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          • 本申請公開了一種文本生成處理方法、裝置、設備及介質(zhì),本申請屬于計算機技術領域。該方法包括:獲取輸入詞序列;對輸入詞序列進行文本生成處理,得到生成詞表;按照至少兩個預設長度分別對輸入詞序列進行采樣,得到各預設長度下的詞組序列,基于詞組序列計算...
          • 一種數(shù)據(jù)處理方法,應用于人工智能領域,包括:獲取第一數(shù)據(jù),所述第一數(shù)據(jù)為根據(jù)第一輸入數(shù)據(jù),通過機器學習模型得到的;對所述第一數(shù)據(jù)進行非均勻量化處理,得到第一壓縮數(shù)據(jù),并將所述第一壓縮數(shù)據(jù)存儲至存儲器;從所述存儲器中讀取所述第一壓縮數(shù)據(jù),并對...
          • 數(shù)據(jù)處理方法,應用于人工智能領域,包括:獲取第一數(shù)據(jù),第一數(shù)據(jù)為根據(jù)第一輸入數(shù)據(jù),通過機器學習模型得到;對第一數(shù)據(jù)進行壓縮處理,得到第一壓縮數(shù)據(jù),將第一壓縮數(shù)據(jù)存儲至存儲器;從存儲器讀取第一壓縮數(shù)據(jù)并解壓縮第一壓縮數(shù)據(jù),得到解壓縮后的第一壓...
          • 本申請公開了一種交互信息確定方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),可以應用于云技術、人工智能、智慧交通、車聯(lián)網(wǎng)等各種場景,所述方法包括:獲取目標對象在預設應用中的目標初始信息;將目標初始信息輸入對話信息預測模型進行應用標識預測處理以及對話信息預測...
          • 本說明書實施例提供數(shù)據(jù)處理方法,其中數(shù)據(jù)處理方法應用于片上系統(tǒng)的處理單元,處理單元中包括至少一個矩陣運算單元,包括:接收業(yè)務數(shù)據(jù)處理請求,業(yè)務數(shù)據(jù)處理請求攜帶有業(yè)務矩陣參數(shù);獲取待處理業(yè)務數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務矩陣參數(shù)在預設數(shù)據(jù)處理規(guī)則庫中確定目標...
          • 本申請公開了一種區(qū)域綜合能源系統(tǒng),其包括多能聯(lián)供系統(tǒng)和控制系統(tǒng)。多能聯(lián)供系統(tǒng)包括區(qū)域電網(wǎng)、可再生能源發(fā)電系統(tǒng)、儲能電池、氫儲能系統(tǒng)和電鍋爐;氫儲能系統(tǒng)包括通過氫氣管道依次連接堿性電解槽、緩沖罐、氫氣壓縮機、儲氫罐和質(zhì)子交換膜燃料電池,以及與...
          • 本發(fā)明提供一種個體防護用品的識別管理方法、裝置、設備及介質(zhì),屬于安全防護技術領域,其中方法包括:基于讀寫器獲取個體防護用品上NFC芯片的識別信息;所述識別信息包括所述個體防護用品對應的第一人員標識信息、第一物品標識信息、說明書信息和使用時長...
          • 本發(fā)明公開了一種頂驅旋轉部件智能維護方法及系統(tǒng),屬于石油鉆井裝備技術領域,其中維護系統(tǒng)包括采集模塊、獲取模塊、第一更新模塊、第二更新模塊和生成模塊。通過采集頂驅旋轉部件運行參數(shù)集中的多個運行參數(shù)進行采集,并基于運行參數(shù)的的采集值對運行參數(shù)所...
          • 本申請?zhí)峁┮环N交易處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),可以應用于自動駕駛領域或區(qū)塊鏈領域等,用于解決基于區(qū)塊鏈的交易處理過程的數(shù)據(jù)安全性較低的問題。該方法至少包括:接收歷史發(fā)布節(jié)點廣播的歷史區(qū)塊;歷史區(qū)塊包含:分配給歷史發(fā)布節(jié)點的歷史區(qū)塊標識、...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N推薦業(yè)務數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、設備及介質(zhì)。該方法包括:基于推薦業(yè)務數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標識和數(shù)據(jù)投放載體的載體標識確定第一特征向量,基于推薦業(yè)務數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關聯(lián)信息確定第二特征向量,對第一特征向量和第二特征向量進行向量拼接得到特征拼接向...
