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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種身份驗(yàn)證方法、模型訓(xùn)練方法、裝置以及電子設(shè)備。方法包括：獲取多個(gè)用戶各自對(duì)應(yīng)的多個(gè)向量序列，其中，向量序列包括多個(gè)向量，每個(gè)向量表征一個(gè)觸控動(dòng)作的觸控?cái)?shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)；基于多個(gè)用戶各自對(duì)應(yīng)的多個(gè)向量序列，對(duì)待訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N任務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能等各種對(duì)信息進(jìn)行任務(wù)處理的場(chǎng)景；該方法包括：針對(duì)待識(shí)別信息進(jìn)行特征提取，得到待識(shí)別特征；將待識(shí)別特征與至少一個(gè)虛擬提示特征進(jìn)行融合，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向產(chǎn)能擬合計(jì)算的輔助篩查方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，方法包括以下步驟：對(duì)原始生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于用戶需求對(duì)預(yù)處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選；對(duì)篩選后數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合計(jì)算；判斷擬合結(jié)果是否可用，若否，則對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)計(jì)算，得到擬合效果量化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種過(guò)渡相頁(yè)巖沉積環(huán)境識(shí)別方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)。該方法包括：確定待測(cè)盆地區(qū)域，待測(cè)盆地區(qū)域?yàn)橥ㄟ^(guò)石炭?二疊紀(jì)含煤地層組成的盆地區(qū)域；對(duì)待測(cè)盆地區(qū)域的過(guò)渡相頁(yè)巖進(jìn)行檢測(cè)得到待測(cè)盆地區(qū)域?qū)?yīng)的沉積學(xué)指標(biāo)參數(shù)與地球化學(xué)指標(biāo)參數(shù)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種中?高滲多層狀邊底水砂巖氣藏分類方法，包括：將多個(gè)與砂巖氣藏產(chǎn)能相關(guān)性強(qiáng)的評(píng)價(jià)參數(shù)作為分類參數(shù)；根據(jù)分類參數(shù)，分別運(yùn)用層次分析法和系統(tǒng)聚類分析法對(duì)多個(gè)砂巖氣藏進(jìn)行分類，獲得兩個(gè)分類結(jié)果；將兩個(gè)分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比確定初級(jí)分類結(jié)果，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種氣井分類方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：獲取油氣田在不同的開發(fā)階段的產(chǎn)量特征數(shù)據(jù)，并對(duì)產(chǎn)量特征數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類得到油氣田分類；針對(duì)同一類型的油氣田，根據(jù)所述油氣田中氣井連續(xù)的單位時(shí)間的單位產(chǎn)量數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)時(shí)間段的累計(jì)產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種周期識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述周期識(shí)別方法可包括：獲取第一時(shí)間窗口內(nèi)的待處理指標(biāo)數(shù)據(jù)；基于第一時(shí)間窗口的窗口長(zhǎng)度，確定至少兩個(gè)第二時(shí)間窗口；將待處理指標(biāo)數(shù)據(jù)分別劃分至各個(gè)第二時(shí)間窗口內(nèi)的各個(gè)時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種風(fēng)電機(jī)組實(shí)際功率曲線計(jì)算檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法通過(guò)建立適應(yīng)風(fēng)電場(chǎng)級(jí)分析場(chǎng)景的風(fēng)機(jī)功率曲線計(jì)算流程，提升風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)實(shí)際功率曲線計(jì)算方法的適應(yīng)性、快速性、準(zhǔn)確性；通過(guò)實(shí)際功率曲線計(jì)算的參數(shù)配置方法，適配風(fēng)電場(chǎng)不同...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及石油開采技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種碳酸鹽巖油藏?zé)o機(jī)微凝膠用量測(cè)算方法。本公開通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到無(wú)機(jī)微凝膠在不同注入量下的最大滲流阻力，井間通道反演得到井間非均質(zhì)參數(shù)，建立了考慮層內(nèi)非均質(zhì)性+層間非均質(zhì)性+等效阻力系數(shù)的含水率預(yù)測(cè)模型。通過(guò)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種目標(biāo)氣井井底積液的識(shí)別方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。其特征包括：獲取目標(biāo)氣井的氣井生產(chǎn)數(shù)據(jù)、油管套數(shù)據(jù)和地層流入動(dòng)態(tài)曲線；根據(jù)所述氣井生產(chǎn)數(shù)據(jù)和所述油管套數(shù)據(jù)擬合目標(biāo)氣井的油管流出曲線；根據(jù)所述地層流入動(dòng)態(tài)曲線和所述油管流出曲線確...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例提供了一種飛行時(shí)間的賦值方法和裝置。所述飛行時(shí)間的賦值方法包括：首先基于多個(gè)航班對(duì)應(yīng)的多個(gè)平均飛行時(shí)長(zhǎng)和平均飛行時(shí)長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)條件，設(shè)置航班、承包時(shí)間和生效時(shí)間之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，然后響應(yīng)于獲取到賦值請(qǐng)求，基于結(jié)算日期，確定出多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種推薦系統(tǒng)的調(diào)整方法和視頻推薦系統(tǒng)的調(diào)整方法。其中，該方法包括：在通過(guò)推薦系統(tǒng)向客戶端發(fā)送推薦數(shù)據(jù)的情況下，獲取客戶端針對(duì)推薦數(shù)據(jù)的操作行為數(shù)據(jù)；確定多個(gè)反饋類型中是否存在與操作行為數(shù)據(jù)相匹配的目標(biāo)反饋類型；在多個(gè)反饋類型中存...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)同步方法、裝置及中間件。本申請(qǐng)的方案支持中間件的開發(fā)人員可以不在中間件中分別開發(fā)各個(gè)第三方廠商的數(shù)據(jù)系統(tǒng)分別支持的關(guān)于“從數(shù)據(jù)系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)”的提取邏輯以及關(guān)于“將提取的數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式”的轉(zhuǎn)換邏輯，只在中間件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)提取方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛，涉及通信領(lǐng)域。本申請(qǐng)中提供待提取數(shù)據(jù)的一端作為受控設(shè)備端，當(dāng)待提取數(shù)據(jù)被提取時(shí)，受控設(shè)備端對(duì)待提取數(shù)據(jù)提前添加用于表示其字符轉(zhuǎn)換后字符長(zhǎng)度值的配置數(shù)據(jù)，從而生成目標(biāo)字符。以使用戶端在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)關(guān)于一種基于自適應(yīng)確定過(guò)濾條件屬性的數(shù)據(jù)查詢方法及裝置。該方法包括：獲取待處理的數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)句；對(duì)數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)句中的數(shù)據(jù)查詢過(guò)濾條件的屬性進(jìn)行分析，得到屬性分析結(jié)果；屬性分析結(jié)果用于表征數(shù)據(jù)查詢過(guò)濾條件中是否包括可用于數(shù)據(jù)查詢過(guò)濾的屬性；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種查詢語(yǔ)句審計(jì)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中，查詢語(yǔ)句審計(jì)方法包括：獲取正在執(zhí)行的實(shí)時(shí)查詢語(yǔ)句；通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練好的審計(jì)模型，對(duì)所述實(shí)時(shí)查詢語(yǔ)句進(jìn)行實(shí)時(shí)分析處理，得到對(duì)應(yīng)的分析結(jié)果；根據(jù)所述分析結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)交互反饋。根據(jù)本公開實(shí)施例，...
								
