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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...
          • 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...
          • 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,...
          • 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)...
          • 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...
          • 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...
          • 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)...
          • 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...
          • 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)...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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;...
          • 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,...
          • 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)...
          • 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...
          • 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...
          • 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)...
          • 本發(fā)明公開了一種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)異常恢復(fù)的方法,包括以下步驟:在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中通過(guò)異常監(jiān)測(cè)模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)異常事件的發(fā)生;響應(yīng)異常事件,通過(guò)異常處理模塊中斷當(dāng)前進(jìn)程并執(zhí)行異常處理程序;通過(guò)快速凍結(jié)模塊保存當(dāng)前計(jì)算機(jī)系統(tǒng)狀態(tài)的快照;通過(guò)智能異常分析模塊對(duì)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種服務(wù)器集群的監(jiān)測(cè)方法、重構(gòu)模型的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中,該方法涉及云計(jì)算領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)計(jì)算領(lǐng)域,包括:獲取服務(wù)器集群執(zhí)行作業(yè)的原始時(shí)間序列,其中,原始時(shí)間序列用于表征服務(wù)器集群執(zhí)行完成的作業(yè)的數(shù)...
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