          • 本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)以及程序產(chǎn)品,用于提升推薦模型的推薦準確度。本申請可應用于人工智能、云技術、車聯(lián)網(wǎng)等領域。包括:獲取N個輸入特征向量,N個輸入特征向量包括第一輸入特征向量以及第二輸入特征,第一輸入特征...
          • 本發(fā)明實施例公開了基于寵物位置信息的運動控制方法、裝置、設備和介質(zhì)。在本發(fā)明實施例中,自動清潔設備在每次工作過程中,均通過圖像采集模組采集環(huán)境圖像,并識別環(huán)境圖像中是否存在寵物,如果存在寵物,則更新寵物位置信息,在每次工作前,均根據(jù)寵物位置...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI優(yōu)化的數(shù)碼印花圖案生成方法,屬于數(shù)碼印花技術領域,包括數(shù)據(jù)收集模塊和數(shù)據(jù)預處理模塊和模型訓練模塊和圖案生成模塊和圖案優(yōu)化模塊和圖案輸出模塊,所述數(shù)據(jù)收集模塊通過采集大量的數(shù)碼印花圖案樣本來獲取不同顏色、紋理和設計風格...
          • 一種圖像生成方法和相關的圖像生成裝置。該方法包括:從第一圖像中提取出第一目標對象的圖像;基于人工智能模型根據(jù)用戶輸入的描述環(huán)境場景的信息,生成體現(xiàn)描述環(huán)境場景的信息的第二圖像,其中描述環(huán)境場景的信息至少包括與目標對象相關聯(lián)的信息,并且其中第...
          • 本發(fā)明提供一種建筑物三維模型輕量化重建方法,包括:通過運動恢復結構算法對建筑物圖像進行預處理,得到建筑物的稀疏點云;根據(jù)建筑物圖像和稀疏點云對建筑物的線段結構進行重建,得到建筑物的線云;對建筑物的線云的單位向量進行密度聚類處理和平面擬合處理...
          • 本申請公開了一種生成語義分割網(wǎng)絡的方法及裝置,涉及人工智能領域。通過預先對下采樣倍率區(qū)間、預設總層數(shù)以及層級搜索空間進行設置,能夠最大程度地減少結構不夠優(yōu)化的網(wǎng)絡,使得候選網(wǎng)絡能夠滿足實際應用的結構需要;通過確定每個節(jié)點的下采樣概率,并基于...
          • 本公開提供了一種評價模型的實現(xiàn)、評價方法、裝置、設備、介質(zhì)和產(chǎn)品,其中,評價模型的實現(xiàn)方法包括:將面部圖像樣本輸入至評價模型的兩個分支模型,以得到局部特征和全局特征;基于注意力權重對局部特征和全局特征進行聚合,以得到聚合特征;將聚合特征輸入...
          • 本發(fā)明公開了一種基于目標發(fā)現(xiàn)概率模型的群目標自適應偽裝方法,屬于偽裝隱身領域。傳統(tǒng)的目標檢測概率經(jīng)驗公式在計算目標暴露概率時需要已知衛(wèi)星及目標的各項參數(shù),但目前針對美國的偵察系統(tǒng),無法獲得相關光學、紅外、雷達衛(wèi)星的詳細參數(shù),不滿足實際應用的...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N車道線數(shù)據(jù)關聯(lián)方法和裝置、電子設備和存儲介質(zhì),其中,方法包括:獲取當前幀車道線圖像的語義分割結果;在通過對語義分割結果進行形態(tài)學分析,并確定語義分割結果指示包括兩條車道線的情況下,對語義分割結果進行拆分,得到兩條當前幀車道線...
          • 識別中性多分葉核粒細胞AI訓練方法及裝置中,血液樣本經(jīng)過預處理,獲得鏡檢樣本;鏡檢樣本為懸濁液,白細胞懸浮在懸濁液中,鏡檢樣本平鋪;拍攝鏡檢血液樣本,獲得鏡檢樣本圖像;對鏡檢樣本圖像中的中性多分葉核粒細胞進行識別與標注,獲得標注圖片,用標注...
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