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          • 本申請?zhí)峁┝艘环N資源調(diào)度方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,至少應用于云平臺技術(shù)領域,其中,方法包括:利用資源獲取模塊向每個數(shù)據(jù)庫引擎定時發(fā)送資源信息獲取請求;獲取每個數(shù)據(jù)庫管理模塊中的查詢資源收集模塊收集到的第一資源...
          • 本披露公開了一種支持分段循環(huán)冗余校驗的方法,包括:響應于使用對應于屬于一個傳輸塊的一個編碼塊的生成多項式,對編碼塊進行的第一循環(huán)冗余校驗正確,使用對應于傳輸塊的生成多項式,對編碼塊進行第二循環(huán)冗余校驗運算,獲得第一結(jié)果;使用對應于傳輸塊的生...
          • 本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)服務切換方法、服務系統(tǒng)、設備、裝置及存儲介質(zhì),涉及云計算技術(shù)領域。所述數(shù)據(jù)服務切換方法包括:第一數(shù)據(jù)服務管理節(jié)點響應于接收到的切換指令,從所述切換指令中獲取待切換數(shù)據(jù)服務的服務標識,以及向所述服務標識對應的第一服務...
          • 本申請涉及一種基于云服務器數(shù)據(jù)庫的安全分析方法、裝置、計算機設備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。該方法可以應用于對車載終端、云服務器、區(qū)塊鏈節(jié)點或其它設備中的數(shù)據(jù)庫進行安全分析的應用場景,包括:獲取在云服務器的數(shù)據(jù)庫內(nèi)核中集成的插件所采集的日志...
          • 本申請實施例提供了一種加速單元、計算裝置、片上系統(tǒng)和指令處理方法,該加速單元包括:指令接收子單元,用于接收計算指令;計算指令指示對M個線程對應的M組操作數(shù)分別執(zhí)行預設計算操作以得到M個計算結(jié)果;預設計算操作包含第一子操作和第二子操作;計算子...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)存儲技術(shù)領域,公開了一種電子作業(yè)管理系統(tǒng)及相關(guān)方法、存儲介質(zhì),該系統(tǒng)包括:第一終端、第二終端、云存儲數(shù)據(jù)庫、云端管理服務器,云存儲數(shù)據(jù)庫用于存儲電子作業(yè)文件,云端管理服務器用于存儲電子作業(yè)文件對應的元數(shù)據(jù),通過第一終端和第二終...
          • 本說明書實施例提供一種數(shù)據(jù)分布控制方法、電子設備和計算機可讀存儲介質(zhì),該方法可包括:根據(jù)提交至數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的歷史查詢語句,生成針對所述數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中的多張數(shù)據(jù)表的謂詞應用統(tǒng)計信息;根據(jù)所述謂詞應用統(tǒng)計信息,確定所述多張數(shù)據(jù)表中的熱點數(shù)據(jù)表以...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)標注方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品;本申請實施例可應用于人工智能,獲取業(yè)務服務端的當前業(yè)務數(shù)據(jù);基于目標業(yè)務標簽信息,對業(yè)務服務端對應的歷史業(yè)務標簽信息進行更新處理,得到業(yè)務服務端對應的更新后業(yè)務標簽信息;針對...
          • 本申請涉及一種網(wǎng)頁處理方法、裝置、計算機設備、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:基于目標品牌對應的品牌特征和目標網(wǎng)頁類型對應的類型特征,從候選網(wǎng)頁集中確定目標網(wǎng)頁;調(diào)...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)過濾方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領域。所述方法包括:獲取用戶賬號在歷史時間段內(nèi)的真實曝光數(shù)據(jù),真實曝光數(shù)據(jù)是指已經(jīng)在用戶賬號登錄的客戶端進行顯示的內(nèi)容;獲取用戶賬號在歷史時間段內(nèi)的優(yōu)質(zhì)曝光數(shù)據(jù),優(yōu)質(zhì)曝光數(shù)據(jù)...
