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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)過(guò)濾方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取用戶賬號(hào)在歷史時(shí)間段內(nèi)的真實(shí)曝光數(shù)據(jù)，真實(shí)曝光數(shù)據(jù)是指已經(jīng)在用戶賬號(hào)登錄的客戶端進(jìn)行顯示的內(nèi)容；獲取用戶賬號(hào)在歷史時(shí)間段內(nèi)的優(yōu)質(zhì)曝光數(shù)據(jù)，優(yōu)質(zhì)曝光數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種任務(wù)處理的方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體可以涉及人工智能和云技術(shù)等領(lǐng)域，該方法可以包括：獲取各個(gè)對(duì)象的對(duì)象數(shù)據(jù)以及目標(biāo)任務(wù)；目標(biāo)任務(wù)包括：訓(xùn)練任務(wù)、優(yōu)化任務(wù)或者意向度評(píng)級(jí)任務(wù)中的至少...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種內(nèi)容推薦方法和相關(guān)裝置，可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、車載場(chǎng)景等各種場(chǎng)景。通過(guò)目標(biāo)推薦模型對(duì)獲取的多個(gè)候選內(nèi)容進(jìn)行推薦預(yù)測(cè)，得到每個(gè)候選內(nèi)容的推薦預(yù)測(cè)值。通過(guò)興趣探索模型對(duì)多個(gè)候選內(nèi)容分別進(jìn)行興趣探索，得到每個(gè)候選內(nèi)容的第一預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種實(shí)體推薦方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)、設(shè)備及程序產(chǎn)品，應(yīng)用于實(shí)體推薦場(chǎng)景。方法包括：獲取待處理數(shù)據(jù)，待處理數(shù)據(jù)包括目標(biāo)實(shí)體對(duì)應(yīng)的N個(gè)候選實(shí)體待處理數(shù)據(jù)；對(duì)待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理，生成每個(gè)候選實(shí)體對(duì)應(yīng)的序列特征編碼數(shù)據(jù)與位置特征編碼數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種機(jī)密計(jì)算方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。本申請(qǐng)通過(guò)當(dāng)目標(biāo)可信實(shí)例接收到機(jī)密計(jì)算請(qǐng)求后，從接收到的機(jī)密計(jì)算請(qǐng)求中讀取函數(shù)標(biāo)識(shí)，機(jī)密計(jì)算請(qǐng)求由主控應(yīng)用通過(guò)可信連接發(fā)送至所述目標(biāo)可信實(shí)例；獲取函數(shù)標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N樣本增強(qiáng)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)；方法包括：獲取原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中，所述原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括多個(gè)類別的原始樣本，每個(gè)所述類別的原始樣本具有多個(gè)模態(tài)；確定每個(gè)所述類別包括的所述原始...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供的堿基檢測(cè)的方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，獲取視場(chǎng)中的圖像數(shù)據(jù)，并根據(jù)待檢測(cè)數(shù)據(jù)在圖像數(shù)據(jù)中的位置信息對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行截取處理，得到圖像塊數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練好的預(yù)設(shè)檢測(cè)模型對(duì)圖像塊數(shù)據(jù)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理，得到待檢測(cè)轉(zhuǎn)換向量；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供的堿基識(shí)別的方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，獲取圖像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，得到信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)，對(duì)信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，得到輸入數(shù)據(jù)；根據(jù)已完成訓(xùn)練的預(yù)設(shè)檢測(cè)模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，得到待檢測(cè)轉(zhuǎn)換向量；對(duì)待檢測(cè)轉(zhuǎn)換向量進(jìn)行空間...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供一種多模態(tài)特征提取模型的預(yù)訓(xùn)練方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備。一具體實(shí)施方式包括：根據(jù)多個(gè)多模態(tài)信息中的視覺(jué)信息和文本信息，以及視覺(jué)編碼器、文本編碼器和融合層，確定分類標(biāo)簽為正樣本的多個(gè)第一融合特征，以及分類標(biāo)簽為負(fù)樣本的多個(gè)第二融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試的方法。