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								      本說明書實施例提供模型部署策略確定方法、模型部署方法、計算設備、存儲介質及計算機程序產品，其中模型部署策略確定方法包括：確定任務處理模型的模型屬性信息、以及任務處理模型關聯(lián)的第二處理器的設備屬性信息，其中，任務處理模型部署于任務處理設備，任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種關于房產AIGC大數(shù)據的數(shù)據重建方法包括以下步驟：獲取房產AIGC大數(shù)據，處理數(shù)據中的缺失值、異常值和重復值，提取有價值的特征；對大規(guī)模數(shù)據進行抽樣；使用機器學習方法對數(shù)據進行建模和訓練；采用數(shù)據質量控制機制，監(jiān)測數(shù)據的準確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AIGC技術的房產訊息大數(shù)據分析方法，包括以下步驟：收集房產數(shù)據，利用AIGC技術分析多維度數(shù)據，提取有價值的特征，使用機器學習算法，建立房價預測模型，利用AIGC技術進行圖計算，揭示不同地區(qū)、房產市場之間的關聯(lián)和影響，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于用戶數(shù)據的產品推薦方法、裝置、設備和介質。包括：接收創(chuàng)建初始畫布請求，請求中攜帶用戶信息；在初始畫布中生成用戶選定的判斷組件；根據判斷組件對用戶信息進行篩選，得到用戶的屬性信息和用戶的操作行為信息；在判斷組件的基礎上生成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品，至少應用于人工智能或信息推薦領域，其中，方法包括：獲取推薦內容序列對應的多個廣告槽位的增量屬性特征，以及每一候選廣告信息的第一預估交互概率；對廣告槽位的增量屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種排班交互方法、裝置、計算機設備、存儲介質和程序產品。所述方法包括：顯示第一排班頁面，第一排班頁面包含至少一個成員標識各自對應的排班時間單元，以及第一選擇控制控件；當?shù)谝贿x擇控制控件處于開啟狀態(tài)，響應于至少一次的時間單元選擇操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能技術領域，提供一種對話文本的生成方法、裝置、設備、存儲介質及產品。方法包括：獲取對話過程中的輸入文本；將輸入文本輸入至文本生成模型，獲得文本生成模型輸出的對話文本；文本生成模型基于對樣本輸入文本對應的情感類型標簽和情感強度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種模型權重壓縮方法、設備和存儲介質，該方法包括：獲取神經網絡模型的第一數(shù)據格式的模型權重；將第一數(shù)據格式的模型權重轉換為第二數(shù)據格式的模型權重，第二數(shù)據格式的數(shù)據長度小于第一數(shù)據格式的數(shù)據長度；對第二數(shù)據格式的模型權重進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種物品屬性對齊的方法和裝置，涉及計算機技術領域。該方法的一具體實施方式包括：將物品屬性進行分類，確定分類后的所述物品屬性類型；若所述物品屬性類型為非數(shù)值型，則將所述物品屬性通過自然語言文本構造進行屬性語義信息補全，得到具有語義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據處理的方法和裝置，涉及計算機技術領域。該方法的一具體實施方式包括：獲取與物品對應的文本數(shù)據和圖像數(shù)據；根據所述文本數(shù)據確定所述物品的第一屬性數(shù)據；根據所述圖像數(shù)據確定所述物品的第二屬性數(shù)據；根據所述第一屬性數(shù)據和所述第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N芯片熱致翹曲預測方法、裝置、系統(tǒng)和介質，根據有效彈性模量、有效泊松比、有效熱膨脹系數(shù)、材料體積分數(shù)、材料彈性模量、材料泊松比和材料熱膨脹系數(shù)和待預測芯片版圖的各個點坐標，計算得待預測芯片版圖的當前坐標系下的初步熱致翹曲位移；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種三相電機等效模型建立方法、裝置、電子設備及存儲介質。其中，方法包括：測量得到電機的至少兩個多相差模阻抗參數(shù)以及至少兩個多相共模阻抗參數(shù)，并在至少兩個多相差模阻抗參數(shù)中選取任一參數(shù)作為測量差模阻抗參數(shù)，在至少兩個多相共模阻抗參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑囊环N井筒漏噴同存的預測方法及裝置，方法包括：通過所獲取的待測井筒的歷史井口生產數(shù)據，校正預先設定的初始多相流模型，得到目標多相流模型；根據所獲取的待測井筒的實測PWD值，確定所述待測井筒的初始診斷結果；若所述初始診斷結果為漏噴同...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及測試技術領域，提供了一種性能評估方法、電子設備及存儲介質，方法包括：獲取與測試設備的性能關聯(lián)的特征數(shù)據，基于預設邏輯回歸模型對測試設備進行性能評估，確定測試設備的特征數(shù)據對應的證據權重與特征權重。基于特征數(shù)據對應的證據權重與特征權...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據保持能力的評估方法、電子設備及存儲介質。電子設備包括閃存，所述方法包括：獲取閃存在多個溫度下對應的初始翻轉比特數(shù)；對每個溫度對應的初始翻轉比特數(shù)進行數(shù)據擬合，得到閃存在所述每個溫度下對應的目標翻轉比特數(shù)，目標翻轉比特數(shù)與多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑囊环N地層流量入侵的獲取方法及裝置，方法包括：S1，獲取井筒多相流反演的參數(shù)矩陣；S2，從預設的多個地層的等效入口質量流量中，選取試驗質量流量；S3，基于所述試驗質量流量及所述參數(shù)矩陣，確定井口壓力；S4，根據所獲取的井口測試壓力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機技術領域，提供一種人機驗證方法、裝置、電子設備、存儲介質和計算機程序產品。該方法包括：確定人機驗證圖片區(qū)域中多個起始點；任一起始點對應一條運動軌跡；基于起始點，確定每條運動軌跡的路徑點；任一運動軌跡包括多個路徑點；基于路徑點...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種異常檢測方法、介質、設備及產品，可應用于游戲、游戲基礎技術、數(shù)據處理等各種場景。方法包括執(zhí)行用于測試各個預設的招式在各個預設場景下的效果的腳本，以基于執(zhí)行結果獲取預設的多個檢測維度下的招式數(shù)據；基于各個檢測維度下的招式數(shù)據，分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于斷控儲集體的分類評價方法與裝置及其應用，涉及油氣勘探開發(fā)領域。本發(fā)明通過獲取預定區(qū)域上已鉆井的目標儲集體的儲集體空間及特征數(shù)據；基于所述儲集體空間及特征數(shù)據，構建斷控儲集體的分類評價單元；開展各個評價單元的斷控儲集體地質...
								
            
							
            
							
						
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								      提供了一種風險預測方法、裝置、設備及存儲介質，涉及人工智能領域，更具體的涉及大模型領域。該風險預測的方法包括：獲取多模態(tài)投訴數(shù)據，該多模態(tài)投訴數(shù)據包括第一文本數(shù)據和圖像數(shù)據；將圖像數(shù)據輸入圖像分類模型，得到該圖像數(shù)據的分類結果；根據分類結果...
								
            
							
            
							
						
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