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								      本公開是關(guān)于一種圖像的超分辨率處理方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取待處理圖像包含的文本對象，并對所述文本對象執(zhí)行第一超分辨率處理操作，得到與所述文本對象對應(yīng)的文本超分辨率圖像；對背景圖像執(zhí)行第二超分辨率處理操作，得到背...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種超分辨率重建方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法可以包括：獲取原始圖像，并對所述原始圖像中包含的原始文字進(jìn)行特征提取，得到所述原始文字的位置特征向量和語義特征向量；在字典庫所含的候選文字中檢索與所述語義特征向量相匹配的目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的數(shù)據(jù)處理方法、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；方法包括：獲取對象網(wǎng)格模型、對應(yīng)對象網(wǎng)格模型的第一紋理參數(shù)，基于第一權(quán)重參數(shù)對對象網(wǎng)格模型進(jìn)行形變處理，得到第一形變對象網(wǎng)格模型；基于第一形變對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于梯度提升決策樹與環(huán)比分析的建筑能耗預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，適用于建筑能耗預(yù)測領(lǐng)域，該方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)；基于樣本數(shù)據(jù)，構(gòu)建初始GBDT模型；對初始GBDT模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到目標(biāo)GBDT模型；根據(jù)環(huán)比時(shí)間周期，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種影響因素確定方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：根據(jù)第一數(shù)目個(gè)初始影響因素中各個(gè)初始影響因素的相關(guān)性，得到第二數(shù)目個(gè)候選影響因素；基于命中次數(shù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)計(jì)算第二數(shù)目個(gè)候選影響因素各自的權(quán)重和矯正系數(shù)；針對所述目標(biāo)用戶群中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于油價(jià)調(diào)整的加油站銷量預(yù)測方法及裝置，所述方法包括：基于加油站的油價(jià)調(diào)整信息，確定油價(jià)特征；油價(jià)特征用于表征油價(jià)調(diào)整對加油站銷量的影響程度；基于油價(jià)特征，以及加油站的歷史銷量，預(yù)測加油站的未來銷量。本發(fā)明提供的基于油價(jià)調(diào)整的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N區(qū)塊鏈交易的處理方法、裝置、電子設(shè)備和可讀介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理的區(qū)塊鏈交易，區(qū)塊鏈交易包含有交易標(biāo)識(shí)信息；根據(jù)區(qū)塊鏈交易的交易標(biāo)識(shí)信息，確定區(qū)塊鏈交易在節(jié)點(diǎn)交易池中對應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)分區(qū)，其中，節(jié)點(diǎn)交易池中包含多個(gè)數(shù)據(jù)分區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種資源轉(zhuǎn)移方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：響應(yīng)于針對目標(biāo)資源轉(zhuǎn)移場景發(fā)起的資源轉(zhuǎn)移操作，調(diào)用與目標(biāo)資源轉(zhuǎn)移場景對應(yīng)的資源轉(zhuǎn)移接口向服務(wù)器發(fā)起資源轉(zhuǎn)移；接收由資源轉(zhuǎn)移接口或服務(wù)器返...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了資質(zhì)認(rèn)證信息生成方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括：響應(yīng)于接收到資質(zhì)認(rèn)證請求，獲取技能資質(zhì)選擇請求對應(yīng)的技能資質(zhì)信息；從該目標(biāo)服務(wù)端中獲取與配置信息獲取請求相對應(yīng)的認(rèn)證策略配置信息和認(rèn)證資質(zhì)認(rèn)證...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于VUE的用戶工作空間自定制方法包括：步驟S1：獲取項(xiàng)目，設(shè)計(jì)框架，獲取用戶工作空間自定制方案；步驟S2：構(gòu)建主對象間的數(shù)據(jù)和成果關(guān)聯(lián)關(guān)系；步驟S3：建立面向業(yè)務(wù)主題的應(yīng)用模式，支持綜合獲取業(yè)務(wù)協(xié)同應(yīng)用；步驟S4：方案路線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法及裝置，單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法包括：根據(jù)目標(biāo)油田的儲(chǔ)層表征參數(shù)確定所述目標(biāo)油田的儲(chǔ)量；根據(jù)所述目標(biāo)油田的