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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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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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								      本發(fā)明公開了一種利用數(shù)值模擬研究密閉容器內(nèi)可燃氣體燃爆特性的方法，具體步驟如下，步驟一、建立密閉容器內(nèi)可燃氣體燃爆的描述性反應(yīng)動力學模型；步驟二、建立密閉容器內(nèi)可燃氣體燃爆的三維計算流體力學數(shù)學模型；步驟三、通過耦合上述三維計算流體力學數(shù)學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種電子組件布局方法，包含由一運算裝置執(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)，包含多筆組件編號及多筆連接腳位數(shù)據(jù)；在一空白圖檔上定義多個組件布局區(qū)及一機構(gòu)區(qū)，多個組件布局區(qū)分別對應(yīng)于電子線路圖檔的多個頁面；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種首字下沉段落的檢測方法及裝置，涉及文檔識別技術(shù)領(lǐng)域，其中，首字下沉段落的檢測方法，包括：在待檢測段落的文本行特征符合預設(shè)文本行條件的情況下，從所述待檢測段落中提取設(shè)定數(shù)量個非修飾性的目標元素；對各所述目標元素進行元素類型統(tǒng)計，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了用于事件關(guān)聯(lián)的方法、裝置和計算機程序產(chǎn)品。可以計算當前事件的當前事件向量。可以獲得與歷史事件集合相對應(yīng)的歷史事件向量集合。可以根據(jù)所述當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前事件相似的相似事件集合。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開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，對該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中至少一個算子進行參數(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行耗時低...
								
            
							
            
							
						
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								      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，減少模型推理的時間。通過mask形式標記深度學習Feature，實現(xiàn)Feature推理inference時4bit值代替5bit，提高Feature的量化表示能力，從而提高...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例涉及針對語音識別模型的量化方法、裝置、電子設(shè)備和產(chǎn)品。該方法包括確定語音識別模型的網(wǎng)絡(luò)層的權(quán)重矩陣，權(quán)重矩陣包括被劃分成多個分組的多個分塊。該方法還包括基于多個分塊的多個分塊參數(shù)，按照多個分組調(diào)整權(quán)重矩陣中的多個分塊的順序，分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練方法、信息表示方法及設(shè)備。本申請的方法，在知識蒸餾時，使用信息表示模型(學生模型)的前至少1層替換參考模型(教師模型)中的對應(yīng)層來構(gòu)建至少一個輔助模型，基于訓練集確定輔助模型中未被替換的各層的特征退化程度信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種策略確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取多個對象分別對應(yīng)的對象數(shù)據(jù)信息；對多個對象分別對應(yīng)的對象數(shù)據(jù)信息進行特征分析，得到多個對象分別對應(yīng)的活動預測結(jié)果；確定多個對象對應(yīng)的資源分配策略；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種故障分析的方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：獲取采集的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，確定故障相關(guān)指標；根據(jù)所述故障相關(guān)指標，構(gòu)建動態(tài)規(guī)則樹；獲取故障單信息，并通過預先訓練的目標模型，根據(jù)所述故障單信息和所述動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及線上智能營銷技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)的線上營銷智能服務(wù)系統(tǒng)，包括：獲取目標信息的采集模塊，分析銷售趨勢、確定目標庫存和目標銷售量的分析模塊，篩選出有效目標數(shù)據(jù)的篩選模塊，形成智能售后服務(wù)策略、以解決售后出現(xiàn)的爭議問題的處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種應(yīng)用于廣告、推薦系統(tǒng)的預測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能領(lǐng)域。所述應(yīng)用于廣告系統(tǒng)的預測方法包括：獲取第一記憶特征和第一泛化特征；將第一記憶特征輸入具有第一特征交叉層的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到第一預測結(jié)果；以及，將第一泛化...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供水印圖像生成方法、水印信息獲取方法、計算設(shè)備、存儲介質(zhì)以及計算機程序產(chǎn)品，其中所述水印圖像生成方法包括：確定待處理圖像以及所述待處理圖像對應(yīng)的水印信息；將所述待處理圖像劃分為多個待處理圖像塊，并基于第一變換矩陣以及第二變換...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例涉及一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中該方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像輸入至預先構(gòu)建的超分模型，以通過超分模型生成待處理圖像對應(yīng)的目標圖像；目標圖像的分辨率高于待處理圖像的分辨率；其中，超分模型用于：對待處理圖像進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種低照度圖像增強模型的訓練方法，包括：將低照度圖像和正常圖像分別輸入低照度圖像增強模型的圖像分解模塊，得到對應(yīng)的低照度圖像反射率圖和正常圖像反射率圖；對低照度圖像反射率圖和正常圖像反射率圖分別進行退化感知處理，得到對應(yīng)的低照度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了大氣散射降質(zhì)圖像增強方法，包括：獲取待處理圖像；基于待處理圖像獲取第一場景輻射率圖像；獲得第一透射圖；基于第一透射圖、第一場景輻射率圖像獲取第一大氣光光強；基于第一大氣光光強、第一場景輻射率圖像獲取第二透射圖；基于第一大氣光光強...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N圖像分割模型的訓練方法、圖像分割方法、裝置及存儲介質(zhì)；方法包括：獲取多張待分割圖像樣本，多張待分割圖像樣本來源于多個不同的數(shù)據(jù)源；按照目標特征轉(zhuǎn)換方式，對各待分割圖像樣本對應(yīng)的樣本特征進行特征轉(zhuǎn)換，得到各待分割圖像樣本對應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于場景深度信息的大氣散射降質(zhì)圖像恢復方法，包括：獲取待處理圖像；基于待處理圖像通過暗通道先驗假設(shè)獲得第一透射圖，第一透射圖為粗估計的透射圖；基于待處理圖像獲得場景深度相對估計；基于第一透射圖、場景深度相對估計獲得第二透射圖...
								
            
							
            
							
						
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