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								      本公開提供一種滑雪趟數(shù)更新方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，其中，所述滑雪趟數(shù)更新方法包括：每間隔預設時間段獲取用戶所處位置的海拔值?；诋斍矮@取的第一海拔值和上一次獲取的第二海拔值確定所述用戶當前的運動狀態(tài)，所述運動狀態(tài)包括滑行狀態(tài)和非滑行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種資源對象的處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：響應于針對目標詞的預設觸發(fā)操作，顯示與目標詞對應的至少一個推薦詞；響應于針對至少一個推薦詞中的目標推薦詞的選定操作，基于目標推薦詞生成至少一條目標描述內(nèi)容；其中，目標描...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種高爐煉鐵異常數(shù)據(jù)篩選方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，獲取高爐煉鐵過程中采集的原始數(shù)據(jù)序列，并基于預設的狀態(tài)判斷算法確定原始數(shù)據(jù)序列中每個原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)狀態(tài)，其中包括正常狀態(tài)，或正常狀態(tài)和休風期間的休風狀態(tài)。根據(jù)每個原始數(shù)據(jù)對應...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例涉及媒體資源生成方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。在此提出的方法包括：顯示資源搜索頁面，資源搜索頁面包括搜索控件，資源搜索頁面用于提供與接收到的輸入信息對應的資源搜索結果；經(jīng)由搜索控件，接收搜索詞；在資源搜索頁面中，關聯(lián)于搜索控件提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)匹配方法及裝置，屬于數(shù)據(jù)處理技術領域，該數(shù)據(jù)匹配方法包括：確定第一原始鍵的壓縮鍵、第一地址以及第二地址，第一地址表示哈希表中第一原始鍵的對應地址，第二地址表示虛擬全鍵值表中第一原始鍵的對應地址，虛擬全鍵值表中的地址與虛擬壓...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了信息展示方法、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：獲取預先緩存的、目標寄收單對應的預定物品上門處理時間段；響應于檢測到該預定物品上門處理時間段對應的歷史填寫寄收地址的地址修改，根據(jù)該預定物品...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種圖像數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備以及介質(zhì)，該方法包括：接收網(wǎng)頁中的圖像編輯請求，獲取圖像編輯請求對應的待處理圖像；若待處理圖像的尺寸大于可視化視圖組件所關聯(lián)的尺寸閾值，則對待處理圖像進行尺寸壓縮處理，得到壓縮圖像；在可視化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N旋轉機械狀態(tài)監(jiān)測方法、裝置、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)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(shù)據(jù)集；根據(jù)所述實驗數(shù)據(jù)集，訓練得到目標旋轉機械狀態(tài)監(jiān)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(shù)據(jù)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(zhì)，該方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)，調(diào)用多任務處理模型對樣本數(shù)據(jù)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(shù)，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?zhí)峁┝艘环N語言模型的編輯方法、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，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(diào)整的低秩分解矩陣后得到的；獲取目...
								
            
							
            
							
						
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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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								      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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								      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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								      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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