該方法包括導(dǎo)入用于評(píng)估自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景的測(cè)試場(chǎng)景度量本體；根據(jù)具體測(cè)試場(chǎng)景需求和具體測(cè)試場(chǎng)景本體實(shí)例的知識(shí)圖譜，計(jì)算具體測(cè)試場(chǎng)景的相關(guān)度量；以及根據(jù)所述測(cè)試場(chǎng)景度量本體和所述計(jì)算的相關(guān)度量，生成具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種建筑級(jí)電制冷機(jī)組運(yùn)行策略優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，適用于能源優(yōu)化領(lǐng)域，該方法包括：建立制冷機(jī)組的日前優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型；結(jié)合制冷機(jī)組功率上下限約束、制冷機(jī)組最小開(kāi)關(guān)機(jī)時(shí)長(zhǎng)約束、制冷機(jī)組爬坡約束、制冷機(jī)組開(kāi)關(guān)機(jī)狀態(tài)約束、制冷機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種頁(yè)巖氣水平段氣液兩相流型及壓降預(yù)測(cè)方法和裝置，涉及頁(yè)巖氣排水采氣工藝技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取頁(yè)巖氣井基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；依據(jù)獲取的頁(yè)巖氣井基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算水平段起始點(diǎn)氣液兩相流動(dòng)壓力；水平段計(jì)算節(jié)點(diǎn)劃分及流量確定；計(jì)算各節(jié)點(diǎn)內(nèi)壓降；計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種利用數(shù)值模擬研究密閉容器內(nèi)可燃?xì)怏w燃爆特性的方法，具體步驟如下，步驟一、建立密閉容器內(nèi)可燃?xì)怏w燃爆的描述性反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型；步驟二、建立密閉容器內(nèi)可燃?xì)怏w燃爆的三維計(jì)算流體力學(xué)數(shù)學(xué)模型；步驟三、通過(guò)耦合上述三維計(jì)算流體力學(xué)數(shù)學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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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(yùn)算裝置執(zhí)行：加載多筆電子線路圖檔；根據(jù)電子線路圖檔取得多筆組件數(shù)據(jù)，包含多筆組件編號(hào)及多筆連接腳位數(shù)據(jù)；在一空白圖檔上定義多個(gè)組件布局區(qū)及一機(jī)構(gòu)區(qū)，多個(gè)組件布局區(qū)分別對(duì)應(yīng)于電子線路圖檔的多個(gè)頁(yè)面；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種首字下沉段落的檢測(cè)方法及裝置，涉及文檔識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，其中，首字下沉段落的檢測(cè)方法，包括：在待檢測(cè)段落的文本行特征符合預(yù)設(shè)文本行條件的情況下，從所述待檢測(cè)段落中提取設(shè)定數(shù)量個(gè)非修飾性的目標(biāo)元素；對(duì)各所述目標(biāo)元素進(jìn)行元素類型統(tǒng)計(jì)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提出了用于事件關(guān)聯(lián)的方法、裝置和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。可以計(jì)算當(dāng)前事件的當(dāng)前事件向量。可以獲得與歷史事件集合相對(duì)應(yīng)的歷史事件向量集合。可以根據(jù)所述當(dāng)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(dāng)前事件相似的相似事件集合。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型更新方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)、產(chǎn)品，該方法包括：在獲取到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之后，對(duì)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中至少一個(gè)算子進(jìn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)量，并使得該更新后模型的運(yùn)行耗時(shí)低...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)間。通過(guò)mask形式標(biāo)記深度學(xué)習(xí)Feature，實(shí)現(xiàn)Feature推理inference時(shí)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(kāi)的實(shí)施例涉及針對(duì)語(yǔ)音識(shí)別模型的量化方法、裝置、電子設(shè)備和產(chǎn)品。該方法包括確定語(yǔ)音識(shí)別模型的網(wǎng)絡(luò)層的權(quán)重矩陣，權(quán)重矩陣包括被劃分成多個(gè)分組的多個(gè)分塊。該方法還包括基于多個(gè)分塊的多個(gè)分塊參數(shù)，按照多個(gè)分組調(diào)整權(quán)重矩陣中的多個(gè)分塊的順序，分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法、信息表示方法及設(shè)備。本申請(qǐng)的方法，在知識(shí)蒸餾時(shí)，使用信息表示模型(學(xué)生模型)的前至少1層替換參考模型(教師模型)中的對(duì)應(yīng)層來(lái)構(gòu)建至少一個(gè)輔助模型，基于訓(xùn)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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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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