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          • 本發(fā)明公開了儲層非均質(zhì)描述尺度對數(shù)值模擬影響的評價方法和裝置。所述方法包括,獲取目標(biāo)區(qū)塊的多個非均質(zhì)描述尺度的地質(zhì)數(shù)據(jù);針對每個尺度,獲取用戶以該尺度的地質(zhì)數(shù)據(jù)為背景繪制的多張地質(zhì)圖,建立三維地質(zhì)模型,進(jìn)行屬性賦值;按設(shè)定生產(chǎn)井網(wǎng),基于屬性...
          • 本發(fā)明提出一種場景生成方法、裝置和存儲介質(zhì),方法包括:獲取規(guī)劃引導(dǎo)函數(shù)、場景待學(xué)習(xí)參數(shù)和擴(kuò)散模型;根據(jù)規(guī)劃引導(dǎo)函數(shù)、場景待學(xué)習(xí)參數(shù)和擴(kuò)散模型確定降噪迭代過程的場景概率分布;根據(jù)場景概率分布生成預(yù)測場景,本發(fā)明通過將規(guī)劃引導(dǎo)函數(shù)與擴(kuò)散模型結(jié)合...
          • 本發(fā)明公開了一種計(jì)數(shù)托盤,屬于托盤技術(shù)領(lǐng)域,解決了通過人工目測清點(diǎn)的計(jì)數(shù)方式極為容易存在誤差,最終導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)托盤數(shù)量的錯誤的問題。包括托盤、固定連接在托盤側(cè)壁上的射頻卡、以及識別電路、計(jì)數(shù)電路,所述識別電路單次識別射頻卡后發(fā)出一次識別信號,所...
          • 本公開的實(shí)施例涉及用于生成文本的方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括獲取待處理的用戶輸入。該方法還包括確定用于處理用戶輸入的文本生成模型的量化參數(shù)和針對文本生成模型的原始參數(shù)的偏移量,量化參數(shù)是基于偏移量和原始參數(shù)而確定的。該方法還...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取部署在移動端側(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的待量化張量;將所述待量化張量轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)表示的方式,得到第一浮點(diǎn)張量,其中,所述第一浮點(diǎn)張量包括符號部分、指數(shù)部...
          • 本發(fā)明涉及一種評估對第一大型語言模型(LLM)的攻擊的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法。所述方法包括:將攻擊數(shù)據(jù)輸入到所述第一LLM;從所述第一LLM接收響應(yīng)于所述輸入的攻擊數(shù)據(jù)的攻擊響應(yīng)數(shù)據(jù);將所述攻擊響應(yīng)數(shù)據(jù)輸入到被配置為評估LLM攻擊響應(yīng)數(shù)據(jù)的第二L...
          • 本申請實(shí)施例公開了一種模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。其中方法包括:獲取第一掩碼數(shù)據(jù)和第二掩碼數(shù)據(jù),第一掩碼數(shù)據(jù)和第二掩碼數(shù)據(jù)是采用不同掩碼策略對第一對象中的元素進(jìn)行掩碼處理得到的,采用編碼器對第一掩碼數(shù)據(jù)進(jìn)行第一元素預(yù)測,得到第...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多級次巖相古地理的勘探區(qū)域預(yù)測方法及裝置,對應(yīng)的方法包括:在空間上,根據(jù)同沉積期區(qū)域構(gòu)造活動性質(zhì)構(gòu)建巖相古地理演化過程;其中,空間級次包括:區(qū)域多板塊、板內(nèi)盆地以及盆內(nèi)構(gòu)造—巖相區(qū)帶;在時間上,根據(jù)全球海平面變化、構(gòu)造沉...
          • 本申請實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)處理方法,該方法中,可以利用決策業(yè)務(wù)中干預(yù)變量的第一干預(yù)數(shù)據(jù),基于反事實(shí)的思路,對決策業(yè)務(wù)進(jìn)行因果效應(yīng)估計(jì),其中,基于反事實(shí)的思路獲得的反事實(shí)干預(yù)數(shù)據(jù)可以是連續(xù)型的變量,也可以是離散型的變量,因此,可以在各種決策業(yè)...
