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								      本申請提供一種旋轉機械狀態監測方法、裝置、可讀存儲介質和程序產品。該方法包括：獲取旋轉機械運行過程中的振動信號；對所述振動信號進行信號轉換和降噪處理，獲得實驗數據集；根據所述實驗數據集，訓練得到目標旋轉機械狀態監測模型；利用所述目標旋轉機械...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及汽車技術領域，尤其涉及一種數據處理方法、裝置和電子設備，用于解決如何降低問題工單的上報率的問題。該方法包括獲取車輛的日志信息；對日志信息進行特征提取，得到目標特征；將目標特征與問題特征進行特征匹配，在確定存在與目標特征相匹配的問題...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種模型訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：獲取樣本數據，調用多任務處理模型對樣本數據進行處理，確定多個任務梯度，進而確定平均梯度；將平均梯度輸入至目標函數，得到第一梯度權重，基于第一梯度權重對多個任務梯度進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供了一種語言模型的編輯方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品，涉及人工智能技術；方法包括：針對多個模型任務，生成各所述模型任務的模型編輯指導信息；響應于模型編輯指令，獲取待編輯的語言模型；基于各所述模型任務的模型編...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種文本生成方法、模型訓練方法、裝置及電子設備，該方法包括：獲取事實錯誤的樣本文本，基于樣本文本對第一大語言模型進行訓練，其中，第一大語言模型是通過在預訓練的第二大語言模型的目標層中插入待調整的低秩分解矩陣后得到的；獲取目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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：依據預設的基礎數據集對標準數據集中標準逆向物品的初始屬性數據執行數據增強，得到所述標準逆向物品的增強屬性數據，利用預先訓練的特征提取模型從所述增強屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種數據處理方法及裝置，涉及計算機領域。該方法用于快速、高效的檢測數據類型。該方法包括：利用n個神經網絡壓縮器，對n種數據類型的樣本數據進行壓縮，得到n個壓縮數據庫；其中，n個神經網絡壓縮器，分別用于壓縮n種數據類型中一種數據類型...
								
            
							
            
							
						
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								      根據本公開的實施例，提供了一種用于賬號注冊的方法、裝置、設備和存儲介質。該方法包括：經由第一賬號創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、介質和產品，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調用的接口的調用記錄，作為靜態特征；通過對操作系統模擬器中運行的所述目標應用程序中的指定目...
								
            
							
            
							
						
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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。該方法包括：提取系統工程代碼中表征各代碼實體之間依賴關系的關聯信息；代碼實體為：系統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、存儲介質及程序產品，秘鑰處理方法，包括：接收目標無人機發送的注冊信息；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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								      本發明提供的一種基于深度學習的勘探數據高仿真脫敏方法，所述脫敏方法包括：步驟S1，獲取勘探數據，經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的高仿真勘探數據脫敏模型；步驟S3，驗證高仿真脫敏模型的泛化性，防止...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了用于車型的噪聲預測的方法、裝置、存儲介質和計算機程序產品。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據和相應的歷史道路噪聲數據來訓練噪聲預測模型；將所述車型的測試數據輸入經訓練的噪聲預測模型以得到道路噪聲預測...
								
            
							
            
							
						
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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，上述訓練成交預測模型的方法包括：對歷史統計周期內的歷史成交數據進行分析，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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								      本公開的實施例公開了貨物揀貨方法、裝置、設備、計算機可讀介質和程序產品。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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								      本公開涉及一種運輸承運優化方法、運輸承運優化裝置、存儲介質及電子設備。該運輸承運優化方法包括：響應于運輸請求，獲取所述運輸請求的運輸需求信息；根據所述運輸需求信息計算推薦承運信息，以及獲取根據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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								      本發明公開了處理運單的方法、裝置、設備和計算機可讀介質，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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								      本發明公開了一種確定物品儲區的方法和裝置，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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								      本申請提供了一種電子支付處理方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品；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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								      本申請實施例提供了一種基于區塊鏈的數據存證方法、裝置、設備以及介質，包括：當執行數據區塊中的存證交易時，調用區塊鏈中部署的存證合約，對存證交易中的存證內容進行數據轉換，得到存證轉換數據；存證轉換數據是指存證交易中的存證內容對應的模糊哈希值、...
								
            
							
            
							
						
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