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								      本披露公開了一種支持分段循環(huán)冗余校驗的方法，包括：響應(yīng)于使用對應(yīng)于屬于一個傳輸塊的一個編碼塊的生成多項式，對編碼塊進行的第一循環(huán)冗余校驗正確，使用對應(yīng)于傳輸塊的生成多項式，對編碼塊進行第二循環(huán)冗余校驗運算，獲得第一結(jié)果；使用對應(yīng)于傳輸塊的生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)服務(wù)切換方法、服務(wù)系統(tǒng)、設(shè)備、裝置及存儲介質(zhì)，涉及云計算技術(shù)領(lǐng)域。所述數(shù)據(jù)服務(wù)切換方法包括：第一數(shù)據(jù)服務(wù)管理節(jié)點響應(yīng)于接收到的切換指令，從所述切換指令中獲取待切換數(shù)據(jù)服務(wù)的服務(wù)標(biāo)識，以及向所述服務(wù)標(biāo)識對應(yīng)的第一服務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于云服務(wù)器數(shù)據(jù)庫的安全分析方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。該方法可以應(yīng)用于對車載終端、云服務(wù)器、區(qū)塊鏈節(jié)點或其它設(shè)備中的數(shù)據(jù)庫進行安全分析的應(yīng)用場景，包括：獲取在云服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫內(nèi)核中集成的插件所采集的日志...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種加速單元、計算裝置、片上系統(tǒng)和指令處理方法，該加速單元包括：指令接收子單元，用于接收計算指令；計算指令指示對M個線程對應(yīng)的M組操作數(shù)分別執(zhí)行預(yù)設(shè)計算操作以得到M個計算結(jié)果；預(yù)設(shè)計算操作包含第一子操作和第二子操作；計算子...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)存儲技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種電子作業(yè)管理系統(tǒng)及相關(guān)方法、存儲介質(zhì)，該系統(tǒng)包括：第一終端、第二終端、云存儲數(shù)據(jù)庫、云端管理服務(wù)器，云存儲數(shù)據(jù)庫用于存儲電子作業(yè)文件，云端管理服務(wù)器用于存儲電子作業(yè)文件對應(yīng)的元數(shù)據(jù)，通過第一終端和第二終...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供一種數(shù)據(jù)分布控制方法、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法可包括：根據(jù)提交至數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的歷史查詢語句，生成針對所述數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中的多張數(shù)據(jù)表的謂詞應(yīng)用統(tǒng)計信息；根據(jù)所述謂詞應(yīng)用統(tǒng)計信息，確定所述多張數(shù)據(jù)表中的熱點數(shù)據(jù)表以...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品；本申請實施例可應(yīng)用于人工智能，獲取業(yè)務(wù)服務(wù)端的當(dāng)前業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；基于目標(biāo)業(yè)務(wù)標(biāo)簽信息，對業(yè)務(wù)服務(wù)端對應(yīng)的歷史業(yè)務(wù)標(biāo)簽信息進行更新處理，得到業(yè)務(wù)服務(wù)端對應(yīng)的更新后業(yè)務(wù)標(biāo)簽信息；針對...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種網(wǎng)頁處理方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。本申請實施例可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景。所述方法包括：基于目標(biāo)品牌對應(yīng)的品牌特征和目標(biāo)網(wǎng)頁類型對應(yīng)的類型特征，從候選網(wǎng)頁集中確定目標(biāo)網(wǎng)頁；調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)過濾方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取用戶賬號在歷史時間段內(nèi)的真實曝光數(shù)據(jù)，真實曝光數(shù)據(jù)是指已經(jīng)在用戶賬號登錄的客戶端進行顯示的內(nèi)容；獲取用戶賬號在歷史時間段內(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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								      本申請實施例提供了一種任務(wù)處理的方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計算機技術(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：獲取各個對象的對象數(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)或者意向度評級任務(wù)中的至少...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種內(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、車載場景等各種場景。通過目標(biāo)推薦模型對獲取的多個候選內(nèi)容進行推薦預(yù)測，得到每個候選內(nèi)容的推薦預(yù)測值。通過興趣探索模型對多個候選內(nèi)容分別進行興趣探索，得到每個候選內(nèi)容的第一預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種實體推薦方法、裝置、存儲介質(zhì)、設(shè)備及程序產(chǎn)品，應(yīng)用于實體推薦場景。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)實體對應(yīng)的N個候選實體待處理數(shù)據(jù)；對待處理數(shù)據(jù)進行編碼處理，生成每個候選實體對應(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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								      本申請屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種機密計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。本申請通過當(dāng)目標(biāo)可信實例接收到機密計算請求后，從接收到的機密計算請求中讀取函數(shù)標(biāo)識，機密計算請求由主控應(yīng)用通過可信連接發(fā)送至所述目標(biāo)可信實例；獲取函數(shù)標(biāo)識對應(yīng)的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N樣本增強方法、機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、計算機程序產(chǎn)品及可讀存儲介質(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)集包括多個類別的原始樣本，每個所述類別的原始樣本具有多個模態(tài)；確定每個所述類別包括的所述原始...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供的堿基檢測的方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，獲取視場中的圖像數(shù)據(jù)，并根據(jù)待檢測數(shù)據(jù)在圖像數(shù)據(jù)中的位置信息對圖像數(shù)據(jù)進行截取處理，得到圖像塊數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練好的預(yù)設(shè)檢測模型對圖像塊數(shù)據(jù)分別進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理，得到待檢測轉(zhuǎn)換向量；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供的堿基識別的方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，獲取圖像數(shù)據(jù)，對圖像數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化，得到信號強度數(shù)據(jù)，對信號強度數(shù)據(jù)進行整合，得到輸入數(shù)據(jù)；根據(jù)已完成訓(xùn)練的預(yù)設(shè)檢測模型對輸入數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，得到待檢測轉(zhuǎn)換向量；對待檢測轉(zhuǎn)換向量進行空間...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實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。一具體實施方式包括：根據(jù)多個多模態(tài)信息中的視覺信息和文本信息，以及視覺編碼器、文本編碼器和融合層，確定分類標(biāo)簽為正樣本的多個第一融合特征，以及分類標(biāo)簽為負(fù)樣本的多個第二融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于自動駕駛仿真測試的方法。該方法包括導(dǎo)入用于評估自動駕駛測試場景的測試場景度量本體；根據(jù)具體測試場景需求和具體測試場景本體實例的知識圖譜，計算具體測試場景的相關(guān)度量；以及根據(jù)所述測試場景度量本體和所述計算的相關(guān)度量，生成具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種建筑級電制冷機組運行策略優(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：建立制冷機組的日前優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型；結(jié)合制冷機組功率上下限約束、制冷機組最小開關(guān)機時長約束、制冷機組爬坡約束、制冷機組開關(guān)機狀態(tài)約束、制冷機...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種頁巖氣水平段氣液兩相流型及壓降預(yù)測方法和裝置，涉及頁巖氣排水采氣工藝技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取頁巖氣井基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；依據(jù)獲取的頁巖氣井基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計算水平段起始點氣液兩相流動壓力；水平段計算節(jié)點劃分及流量確定；計算各節(jié)點內(nèi)壓降；計...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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