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								      本申請實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)處理方法，該方法中，可以利用決策業(yè)務(wù)中干預(yù)變量的第一干預(yù)數(shù)據(jù)，基于反事實(shí)的思路，對決策業(yè)務(wù)進(jìn)行因果效應(yīng)估計(jì)，其中，基于反事實(shí)的思路獲得的反事實(shí)干預(yù)數(shù)據(jù)可以是連續(xù)型的變量，也可以是離散型的變量，因此，可以在各種決策業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多級次巖相古地理的勘探區(qū)域預(yù)測方法及裝置，對應(yīng)的方法包括：在空間上，根據(jù)同沉積期區(qū)域構(gòu)造活動(dòng)性質(zhì)構(gòu)建巖相古地理演化過程；其中，空間級次包括：區(qū)域多板塊、板內(nèi)盆地以及盆內(nèi)構(gòu)造—巖相區(qū)帶；在時(shí)間上，根據(jù)全球海平面變化、構(gòu)造沉...
								
            
							
            
							
						
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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、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。其中方法包括：獲取第一掩碼數(shù)據(jù)和第二掩碼數(shù)據(jù)，第一掩碼數(shù)據(jù)和第二掩碼數(shù)據(jù)是采用不同掩碼策略對第一對象中的元素進(jìn)行掩碼處理得到的，采用編碼器對第一掩碼數(shù)據(jù)進(jìn)行第一元素預(yù)測，得到第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種評估對第一大型語言模型(LLM)的攻擊的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法。所述方法包括：將攻擊數(shù)據(jù)輸入到所述第一LLM；從所述第一LLM接收響應(yīng)于所述輸入的攻擊數(shù)據(jù)的攻擊響應(yīng)數(shù)據(jù)；將所述攻擊響應(yīng)數(shù)據(jù)輸入到被配置為評估LLM攻擊響應(yīng)數(shù)據(jù)的第二L...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取部署在移動(dòng)端側(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的待量化張量；將所述待量化張量轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)表示的方式，得到第一浮點(diǎn)張量，其中，所述第一浮點(diǎn)張量包括符號部分、指數(shù)部...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例涉及用于生成文本的方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括獲取待處理的用戶輸入。該方法還包括確定用于處理用戶輸入的文本生成模型的量化參數(shù)和針對文本生成模型的原始參數(shù)的偏移量，量化參數(shù)是基于偏移量和原始參數(shù)而確定的。該方法還...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種計(jì)數(shù)托盤，屬于托盤技術(shù)領(lǐng)域，解決了通過人工目測清點(diǎn)的計(jì)數(shù)方式極為容易存在誤差，最終導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)托盤數(shù)量的錯(cuò)誤的問題。包括托盤、固定連接在托盤側(cè)壁上的射頻卡、以及識(shí)別電路、計(jì)數(shù)電路，所述識(shí)別電路單次識(shí)別射頻卡后發(fā)出一次識(shí)別信號，所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種場景生成方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取規(guī)劃引導(dǎo)函數(shù)、場景待學(xué)習(xí)參數(shù)和擴(kuò)散模型；根據(jù)規(guī)劃引導(dǎo)函數(shù)、場景待學(xué)習(xí)參數(shù)和擴(kuò)散模型確定降噪迭代過程的場景概率分布；根據(jù)場景概率分布生成預(yù)測場景，本發(fā)明通過將規(guī)劃引導(dǎo)函數(shù)與擴(kuò)散模型結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了儲(chǔ)層非均質(zhì)描述尺度對數(shù)值模擬影響的評價(jià)方法和裝置。所述方法包括，獲取目標(biāo)區(qū)塊的多個(gè)非均質(zhì)描述尺度的地質(zhì)數(shù)據(jù)；針對每個(gè)尺度，獲取用戶以該尺度的地質(zhì)數(shù)據(jù)為背景繪制的多張地質(zhì)圖，建立三維地質(zhì)模型，進(jìn)行屬性賦值；按設(shè)定生產(chǎn)井網(wǎng)，基于屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字露頭的致密砂巖儲(chǔ)層裂縫建模方法及相關(guān)裝置，屬于地質(zhì)勘探與油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域；根據(jù)野外露頭照片構(gòu)建三維數(shù)字露頭模型；然后提取所述三維數(shù)字露頭模型中的裂縫發(fā)育參數(shù)，并確定裂縫發(fā)育參數(shù)的概率密度分布函數(shù)；基于測井和地震資料確...