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建所述目標(biāo)油田內(nèi)單井的產(chǎn)量模型；根據(jù)所述儲(chǔ)量、當(dāng)前的生產(chǎn)成本以及油氣價(jià)格、所述產(chǎn)量模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種設(shè)備節(jié)能策略生成方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：獲取客戶端上傳的實(shí)時(shí)用電的總體負(fù)荷數(shù)據(jù)；將總體負(fù)荷數(shù)據(jù)輸入總體負(fù)荷分解模型，得到各設(shè)備的負(fù)荷貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)；將各設(shè)備的負(fù)荷貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)輸入負(fù)荷預(yù)測模型，預(yù)測得到各設(shè)備的未來負(fù)荷數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種運(yùn)單數(shù)據(jù)處理方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，可以應(yīng)用于智能客服技術(shù)領(lǐng)域、大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域、人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該運(yùn)單數(shù)據(jù)處理方法包括：從第一數(shù)據(jù)系統(tǒng)中讀取待處理運(yùn)單的非時(shí)效性特征數(shù)據(jù)，并從第二數(shù)據(jù)系統(tǒng)中讀取待處理運(yùn)單的時(shí)效性特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域，具體涉及一種物品流控制方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。該物品流控制方法包括：獲取目標(biāo)物品預(yù)先基于元數(shù)據(jù)增設(shè)的屬性；在檢測到所述屬性為影響物品流的特殊屬性時(shí)，基于所述屬性配置特性標(biāo)簽；為各所述特性標(biāo)簽進(jìn)行賦值得到各所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施方式提供了一種量子系統(tǒng)能量值計(jì)算方法、測量結(jié)果發(fā)送方法及相關(guān)裝置。所述方法應(yīng)用于量子計(jì)算系統(tǒng)中的基礎(chǔ)計(jì)算單元；所述方法包括：基于泡利分組策略對量子系統(tǒng)對應(yīng)的哈密頓量包括的多個(gè)哈密頓量子項(xiàng)進(jìn)行分組，得到多個(gè)哈密頓量子項(xiàng)組；其中，哈...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施方式提供一種目標(biāo)量子系統(tǒng)的基態(tài)能量值的確定方法及相關(guān)裝置，包括：獲取指定參數(shù)集對應(yīng)的多個(gè)參數(shù)取值集；以最小化量子態(tài)的能量值為目標(biāo)，調(diào)整參數(shù)取值集中至少部分參數(shù)取值，至達(dá)成指定收斂條件，得到目標(biāo)量子系統(tǒng)的基態(tài)能量值；調(diào)整參數(shù)取值集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種陣列式傳感器件，包括傳感器陣列和與傳感器陣列相連的讀出電路，其中，每一行傳感器連接到同一控制端，每一列傳感器連接到同一讀出端；讀出電路包括選通單元與處理單元；選通單元包括N個(gè)選通子單元，至少2列傳感器的讀出端連接到一個(gè)選通子...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N語法糾錯(cuò)模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)；方法包括：基于目標(biāo)語言的第一信息樣本集合，對初始語法糾錯(cuò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到中間語法糾錯(cuò)模型；獲取目標(biāo)語言的第二信息樣本集合，第二信息樣本集合中的各第二信息樣本均具有目標(biāo)語言的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種三維集成電路的構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及電路設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：將初始集成電路中的各子系統(tǒng)劃分為第一子晶粒和第二子晶粒；將各子系統(tǒng)的第一子晶粒和初始集成電路的頂層邏輯進(jìn)行組合，得到目標(biāo)芯片的底層晶粒；將各子系統(tǒng)的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種水文數(shù)據(jù)的處理方法、模型訓(xùn)練方法和電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)預(yù)測領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取流域內(nèi)監(jiān)測到的監(jiān)測水文數(shù)據(jù)，其中，監(jiān)測水文數(shù)據(jù)用于表征與流域的流量具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的水文數(shù)據(jù)；利用特征生成模型基于監(jiān)測水文數(shù)據(jù)對流域的水文特征進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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