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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)處理方法，包括：獲取虛擬資源發(fā)送指令，虛擬資源發(fā)送指令指示為目標(biāo)客戶端發(fā)送虛擬資源；響應(yīng)于虛擬資源發(fā)送指令，獲取緩存中當(dāng)前存儲(chǔ)的目標(biāo)緩存元數(shù)據(jù)，緩存中包括至少一個(gè)存儲(chǔ)虛擬資源的文件，目標(biāo)緩存元數(shù)據(jù)包括：用于在第一時(shí)間段內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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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(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，其中，所述滑雪趟數(shù)更新方法包括：每間隔預(yù)設(shè)時(shí)間段獲取用戶所處位置的海拔值。基于當(dāng)前獲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(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，所述運(yùn)動(dòng)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(duì)象的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：響應(yīng)于針對(duì)目標(biāo)詞的預(yù)設(shè)觸發(fā)操作，顯示與目標(biāo)詞對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)推薦詞；響應(yīng)于針對(duì)至少一個(gè)推薦詞中的目標(biāo)推薦詞的選定操作，基于目標(biāo)推薦詞生成至少一條目標(biāo)描述內(nèi)容；其中，目標(biāo)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(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，獲取高爐煉鐵過(guò)程中采集的原始數(shù)據(jù)序列，并基于預(yù)設(shè)的狀態(tài)判斷算法確定原始數(shù)據(jù)序列中每個(gè)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(fēng)期間的休風(fēng)狀態(tài)。根據(jù)每個(gè)原始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例涉及媒體資源生成方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。在此提出的方法包括：顯示資源搜索頁(yè)面，資源搜索頁(yè)面包括搜索控件，資源搜索頁(yè)面用于提供與接收到的輸入信息對(duì)應(yīng)的資源搜索結(jié)果；經(jīng)由搜索控件，接收搜索詞；在資源搜索頁(yè)面中，關(guān)聯(lián)于搜索控件提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?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(shù)領(lǐng)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(duì)應(yīng)地址，第二地址表示虛擬全鍵值表中第一原始鍵的對(duì)應(yīng)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(shí)施例公開了信息展示方法、裝置、設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取預(yù)先緩存的、目標(biāo)寄收單對(duì)應(yīng)的預(yù)定物品上門處理時(shí)間段；響應(yīng)于檢測(cè)到該預(yù)定物品上門處理時(shí)間段對(duì)應(yīng)的歷史填寫寄收地址的地址修改，根據(jù)該預(yù)定物品...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，該方法包括：接收網(wǎng)頁(yè)中的圖像編輯請(qǐng)求，獲取圖像編輯請(qǐng)求對(duì)應(yīng)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(guān)聯(lián)的尺寸閾值，則對(duì)待處理圖像進(jìn)行尺寸壓縮處理，得到壓縮圖像；在可視化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法、裝置、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)；對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)轉(zhuǎn)換和降噪處理，獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集；根據(jù)所述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練得到目標(biāo)旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型；利用所述目標(biāo)旋轉(zhuǎn)機(jī)械...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及汽車技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置和電子設(shè)備，用于解決如何降低問(wèn)題工單的上報(bào)率的問(wèn)題。該方法包括獲取車輛的日志信息；對(duì)日志信息進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)特征；將目標(biāo)特征與問(wèn)題特征進(jìn)行特征匹配，在確定存在與目標(biāo)特征相匹配的問(wèn)題...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種模型訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)，調(diào)用多任務(wù)處理模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確定多個(gè)任務(wù)梯度，進(jìn)而確定平均梯度；將平均梯度輸入至目標(biāo)函數(shù)，得到第一梯度權(quán)重，基于第一梯度權(quán)重對(duì)多個(gè)任務(wù)梯度進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)言模型的編輯方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)；方法包括：針對(duì)多個(gè)模型任務(wù)，生成各所述模型任務(wù)的模型編輯指導(dǎo)信息；響應(yīng)于模型編輯指令，獲取待編輯的語(yǔ)言模型；基于各所述模型任務(wù)的模型編...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種文本生成方法、模型訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：獲取事實(shí)錯(cuò)誤的樣本文本，基于樣本文本對(duì)第一大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中，第一大語(yǔ)言模型是通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練的第二大語(yǔ)言模型的目標(biāo)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(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：依據(jù)預(yù)設(shè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中標(biāo)準(zhǔn)逆向物品的初始屬性數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到所述標(biāo)準(zhǔn)逆向物品的增強(qiáng)屬性數(shù)據(jù)，利用預(yù)先訓(xùn)練的特征提取模型從所述增強(qiáng)屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。該方法用于快速、高效的檢測(cè)數(shù)據(jù)類型。該方法包括：利用n個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮器，對(duì)n種數(shù)據(jù)類型的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，得到n個(gè)壓縮數(shù)據(jù)庫(kù)；其中，n個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shí)施例，提供了一種用于賬號(hào)注冊(cè)的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：經(jīng)由第一賬號(hào)創(chuàng)建第二賬號(hào)對(duì)應(yīng)的預(yù)置角色，預(yù)置角色具有第二賬號(hào)被賦予的權(quán)限類型，其中第一賬號(hào)具有對(duì)第二賬號(hào)的管理權(quán)限；獲取第二賬號(hào)對(duì)應(yīng)的賬號(hào)信息，賬號(hào)信息用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例公開了一種異常行為檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，該方法包括：通過(guò)獲取來(lái)源于目標(biāo)應(yīng)用程序的應(yīng)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(guò)對(duì)操作系統(tǒng)模擬器中運(yùn)行的所述目標(biāo)應(yīng)用程序中的指定目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種代碼處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：提取系統(tǒng)工程代碼中表征各代碼實(shí)體之間依賴關(guān)系的關(guān)聯(lián)信息；代碼實(shí)體為：系統(tǒng)工程代碼對(duì)應(yīng)的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的語(yǔ)法成分；獲取預(yù)設(shè)的剪枝粒度，以及剪枝粒度對(duì)應(yīng)的目標(biāo)實(shí)體...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的技術(shù)方案提供了一種秘鑰處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，秘鑰處理方法，包括：接收目標(biāo)無(wú)人機(jī)發(fā)送的注冊(cè)信息；其中，所述注冊(cè)信息包括所述目標(biāo)無(wú)人機(jī)的第一無(wú)人機(jī)標(biāo)識(shí)信息和第一加密信息，所述第一加密信息為對(duì)所述目標(biāo)無(wú)人機(jī)生成的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于深度學(xué)習(xí)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(guò)預(yù)處理后變換成特征訓(xùn)練樣本集；步驟S2，訓(xùn)練基于去噪擴(kuò)散概率模型DDPM的高仿真勘探數(shù)據(jù)脫敏模型；步驟S3，驗(yàn)證高仿真脫敏模型的泛化性，防止...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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