          • 本申請實施例提供了一種任務處理的方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及計算機技術(shù)領域,具體可以涉及人工智能和云技術(shù)等領域,該方法可以包括:獲取各個對象的對象數(shù)據(jù)以及目標任務;目標任務包括:訓練任務、優(yōu)化任務或者意向度評級任務中的至少...
          • 本申請公開了一種內(nèi)容推薦方法和相關(guān)裝置,可應用于云技術(shù)、人工智能、車載場景等各種場景。通過目標推薦模型對獲取的多個候選內(nèi)容進行推薦預測,得到每個候選內(nèi)容的推薦預測值。通過興趣探索模型對多個候選內(nèi)容分別進行興趣探索,得到每個候選內(nèi)容的第一預測...
          • 本申請公開一種實體推薦方法、裝置、存儲介質(zhì)、設備及程序產(chǎn)品,應用于實體推薦場景。方法包括:獲取待處理數(shù)據(jù),待處理數(shù)據(jù)包括目標實體對應的N個候選實體待處理數(shù)據(jù);對待處理數(shù)據(jù)進行編碼處理,生成每個候選實體對應的序列特征編碼數(shù)據(jù)與位置特征編碼數(shù)據(jù)...
          • 本申請屬于計算機技術(shù)領域,公開了一種機密計算方法、系統(tǒng)、設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。本申請通過當目標可信實例接收到機密計算請求后,從接收到的機密計算請求中讀取函數(shù)標識,機密計算請求由主控應用通過可信連接發(fā)送至所述目標可信實例;獲取函數(shù)標識對應的目...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N樣本增強方法、機器學習模型的訓練方法、裝置、設備、計算機程序產(chǎn)品及可讀存儲介質(zhì);方法包括:獲取原始訓練數(shù)據(jù)集,其中,所述原始訓練數(shù)據(jù)集包括多個類別的原始樣本,每個所述類別的原始樣本具有多個模態(tài);確定每個所述類別包括的所述原始...
          • 本公開提供的堿基檢測的方法及裝置、電子設備和存儲介質(zhì),獲取視場中的圖像數(shù)據(jù),并根據(jù)待檢測數(shù)據(jù)在圖像數(shù)據(jù)中的位置信息對圖像數(shù)據(jù)進行截取處理,得到圖像塊數(shù)據(jù);根據(jù)預先訓練好的預設檢測模型對圖像塊數(shù)據(jù)分別進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理,得到待檢測轉(zhuǎn)換向量;基于...
          • 本公開提供的堿基識別的方法及裝置、電子設備和存儲介質(zhì),獲取圖像數(shù)據(jù),對圖像數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化,得到信號強度數(shù)據(jù),對信號強度數(shù)據(jù)進行整合,得到輸入數(shù)據(jù);根據(jù)已完成訓練的預設檢測模型對輸入數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,得到待檢測轉(zhuǎn)換向量;對待檢測轉(zhuǎn)換向量進行空間...
          • 本公開實施例提供一種多模態(tài)特征提取模型的預訓練方法、裝置、介質(zhì)和設備。一具體實施方式包括:根據(jù)多個多模態(tài)信息中的視覺信息和文本信息,以及視覺編碼器、文本編碼器和融合層,確定分類標簽為正樣本的多個第一融合特征,以及分類標簽為負樣本的多個第二融...
          • 本發(fā)明提供了一種用于自動駕駛仿真測試的方法。該方法包括導入用于評估自動駕駛測試場景的測試場景度量本體;根據(jù)具體測試場景需求和具體測試場景本體實例的知識圖譜,計算具體測試場景的相關(guān)度量;以及根據(jù)所述測試場景度量本體和所述計算的相關(guān)度量,生成具...
          • 本發(fā)明公開了一種建筑級電制冷機組運行策略優(yōu)化方法、裝置、設備及介質(zhì),適用于能源優(yōu)化領域,該方法包括:建立制冷機組的日前優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型;結(jié)合制冷機組功率上下限約束、制冷機組最小開關(guān)機時長約束、制冷機組爬坡約束、制冷機組開關(guān)機狀態(tài)約束、制冷機...
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