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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...
          • 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...
          • 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...
          • 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。...
          • 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),...
          • 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...
          • 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)...
          • 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)...
          • 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)...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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)...
          • 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)...
          • 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...
          • 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)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種網(wǎng)頁(yè)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。本申請(qǐng)實(shí)施例可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場(chǎng)景。所述方法包括:基于目標(biāo)品牌對(duì)應(yīng)的品牌特征和目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)類型對(duì)應(yīng)的類型特征,從候選網(wǎng)頁(yè)集中確定目標(biāo)網(wǎng)頁(yè);調(diào)...
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