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種惡意程序的處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，屬于信息安全技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：監(jiān)控于計(jì)算機(jī)設(shè)備中運(yùn)行的樣本程序是否加載網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)鏈接庫DLL，響應(yīng)于監(jiān)控到該樣本程序加載網(wǎng)絡(luò)DLL，判斷目標(biāo)內(nèi)存塊中是否存在異常數(shù)據(jù)，若...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種惡意行為的懲罰熔斷系統(tǒng)、方法、裝置及介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：服務(wù)器集群和第二服務(wù)器，服務(wù)器集群包括一個(gè)或多個(gè)第一服務(wù)器；服務(wù)器集群，用于根據(jù)第一數(shù)據(jù)，更新得到第一統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，第一數(shù)據(jù)用于指示發(fā)生一次第一惡意行為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種區(qū)域聯(lián)鎖協(xié)同預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，具體包括以下步驟：S1：從每個(gè)油、氣生產(chǎn)場站的控制器中獲取現(xiàn)場生產(chǎn)數(shù)據(jù)；S2：采用主成分分析法分別對每個(gè)油、氣生產(chǎn)場站的現(xiàn)場生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維提取，得到關(guān)鍵數(shù)據(jù)；S3：對關(guān)鍵數(shù)據(jù)歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及石油天然氣勘探領(lǐng)域，公開了一種含膏儲(chǔ)層泥質(zhì)含量計(jì)算方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，包括對含膏儲(chǔ)層中巖性進(jìn)行分類，得到分類實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果；將所述分類試驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果在測井曲線上進(jìn)行深度歸位和測井響應(yīng)特征分析，確定反映巖性的測井敏感曲線；根據(jù)所述測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種物品檢測方法，包括：對安檢門采集的檢測原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理獲得檢測解調(diào)數(shù)據(jù)；將檢測解調(diào)數(shù)據(jù)輸入至自編碼器模型，獲得自編碼器模型的編碼器輸出的檢測低維特征；自編碼器模型包括依次級聯(lián)的卷積層、編碼器和解碼器；在包括多種物品的類型信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于可編程器件的敏感數(shù)據(jù)識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：獲取待檢測數(shù)據(jù)；采用預(yù)構(gòu)建的敏感數(shù)據(jù)識(shí)別模型識(shí)別待檢測數(shù)據(jù)中的待匹配敏感數(shù)據(jù)特征；將其和預(yù)構(gòu)建的正則表達(dá)式規(guī)則庫中的正則表達(dá)式匹配得到目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種物品檢測方法，所述物品檢測方法包括：接收對安檢區(qū)域進(jìn)行信號采集獲得的過門數(shù)據(jù)；提取所述過門數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征；將所述關(guān)鍵特征映射至低維潛在空間，得到與所述關(guān)鍵特征對應(yīng)的低維高級特征，其中，所述低維高級特征的維度低于所述關(guān)鍵特征的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種處理數(shù)據(jù)的方法和裝置，涉及智能供應(yīng)鏈技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：能夠從用戶的歷史數(shù)據(jù)中提取多種用戶特征，并從多種用戶特征中篩選出關(guān)鍵特征，利用關(guān)鍵特征及歷史數(shù)據(jù)包括的對應(yīng)于關(guān)鍵特征的特征值構(gòu)建畫像決策樹，構(gòu)建出的所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于應(yīng)用地球物理測井領(lǐng)域，公開了一種基于LSTM+SVM模型的復(fù)雜巖性孔隙結(jié)構(gòu)預(yù)測方法。包括分析測井響應(yīng)特征、測井曲線標(biāo)準(zhǔn)化處理、LSTM模型訓(xùn)練、SVM模型訓(xùn)練、模型性能評估、確定最優(yōu)模型、應(yīng)用預(yù)測。本發(fā)明基于LSTM+SVM模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種儲(chǔ)氣庫穩(wěn)定點(diǎn)法確定注入二項(xiàng)式產(chǎn)能方程的方法，屬于儲(chǔ)氣庫開采技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明從理論公式推導(dǎo)入手，而得出二項(xiàng)式產(chǎn)能方程的，巧妙的規(guī)避了地層系數(shù)對二項(xiàng)式產(chǎn)能方程干擾，確定出儲(chǔ)氣庫穩(wěn)定點(diǎn)法注入產(chǎn)能方程的新方法數(shù)學(xué)模型，解決了多點(diǎn)測試井的產(chǎn)能評價(jià)...
								
            
							
            
							
						
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