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          • 本申請提供了一種信息推薦方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品,至少應用于人工智能或信息推薦領域,其中,方法包括:獲取推薦內容序列對應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估交互概率;對廣告槽位的增量屬...
          • 本申請涉及一種排班交互方法、裝置、計算機設備、存儲介質和程序產品。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識各自對應的排班時間單元,以及第一選擇控制控件;當第一選擇控制控件處于開啟狀態,響應于至少一次的時間單元選擇操作...
          • 本申請涉及人工智能技術領域,提供一種對話文本的生成方法、裝置、設備、存儲介質及產品。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的情感類型標簽和情感強度...
          • 本發明實施例提供一種模型權重壓縮方法、設備和存儲介質,該方法包括:獲取神經網絡模型的第一數據格式的模型權重;將第一數據格式的模型權重轉換為第二數據格式的模型權重,第二數據格式的數據長度小于第一數據格式的數據長度;對第二數據格式的模型權重進行...
          • 本發明公開了一種物品屬性對齊的方法和裝置,涉及計算機技術領域。該方法的一具體實施方式包括:將物品屬性進行分類,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值型,則將所述物品屬性通過自然語言文本構造進行屬性語義信息補全,得到具有語義...
          • 本發明公開了一種數據處理的方法和裝置,涉及計算機技術領域。該方法的一具體實施方式包括:獲取與物品對應的文本數據和圖像數據;根據所述文本數據確定所述物品的第一屬性數據;根據所述圖像數據確定所述物品的第二屬性數據;根據所述第一屬性數據和所述第二...
          • 本申請提供一種芯片熱致翹曲預測方法、裝置、系統和介質,根據有效彈性模量、有效泊松比、有效熱膨脹系數、材料體積分數、材料彈性模量、材料泊松比和材料熱膨脹系數和待預測芯片版圖的各個點坐標,計算得待預測芯片版圖的當前坐標系下的初步熱致翹曲位移;根...
          • 本公開提供了一種三相電機等效模型建立方法、裝置、電子設備及存儲介質。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以及至少兩個多相共模阻抗參數,并在至少兩個多相差模阻抗參數中選取任一參數作為測量差模阻抗參數,在至少兩個多相共模阻抗參...
          • 本申請提供的一種井筒漏噴同存的預測方法及裝置,方法包括:通過所獲取的待測井筒的歷史井口生產數據,校正預先設定的初始多相流模型,得到目標多相流模型;根據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果;若所述初始診斷結果為漏噴同...
          • 本申請涉及測試技術領域,提供了一種性能評估方法、電子設備及存儲介質,方法包括:獲取與測試設備的性能關聯的特征數據,基于預設邏輯回歸模型對測試設備進行性能評估,確定測試設備的特征數據對應的證據權重與特征權重?;谔卣鲾祿淖C據權重與特征權...
          • 本申請提供一種數據保持能力的評估方法、電子設備及存儲介質。電子設備包括閃存,所述方法包括:獲取閃存在多個溫度下對應的初始翻轉比特數;對每個溫度對應的初始翻轉比特數進行數據擬合,得到閃存在所述每個溫度下對應的目標翻轉比特數,目標翻轉比特數與多...
          • 本申請提供的一種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矩陣;S2,從預設的多個地層的等效入口質量流量中,選取試驗質量流量;S3,基于所述試驗質量流量及所述參數矩陣,確定井口壓力;S4,根據所獲取的井口測試壓力...
          • 本申請涉及計算機技術領域,提供一種人機驗證方法、裝置、電子設備、存儲介質和計算機程序產品。該方法包括:確定人機驗證圖片區域中多個起始點;任一起始點對應一條運動軌跡;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...
          • 本申請公開一種異常檢測方法、介質、設備及產品,可應用于游戲、游戲基礎技術、數據處理等各種場景。方法包括執行用于測試各個預設的招式在各個預設場景下的效果的腳本,以基于執行結果獲取預設的多個檢測維度下的招式數據;基于各個檢測維度下的招式數據,分...
          • 本發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用,涉及油氣勘探開發領域。本發明通過獲取預定區域上已鉆井的目標儲集體的儲集體空間及特征數據;基于所述儲集體空間及特征數據,構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...
          • 提供了一種風險預測方法、裝置、設備及存儲介質,涉及人工智能領域,更具體的涉及大模型領域。該風險預測的方法包括:獲取多模態投訴數據,該多模態投訴數據包括第一文本數據和圖像數據;將圖像數據輸入圖像分類模型,得到該圖像數據的分類結果;根據分類結果...
          • 本發明提供一種智能體具身識別方法、裝置、電子設備及存儲介質,應用于智能體,所述方法包括:在預設場景下基于所述智能體隨機調用控制信號,并在所述控制信號發出后監測所述預設場景下的多個智能體具身的狀態變化;根據各所述智能體具身的狀態變化,在多個所...
          • 本申請提供了一種模型訓練方法、推薦方法、裝置、電子設備、計算機程序產品及計算機可讀存儲介質;方法包括:獲取待訓練的推薦模型,并獲取多個訓練樣本和各個訓練樣本的標簽信息;針對每一訓練樣本,對訓練樣本進行特征映射,得到訓練樣本嵌入向量;通過共享...
          • 本發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層為待量化層;基于當前批次校準集樣本,對待量化層進行模擬量化,得到量化損失;根據量化損失確定是否對待量化層進行激活量化...
          • 本申請揭示了一種目標域標簽生成方法、裝置、設備及介質,其中方法包括:獲取目標域數據的初始目標域特征、所述目標域數據的初始標簽矩陣和所述源域數據的初始源域特征;通過隨機游走法預測所述目標域數據的初始偽標簽,對所述初始偽標簽進行過濾,得到目標偽...
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