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          • 本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)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(duì)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(duì)應(yīng)的集中度,得到...
          • 本公開(kāi)涉及一種訓(xùn)練成交預(yù)測(cè)模型和成交預(yù)測(cè)的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),上述訓(xùn)練成交預(yù)測(cè)模型的方法包括:對(duì)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(duì)應(yīng)關(guān)系;根據(jù)上述對(duì)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;...
          • 本公開(kāi)提供了用于車型的噪聲預(yù)測(cè)的方法、裝置、存儲(chǔ)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(cè)的方法,包括:基于車輛的歷史測(cè)試數(shù)據(jù)和相應(yīng)的歷史道路噪聲數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練噪聲預(yù)測(cè)模型;將所述車型的測(cè)試數(shù)據(jù)輸入經(jīng)訓(xùn)練的噪聲預(yù)測(cè)模型以得到道路噪聲預(yù)測(cè)...
          • 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(guò)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...
          • 本申請(qǐng)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(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,秘鑰處理方法,包括:接收目標(biāo)無(wú)人機(jī)發(fā)送的注冊(cè)信息;其中,所述注冊(cè)信息包括所述目標(biāo)無(wú)人機(jī)的第一無(wú)人機(jī)標(biāo)識(shí)信息和第一加密信息,所述第一加密信息為對(duì)所述目標(biāo)無(wú)人機(jī)生成的第...
          • 本申請(qǐng)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(chǔ)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(duì)應(yīng)的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的語(yǔ)法成分;獲取預(yù)設(shè)的剪枝粒度,以及剪枝粒度對(duì)應(yīng)的目標(biāo)實(shí)體...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種異常行為檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,該方法包括:通過(guò)獲取來(lái)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(guò)對(duì)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...
          • 根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例,提供了一種用于賬號(hào)注冊(cè)的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:經(jīng)由第一賬號(hào)創(chuàng)建第二賬號(hào)對(duì)應(yīng)的預(yù)置角色,預(yù)置角色具有第二賬號(hào)被賦予的權(quán)限類型,其中第一賬號(hào)具有對(duì)第二賬號(hào)的管理權(quán)限;獲取第二賬號(hào)對(duì)應(yīng)的賬號(hào)信息,賬號(hào)信息用于...
          • 本申請(qǐng)?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(cè)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(duì)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(kù);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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(duì)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...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)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(duì)第一大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練,其中,第一大語(yǔ)言模型是通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練的第二大語(yǔ)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...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)言模型的編輯方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)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(duì)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(yǔ)言模型;基于各所述模型任務(wù)的模型編...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)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(duì)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(duì)多個(gè)任務(wù)梯度進(jìn)行...
          • 本公開(kāi)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(wèn)題工單的上報(bào)率的問(wèn)題。該方法包括獲取車輛的日志信息;對(duì)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(wèn)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(wèn)題...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法、裝置、可讀存儲(chǔ)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(guò)程中的振動(dòng)信號(hào);對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)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(cè)模型;利用所述目標(biāo)旋轉(zhuǎn)機(jī)械...
          • 本申請(qǐng)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(yè)中的圖像編輯請(qǐng)求,獲取圖像編輯請(qǐng)求對(duì)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(duì)待處理圖像進(jìn)行尺寸壓縮處理,得到壓縮圖像;在可視化...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)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(duì)應(yīng)的預(yù)定物品上門(mén)處理時(shí)間段;響應(yīng)于檢測(cè)到該預(yù)定物品上門(mén)處理時(shí)間段對(duì)應(yīng)的歷史填寫(xiě)寄收地址的地址修改,根據(jù)該預(yù)定物品...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)匹配方法及裝置,屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該數(shù)據(jù)匹配方法包括:確定第一原始鍵的壓縮鍵、第一地址以及第二地址,第一地址表示哈希表中第一原始鍵的對(duì)應(yīng)地址,第二地址表示虛擬全鍵值表中第一原始鍵的對(duì)應(yīng)地址,虛擬全鍵值表中的地址與虛擬壓...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施例涉及媒體資源生成方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。在此提出的方法包括:顯示資源搜索頁(yè)面,資源搜索頁(yè)面包括搜索控件,資源搜索頁(yè)面用于提供與接收到的輸入信息對(duì)應(yīng)的資源搜索結(jié)果;經(jīng)由搜索控件,接收搜索詞;在資源搜索頁(yè)面中,關(guān)聯(lián)于搜索控件提...
          • 本公開(kāi)涉及一種高爐煉鐵異常數(shù)據(jù)篩選方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),獲取高爐煉鐵過(guò)程中采集的原始數(shù)據(jù)序列,并基于預(yù)設(shè)的狀態(tài)判斷算法確定原始數(shù)據(jù)序列中每個(gè)原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)狀態(tài),其中包括正常狀態(tài),或正常狀態(tài)和休風(fēng)期間的休風(fēng)狀態(tài)。根據(jù)每個(gè)原始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)...
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