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          • 本申請?zhí)峁┝艘环N頁面布局模型的建立方法、頁面布局的制作方法和裝置,該方法包括,獲取樣本PPT文件;提取樣本PPT文件中的頁面元素信息和頁面布局信息;基于頁面元素信息和頁面布局信息,構(gòu)建與樣本PPT文件對應的自然語言指令;其中,自然語言指令用...
          • 本說明書實施例提供基于圖的索引構(gòu)建方法,其中所述基于圖的索引構(gòu)建方法包括:獲取包括用戶節(jié)點和物品節(jié)點的初始索引圖;基于所述初始索引圖中各用戶節(jié)點和各物品節(jié)點之間的連接關(guān)系,生成包括物品節(jié)點的參考索引圖,其中,所述參考索引圖中包括物品節(jié)點之間...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)過濾方法及相關(guān)裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),其中,數(shù)據(jù)過濾方法包括:獲取目標社交網(wǎng)絡中若干目標賬戶的歷史會話數(shù)據(jù);基于歷史會話數(shù)據(jù),預測若干目標賬戶分別與各個目標主題之間的第一相似度,并基于目標賬戶的歷史會話數(shù)據(jù)中新被過濾的目標...
          • 本公開提供了一種頁面更新方法及裝置、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì),可以應用于計算機技術(shù)、信息處理技術(shù)和網(wǎng)絡技術(shù)領(lǐng)域。該頁面更新方法包括:響應于接收到針對原始頁面的頁面更新請求,根據(jù)頁面更新請求指示的M個資源標識,確定當前資源狀態(tài),其中,當前...
          • 本公開提供了一種流量預測模型的訓練方法、預測客服流量的方法及其裝置,可以應用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該流量預測模型的訓練方法包括:構(gòu)建訓練樣本數(shù)據(jù)集,其中,訓練樣本數(shù)據(jù)集中包括客服流量數(shù)據(jù)子集以及預測時間段的標簽客服流量數(shù)據(jù);基于預定子時間段與...
          • 本發(fā)明提供一種基于Adam算法的神經(jīng)網(wǎng)絡地層元素測井能譜解析方法,包括:步驟1,提取凈俘獲譜和凈非彈譜,并進行歸一化;步驟2,將卷積核的更新值初始化為零;步驟3,將歸一化的凈俘獲譜、凈非彈譜分別輸入各自的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡;步驟4,計算網(wǎng)絡模型輸...
          • 本公開是關(guān)于一種賬戶切換方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。本公開中的賬戶切換方法可以基于觸摸信息,確定觸摸軌跡,基于觸摸軌跡,確定目標用戶名稱,顯示目標界面,目標界面為目標用戶名稱關(guān)聯(lián)的目標賬戶的顯示界面。采用本公開中的賬戶切換方法,用戶無需開啟...
          • 本申請涉及一種代碼漏洞分析方法、系統(tǒng)、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。本申請實施例可應用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景。所述方法包括:獲取目標代碼;將目標代碼分別輸入至少兩種漏洞分析引擎,至少兩種漏洞分析引擎分...
          • 本發(fā)明屬于二氧化碳捕集利用及地質(zhì)封存技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種CO2在地層中運移數(shù)值模擬方法,包括:構(gòu)建實際地層復雜地質(zhì)模型,進而得到數(shù)值模擬模型;精細調(diào)整數(shù)值模擬模型,以限制流體竄層、與外界的物質(zhì)與能量交換,并確保運算的快...
          • 一種水平裂縫壓裂井失效后裂縫解堵工藝參數(shù)設(shè)計方法。解決了水平裂縫壓裂井失效后沒有裂縫解堵工藝參數(shù)設(shè)計方法導致解堵效果差及投入產(chǎn)出比低的問題。該方法包括:S1:選取采取壓裂措施且裂縫為水平縫,后期因油層污染而欠注的注水井;S2:測試措施井所有...
          • 本申請涉及一種風機盤管液體盤管優(yōu)化方法和裝置,其中,該風機盤管液體盤管優(yōu)化方法包括:根據(jù)不同風機盤管液體盤管測試數(shù)據(jù)和換熱器設(shè)計參考信息,為目標風機盤管液體盤管建立遺傳算法模型;根據(jù)目標風機盤管液體盤管預設(shè)的初始設(shè)計參數(shù)值,生成遺傳算法模型...
          • 本申請公開了一種訓練數(shù)據(jù)生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),本申請將數(shù)據(jù)生成模型和布局生成模型相結(jié)合的方式來生成訓練數(shù)據(jù),為數(shù)據(jù)增強提供一種全新的方法。首先,由數(shù)據(jù)生成模型生成多種不同應用場景下的目標元素,然后由布局生成模型根據(jù)目標元素創(chuàng)建多種...
          • 本申請實施例提供了一種文本數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及可讀存儲介質(zhì),該方法可以應用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛、本地化測試、輔助翻譯、語義異常檢測等場景,方法包括:獲取待處理文本對應的任務信息;將待處理文本和任務信息共同與任務語料...
          • 公開了一種條碼打印方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子設(shè)備。通過獲取物品標識,并向服務器發(fā)送帶有物品標識的信息獲取請求,接收服務器發(fā)送的與物品標識相關(guān)的至少一個條碼信息,展示第一顯示界面,所述第一顯示界面包括所述條碼列表和對應的選擇控件,接收用戶輸入...
          • 本公開提供了一種生活必需品編碼方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。應用于生活必需品保供編碼技術(shù)領(lǐng)域。所述方法應用于電子設(shè)備中,包括:獲取生活必需品的有關(guān)信息;根據(jù)所述產(chǎn)品信息生成商品類別碼和商品規(guī)格碼;根據(jù)所述生產(chǎn)或流通過程中的單位注冊信息或者...
          • 本申請公開了一種對話模型的訓練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:通過第一語言模型根據(jù)第一提示信息,生成關(guān)于第一虛擬角色的第一樣本問題,第一提示信息包括基于樣本劇情得到的第一虛擬角色的角色信息;通過第二語言模型根...
          • 本說明書實施例提供機器學習模型訓練方法、計算設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品,其中機器學習模型訓練方法應用于訓練服務器,包括:獲取至少一個隨機種子和各隨機種子對應的梯度累加信息;將各隨機種子和各梯度累加信息發(fā)送至至少一個訓練客戶端;...
          • 公開了一種量子態(tài)制備方法及裝置,屬于量子計算領(lǐng)域。該方法包括:采用不同自旋態(tài)作為目標,依次對諧振子進行兩次量子態(tài)制備;對所述諧振子對應的自旋態(tài)進行自旋態(tài)檢測;在所述自旋態(tài)不滿足條件的情況下,重復所述量子態(tài)制備和所述自旋態(tài)檢測,直到所述自旋態(tài)...
          • 提供一種超參數(shù)最佳化系統(tǒng),以及一種超參數(shù)最佳化方法,其包含以下步驟:通過查找模型數(shù)據(jù)庫,從超參數(shù)集中選出符合硬件規(guī)格限制及效能限制的模型相關(guān)超參數(shù)組合;基于模型相關(guān)超參數(shù)組合,通過超參數(shù)調(diào)整器搜索各組模型非關(guān)超參數(shù)中的最佳超參數(shù),以取得最佳...
          • 本公開提供了一種車輛推薦方法,可以應用于智慧物流和大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。該車輛推薦方法包括:響應于檢測到物品運輸信息的物品容量超出配送車輛的載貨量,根據(jù)物品運輸信息,確定M個推薦車型,其中,物品運輸信息是第一用戶提交的,第一用戶表征物品運輸信息的...
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