            
							
            
							
						
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								      公開了一種數(shù)據(jù)評(píng)估方法及裝置，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。計(jì)算設(shè)備利用具有語(yǔ)義理解能力的AI模型根據(jù)評(píng)估規(guī)則，獲取指令在第二類評(píng)估指標(biāo)下的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，以及依據(jù)該評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)在第二類評(píng)估指標(biāo)下評(píng)估指令數(shù)據(jù)。如此，計(jì)算設(shè)備依據(jù)模型獲取的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估指令數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種地址轉(zhuǎn)換和快速映射表構(gòu)建方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在本申請(qǐng)實(shí)施例中，針對(duì)EPT表構(gòu)建適配的第一RMAP表，在第一RMAP表中存儲(chǔ)EPT中至少一個(gè)GPA各自對(duì)應(yīng)的最后一級(jí)頁(yè)表項(xiàng)的地址信息，基于第一RMAP表建立GPA...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種人工智能模型應(yīng)用平臺(tái)的優(yōu)化方法和裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括：對(duì)所述人工智能模型應(yīng)用平臺(tái)中部署的人工智能模型進(jìn)行壓力測(cè)試，得到目標(biāo)性能數(shù)據(jù)，其中，所述目標(biāo)性能數(shù)據(jù)用于表示所述人工智能模型應(yīng)用平臺(tái)的當(dāng)前狀態(tài)信息...
								
            
							
            
							
						
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								      現(xiàn)有的日志異常檢測(cè)方法往往忽略了日志異常數(shù)據(jù)不平衡和日志特征間的關(guān)聯(lián)性，導(dǎo)致異常檢測(cè)準(zhǔn)確率低。為了解決這一問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種融合日志多特征時(shí)間圖注意力網(wǎng)絡(luò)的日志異常檢測(cè)方法（LTGATLog）。該模型首先通過(guò)特征提取模塊提取日志數(shù)據(jù)的語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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