的預訓練方法、裝置、介質和設備。一具體實施方式包括：根據多個多模態(tài)信息中的視覺信息和文本信息，以及視覺編碼器、文本編碼器和融合層，確定分類標簽為正樣本的多個第一融合特征，以及分類標簽為負樣本的多個第二融...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供的堿基識別的方法及裝置、電子設備和存儲介質，獲取圖像數(shù)據，對圖像數(shù)據進行轉化，得到信號強度數(shù)據，對信號強度數(shù)據進行整合，得到輸入數(shù)據；根據已完成訓練的預設檢測模型對輸入數(shù)據進行數(shù)據轉換，得到待檢測轉換向量；對待檢測轉換向量進行空間...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供的堿基檢測的方法及裝置、電子設備和存儲介質，獲取視場中的圖像數(shù)據，并根據待檢測數(shù)據在圖像數(shù)據中的位置信息對圖像數(shù)據進行截取處理，得到圖像塊數(shù)據；根據預先訓練好的預設檢測模型對圖像塊數(shù)據分別進行數(shù)據轉換處理，得到待檢測轉換向量；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N樣本增強方法、機器學習模型的訓練方法、裝置、設備、計算機程序產品及可讀存儲介質；方法包括：獲取原始訓練數(shù)據集，其中，所述原始訓練數(shù)據集包括多個類別的原始樣本，每個所述類別的原始樣本具有多個模態(tài)；確定每個所述類別包括的所述原始...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于計算機技術領域，公開了一種機密計算方法、系統(tǒng)、設備、存儲介質及產品。本申請通過當目標可信實例接收到機密計算請求后，從接收到的機密計算請求中讀取函數(shù)標識，機密計算請求由主控應用通過可信連接發(fā)送至所述目標可信實例；獲取函數(shù)標識對應的目...
								
            
							
            
							
						
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