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								      本申請?zhí)峁┮环N基于用戶數(shù)據(jù)的產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。包括：接收創(chuàng)建初始畫布請求，請求中攜帶用戶信息；在初始畫布中生成用戶選定的判斷組件；根據(jù)判斷組件對用戶信息進(jìn)行篩選，得到用戶的屬性信息和用戶的操作行為信息；在判斷組件的基礎(chǔ)上生成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、裝置、電子設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，至少應(yīng)用于人工智能或信息推薦領(lǐng)域，其中，方法包括：獲取推薦內(nèi)容序列對應(yīng)的多個廣告槽位的增量屬性特征，以及每一候選廣告信息的第一預(yù)估交互概率；對廣告槽位的增量屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種排班交互方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：顯示第一排班頁面，第一排班頁面包含至少一個成員標(biāo)識各自對應(yīng)的排班時間單元，以及第一選擇控制控件；當(dāng)?shù)谝贿x擇控制控件處于開啟狀態(tài)，響應(yīng)于至少一次的時間單元選擇操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供一種對話文本的生成方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：獲取對話過程中的輸入文本；將輸入文本輸入至文本生成模型，獲得文本生成模型輸出的對話文本；文本生成模型基于對樣本輸入文本對應(yīng)的情感類型標(biāo)簽和情感強度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種模型權(quán)重壓縮方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重；將第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重，第二數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長度小于第一數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長度；對第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種物品屬性對齊的方法和裝置，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括：將物品屬性進(jìn)行分類，確定分類后的所述物品屬性類型；若所述物品屬性類型為非數(shù)值型，則將所述物品屬性通過自然語言文本構(gòu)造進(jìn)行屬性語義信息補全，得到具有語義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理的方法和裝置，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括：獲取與物品對應(yīng)的文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述文本數(shù)據(jù)確定所述物品的第一屬性數(shù)據(jù)；根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)確定所述物品的第二屬性數(shù)據(jù)；根據(jù)所述第一屬性數(shù)據(jù)和所述第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N芯片熱致翹曲預(yù)測方法、裝置、系統(tǒng)和介質(zhì)，根據(jù)有效彈性模量、有效泊松比、有效熱膨脹系數(shù)、材料體積分?jǐn)?shù)、材料彈性模量、材料泊松比和材料熱膨脹系數(shù)和待預(yù)測芯片版圖的各個點坐標(biāo)，計算得待預(yù)測芯片版圖的當(dāng)前坐標(biāo)系下的初步熱致翹曲位移；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種三相電機等效模型建立方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，方法包括：測量得到電機的至少兩個多相差模阻抗參數(shù)以及至少兩個多相共模阻抗參數(shù)，并在至少兩個多相差模阻抗參數(shù)中選取任一參數(shù)作為測量差模阻抗參數(shù)，在至少兩個多相共模阻抗參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑囊环N井筒漏噴同存的預(yù)測方法及裝置，方法包括：通過所獲取的待測井筒的歷史井口生產(chǎn)數(shù)據(jù)，校正預(yù)先設(shè)定的初始多相流模型，得到目標(biāo)多相流模型；根據(jù)所獲取的待測井筒的實測PWD值，確定所述待測井筒的初始診斷結(jié)果；若所述初始診斷結(jié)果為漏噴同...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及測試技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種性能評估方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取與測試設(shè)備的性能關(guān)聯(lián)的特征數(shù)據(jù)，基于預(yù)設(shè)邏輯回歸模型對測試設(shè)備進(jìn)行性能評估，確定測試設(shè)備的特征數(shù)據(jù)對應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)重。基于特征數(shù)據(jù)對應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)保持能力的評估方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。電子設(shè)備包括閃存，所述方法包括：獲取閃存在多個溫度下對應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特數(shù)；對每個溫度對應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，得到閃存在所述每個溫度下對應(yīng)的目標(biāo)翻轉(zhuǎn)比特數(shù)，目標(biāo)翻轉(zhuǎn)比特數(shù)與多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑囊环N地層流量入侵的獲取方法及裝置，方法包括：S1，獲取井筒多相流反演的參數(shù)矩陣；S2，從預(yù)設(shè)的多個地層的等效入口質(zhì)量流量中，選取試驗質(zhì)量流量；S3，基于所述試驗質(zhì)量流量及所述參數(shù)矩陣，確定井口壓力；S4，根據(jù)所獲取的井口測試壓力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，提供一種人機驗證方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。該方法包括：確定人機驗證圖片區(qū)域中多個起始點；任一起始點對應(yīng)一條運動軌跡；基于起始點，確定每條運動軌跡的路徑點；任一運動軌跡包括多個路徑點；基于路徑點...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種異常檢測方法、介質(zhì)、設(shè)備及產(chǎn)品，可應(yīng)用于游戲、游戲基礎(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)處理等各種場景。方法包括執(zhí)行用于測試各個預(yù)設(shè)的招式在各個預(yù)設(shè)場景下的效果的腳本，以基于執(zhí)行結(jié)果獲取預(yù)設(shè)的多個檢測維度下的招式數(shù)據(jù)；基于各個檢測維度下的招式數(shù)據(jù)，分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于斷控儲集體的分類評價方法與裝置及其應(yīng)用，涉及油氣勘探開發(fā)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取預(yù)定區(qū)域上已鉆井的目標(biāo)儲集體的儲集體空間及特征數(shù)據(jù)；基于所述儲集體空間及特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建斷控儲集體的分類評價單元；開展各個評價單元的斷控儲集體地質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      提供了一種風(fēng)險預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能領(lǐng)域，更具體的涉及大模型領(lǐng)域。該風(fēng)險預(yù)測的方法包括：獲取多模態(tài)投訴數(shù)據(jù)，該多模態(tài)投訴數(shù)據(jù)包括第一文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入圖像分類模型，得到該圖像數(shù)據(jù)的分類結(jié)果；根據(jù)分類結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能體具身識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，應(yīng)用于智能體，所述方法包括：在預(yù)設(shè)場景下基于所述智能體隨機調(diào)用控制信號，并在所述控制信號發(fā)出后監(jiān)測所述預(yù)設(shè)場景下的多個智能體具身的狀態(tài)變化；根據(jù)各所述智能體具身的狀態(tài)變化，在多個所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N模型訓(xùn)練方法、推薦方法、裝置、電子設(shè)備、計算機程序產(chǎn)品及計算機可讀存儲介質(zhì)；方法包括：獲取待訓(xùn)練的推薦模型，并獲取多個訓(xùn)練樣本和各個訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽信息；針對每一訓(xùn)練樣本，對訓(xùn)練樣本進(jìn)行特征映射，得到訓(xùn)練樣本嵌入向量；通過共享...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種特征清洗模型的量化方法和裝置。該方法包括：將訓(xùn)練完成的特征清洗模型作為待量化模型，并確定待量化模型中的目標(biāo)層為待量化層；基于當(dāng)前批次校準(zhǔn)集樣本，對待量化層進(jìn)行模擬量化，得到量化損失；根據(jù)量化損失確定是否對待量化層進(jìn)行激活量化...
								
            
							
            
							
						
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