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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種確定物品儲區(qū)的方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：在當(dāng)前倉庫對待入庫物品執(zhí)行入庫時(shí)，獲取待入庫物品的物品標(biāo)識和當(dāng)前倉庫的倉庫標(biāo)識；使用物品標(biāo)識在預(yù)置的物品詳情表中查詢，獲得待入庫物品所屬的、至少一個(gè)預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了處理運(yùn)單的方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，涉及物流運(yùn)輸技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：通過運(yùn)單信息、配送端信息、收寄件人信息、運(yùn)營信息和用戶交互信息，標(biāo)識歷史投訴運(yùn)單；基于投訴類型對應(yīng)的歷史投訴運(yùn)單，利用分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種運(yùn)輸承運(yùn)優(yōu)化方法、運(yùn)輸承運(yùn)優(yōu)化裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。該運(yùn)輸承運(yùn)優(yōu)化方法包括：響應(yīng)于運(yùn)輸請求，獲取所述運(yùn)輸請求的運(yùn)輸需求信息；根據(jù)所述運(yùn)輸需求信息計(jì)算推薦承運(yùn)信息，以及獲取根據(jù)所述運(yùn)輸需求信息配置的配置承運(yùn)信息；在所述推薦承...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了貨物揀貨方法、裝置、設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實(shí)施方式包括：確定目標(biāo)任務(wù)單池中的每個(gè)任務(wù)單對應(yīng)的通道貨物信息，得到通道貨物信息集；根據(jù)該通道貨物信息集，確定通道信息集中的每個(gè)通道信息對應(yīng)的集中度，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種訓(xùn)練成交預(yù)測模型和成交預(yù)測的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，上述訓(xùn)練成交預(yù)測模型的方法包括：對歷史統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的歷史成交數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定成交周期與成交量占比之間的對應(yīng)關(guān)系；根據(jù)上述對應(yīng)關(guān)系和訓(xùn)練樣本的預(yù)設(shè)假負(fù)例占比，確定樣本選取時(shí)段；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了用于車型的噪聲預(yù)測的方法、裝置、存儲介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。提供了一種用于車型的噪聲預(yù)測的方法，包括：基于車輛的歷史測試數(shù)據(jù)和相應(yīng)的歷史道路噪聲數(shù)據(jù)來訓(xùn)練噪聲預(yù)測模型；將所述車型的測試數(shù)據(jù)輸入經(jīng)訓(xùn)練的噪聲預(yù)測模型以得到道路噪聲預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于深度學(xué)習(xí)的勘探數(shù)據(jù)高仿真脫敏方法，所述脫敏方法包括：步驟S1，獲取勘探數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后變換成特征訓(xùn)練樣本集；步驟S2，訓(xùn)練基于去噪擴(kuò)散概率模型DDPM的高仿真勘探數(shù)據(jù)脫敏模型；步驟S3，驗(yàn)證高仿真脫敏模型的泛化性，防止...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的技術(shù)方案提供了一種秘鑰處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，秘鑰處理方法，包括：接收目標(biāo)無人機(jī)發(fā)送的注冊信息；其中，所述注冊信息包括所述目標(biāo)無人機(jī)的第一無人機(jī)標(biāo)識信息和第一加密信息，所述第一加密信息為對所述目標(biāo)無人機(jī)生成的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種代碼處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：提取系統(tǒng)工程代碼中表征各代碼實(shí)體之間依賴關(guān)系的關(guān)聯(lián)信息；代碼實(shí)體為：系統(tǒng)工程代碼對應(yīng)的程序設(shè)計(jì)語言的語法成分；獲取預(yù)設(shè)的剪枝粒度，以及剪枝粒度對應(yīng)的目標(biāo)實(shí)體...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種異常行為檢測方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，該方法包括：通過獲取來源于目標(biāo)應(yīng)用程序的應(yīng)用程序包的全局配置文件、指定操作行為所觸發(fā)調(diào)用的接口的調(diào)用記錄，作為靜態(tài)特征；通過對操作系統(tǒng)模擬器中運(yùn)行的所述目標(biāo)應(yīng)用程序中的指定目...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實(shí)施例，提供了一種用于賬號注冊的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括：經(jīng)由第一賬號創(chuàng)建第二賬號對應(yīng)的預(yù)置角色，預(yù)置角色具有第二賬號被賦予的權(quán)限類型，其中第一賬號具有對第二賬號的管理權(quán)限；獲取第二賬號對應(yīng)的賬號信息，賬號信息用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。該方法用于快速、高效的檢測數(shù)據(jù)類型。該方法包括：利用n個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮器，對n種數(shù)據(jù)類型的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，得到n個(gè)壓縮數(shù)據(jù)庫；其中，n個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮器，分別用于壓縮n種數(shù)據(jù)類型中一種數(shù)據(jù)類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種逆向物品匹配方法和裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：依據(jù)預(yù)設(shè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中標(biāo)準(zhǔn)逆向物品的初始屬性數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到所述標(biāo)準(zhǔn)逆向物品的增強(qiáng)屬性數(shù)據(jù)，利用預(yù)先訓(xùn)練的特征提取模型從所述增強(qiáng)屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種文本生成方法、模型訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：獲取事實(shí)錯(cuò)誤的樣本文本，基于樣本文本對第一大語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中，第一大語言模型是通過在預(yù)訓(xùn)練的第二大語言模型的目標(biāo)層中插入待調(diào)整的低秩分解矩陣后得到的；獲取目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N語言模型的編輯方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)；方法包括：針對多個(gè)模型任務(wù)，生成各所述模型任務(wù)的模型編輯指導(dǎo)信息；響應(yīng)于模型編輯指令，獲取待編輯的語言模型；基于各所述模型任務(wù)的模型編...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種模型訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)，調(diào)用多任務(wù)處理模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確定多個(gè)任務(wù)梯度，進(jìn)而確定平均梯度；將平均梯度輸入至目標(biāo)函數(shù)，得到第一梯度權(quán)重，基于第一梯度權(quán)重對多個(gè)任務(wù)梯度進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及汽車技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置和電子設(shè)備，用于解決如何降低問題工單的上報(bào)率的問題。該方法包括獲取車輛的日志信息；對日志信息進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)特征；將目標(biāo)特征與問題特征進(jìn)行特征匹配，在確定存在與目標(biāo)特征相匹配的問題...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測方法、裝置、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行過程中的振動(dòng)信號；對所述振動(dòng)信號進(jìn)行信號轉(zhuǎn)換和降噪處理，獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集；根據(jù)所述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練得到目標(biāo)旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測模型；利用所述目標(biāo)旋轉(zhuǎn)機(jī)械...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種圖像數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，該方法包括：接收網(wǎng)頁中的圖像編輯請求，獲取圖像編輯請求對應(yīng)的待處理圖像；若待處理圖像的尺寸大于可視化視圖組件所關(guān)聯(lián)的尺寸閾值，則對待處理圖像進(jìn)行尺寸壓縮處理，得到壓縮圖像；在可視化...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了信息展示方法、裝置、設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取預(yù)先緩存的、目標(biāo)寄收單對應(yīng)的預(yù)定物品上門處理時(shí)間段；響應(yīng)于檢測到該預(yù)定物品上門處理時(shí)間段對應(yīng)的歷史填寫寄收地址的地址修改，根據(jù)該預(yù)定物品...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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