          • 本發(fā)明公開了一種確定裂縫?孔隙型氣藏低效氣井關(guān)停的判別方法,屬于油氣藏開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,其特征在于,包括以下步驟:a、對低效氣井進(jìn)行盈虧平衡分析;b、對低效氣井進(jìn)行投入產(chǎn)出線性盈虧平衡分析,判斷銷售收入;c、計(jì)算低效氣井采出作業(yè)、油氣處理作業(yè)、...
          • 本申請涉及物流技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種物流線路生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:基于預(yù)設(shè)地理區(qū)域內(nèi)至少一個地點(diǎn)分別對應(yīng)的地理位置和物流貨量,確定至少一個潛在地點(diǎn);基于各個潛在地點(diǎn)分別對應(yīng)的第一地理位置、第一發(fā)貨時刻和第一物流貨量,構(gòu)...
          • 提供了圖像處理方法、裝置和系統(tǒng),其中方法采用了將圖像劃分時相鄰圖像塊間具有重疊區(qū)域的特定劃分方式,基于該種方式,對圖像塊進(jìn)行圖像處理時采用了減小計(jì)算規(guī)模的圖像處理方式,處理得到的處理后圖像塊為原未處理的圖像塊的部分區(qū)域,最后得到的多個圖像塊...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N定位方法和設(shè)備。該技術(shù)方案中,第一設(shè)備可以根據(jù)城市三維模型和在初始位姿下的視角內(nèi)的圖片確定第一設(shè)備的目標(biāo)位姿,并可以對視角內(nèi)的目標(biāo)物體進(jìn)行追蹤。該技術(shù)方案可以準(zhǔn)確的對監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行定位,并在使用該監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行目標(biāo)物體追蹤時...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),該方法包括:將M個屏幕探針在虛擬場景空間內(nèi)所命中的面元,確定為待傳播面元,獲取待傳播面元在虛擬場景空間中沿P個光線方向所發(fā)射的采樣光線;將P個光線方向的采樣光線在虛擬場景空間中所命中的...
          • 本發(fā)明提供了一種數(shù)字服裝建模方法、裝置及存儲介質(zhì),方法響應(yīng)于響應(yīng)于區(qū)域劃分指令,將數(shù)字服裝模型劃分為第一區(qū)域和第二區(qū)域后,對第一區(qū)域的厚度進(jìn)行變更。本發(fā)明提出的方案能夠通過修改特定區(qū)域的網(wǎng)格厚度來實(shí)現(xiàn)對數(shù)字服裝模型的調(diào)整,大幅提高了設(shè)計(jì)的靈...
          • 本公開實(shí)施例提供了一種地圖文字標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及地圖、智慧交通、云技術(shù)等領(lǐng)域。該方法包括:確定目標(biāo)地圖中的待標(biāo)注文本;確定待標(biāo)注文本對應(yīng)的文字定位點(diǎn)在相機(jī)空間中的三維位置信息;確定顯示目標(biāo)地圖的顯示設(shè)備的中心...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì),所述方法包括獲取目標(biāo)圖像,基于特征提取網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取,確定圖像特征圖,基于解碼器對所述圖像特征圖進(jìn)行特征解碼,生成特征分割圖,對所述特征分割圖進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,...
          • 本公開實(shí)施例提供了圖像識別方法、訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),涉及人工智能、地圖等領(lǐng)域,應(yīng)用場景包括但不限于圖像識別場景。該方法包括:基于獲取到的目標(biāo)圖像和預(yù)設(shè)的域共享提示,確定目標(biāo)圖像的圖像特征向量,預(yù)設(shè)的域共享提示用于表征跨域不變...
          • 本申請實(shí)施例提供一種晶圓缺陷分類方法、模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。其中,本申請?zhí)峁┑木A缺陷分類方案,會獲取晶圓的多模態(tài)測試信息,從而將基于晶圓的多模態(tài)測試信息所生成的多個測試圖譜作為晶圓缺陷分類的依據(jù),以此實(shí)現(xiàn)了晶圓缺陷分類時考慮了不...
          • 本申請實(shí)施例提供了一種圖像分類模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),可應(yīng)用于人工智能、云技術(shù)、智慧交通、地圖、車載、輔助駕駛等各種場景,該方法包括:在每一輪訓(xùn)練過程中,從訓(xùn)練樣本集中選取訓(xùn)練圖像進(jìn)行特征提取,通過訓(xùn)練圖像特征和對應(yīng)的類型標(biāo)簽...
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