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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種計(jì)算機(jī)任務(wù)的量子處理方法及相關(guān)裝置，屬于量子計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取任務(wù)數(shù)據(jù)；其中，任務(wù)數(shù)據(jù)包括線性方程組和該線性方程組的預(yù)設(shè)解，線性方程組用于描述待處理的計(jì)算機(jī)任務(wù)；若當(dāng)前迭代步中，線性方程組的殘差向量不滿足預(yù)設(shè)收斂條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了低滲致密氣藏氣井動(dòng)態(tài)產(chǎn)能評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)方法及裝置。根據(jù)目標(biāo)氣井的氣井日常生產(chǎn)數(shù)據(jù)、氣藏儲(chǔ)層參數(shù)和氣井管柱參數(shù)確定所述目標(biāo)氣井的不同生產(chǎn)時(shí)間的產(chǎn)氣指數(shù)；獲得所述目標(biāo)氣井在不同生產(chǎn)時(shí)間的擬氣藏壓力；根據(jù)所述產(chǎn)氣指數(shù)和所述擬氣藏壓力確定所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種致密氣水平井產(chǎn)能預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)。該方法包括：確定目標(biāo)致密氣水平井；確定目標(biāo)致密氣水平井的目標(biāo)含氣指數(shù)結(jié)果，含氣指數(shù)結(jié)果是通過(guò)致密氣水平井的含氣性與儲(chǔ)層物性之積進(jìn)行描述；基于目標(biāo)含氣指數(shù)結(jié)果，通過(guò)預(yù)設(shè)的產(chǎn)能預(yù)測(cè)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理的方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：根據(jù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型確定當(dāng)前時(shí)間窗口的異常預(yù)測(cè)結(jié)果，其中，所述趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型是根據(jù)多個(gè)時(shí)間窗口中每個(gè)時(shí)間窗口的業(yè)務(wù)異常數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的；確定當(dāng)前時(shí)間窗口的異常實(shí)際...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種倉(cāng)庫(kù)布局優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和可讀介質(zhì)，其中，倉(cāng)庫(kù)布局優(yōu)化方法包括：將存揀比信息和貨架配置信息作為初始化種群代入倉(cāng)庫(kù)布局優(yōu)化模型，存揀比信息是根據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)區(qū)與揀貨區(qū)之間的比值確定的；基于差分進(jìn)化算法求解倉(cāng)庫(kù)布局優(yōu)化模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種致密氣藏產(chǎn)能預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，包括：獲取電成像測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)和若干裂縫條數(shù)，通過(guò)所述電成像測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)根據(jù)若干裂縫條數(shù)計(jì)算得到裂縫密度；獲取陣列聲波數(shù)據(jù)，根據(jù)所述陣列聲波數(shù)據(jù)計(jì)算得到地應(yīng)力參數(shù)；通過(guò)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種油氣產(chǎn)品及其副產(chǎn)品儲(chǔ)量評(píng)估方法及相關(guān)裝置，方法包括確定副產(chǎn)品來(lái)源并對(duì)所述副產(chǎn)品進(jìn)行提取；從提取的所述副產(chǎn)品中劈分副產(chǎn)品產(chǎn)量；利用劈分的所述副產(chǎn)品產(chǎn)量建立歸屬模型；根據(jù)建立的所述歸屬模型建立評(píng)估方法。根據(jù)油氣生產(chǎn)變化，對(duì)噸油耗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的車輛管理方法及系統(tǒng)。車輛管理方法包括：采集區(qū)域內(nèi)車輛的各停車站點(diǎn)在各時(shí)段對(duì)應(yīng)的歷史動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和車輛實(shí)際需求數(shù)據(jù)，生成訓(xùn)練樣本集和預(yù)測(cè)樣本集；對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N換電電動(dòng)車隊(duì)的電池管理方法及系統(tǒng)，本申請(qǐng)實(shí)施例在為車輛確定電池分配方案時(shí)，考慮了車輛載重?cái)?shù)據(jù)、電池的實(shí)際使用數(shù)據(jù)以及駕駛員的駕駛習(xí)慣等因素對(duì)電池續(xù)航里程的影響，能夠更為準(zhǔn)確地為可換電電動(dòng)車隊(duì)設(shè)計(jì)電池調(diào)度方案，并兼顧配送成本和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：響應(yīng)于業(yè)務(wù)請(qǐng)求，獲取用于驗(yàn)證業(yè)務(wù)請(qǐng)求的驗(yàn)證掌紋特征及業(yè)務(wù)請(qǐng)求所請(qǐng)求的目標(biāo)業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)特征；獲取掌紋特征庫(kù)及目標(biāo)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)；將驗(yàn)證掌紋特征與掌紋特征庫(kù)進(jìn)行匹配處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了模型訓(xùn)練方法、路線貨運(yùn)總體積生成方法、裝置和設(shè)備。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取離線路線貨運(yùn)數(shù)據(jù)集和實(shí)時(shí)路線貨運(yùn)數(shù)據(jù)集；對(duì)該離線路線貨運(yùn)數(shù)據(jù)集和該實(shí)時(shí)路線貨運(yùn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)修正，以生成修正后離線路線貨運(yùn)數(shù)據(jù)集和修正后實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了作業(yè)時(shí)間信息生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實(shí)施方式包括：接收目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的客戶端發(fā)送的訂單信息；根據(jù)訂單信息，確定訂單信息對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)類型信息和目標(biāo)用戶輸入的提貨時(shí)間信息；根據(jù)業(yè)務(wù)類型信息和提貨時(shí)間信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了物品數(shù)據(jù)處理的方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：響應(yīng)于物品處理指令，獲取對(duì)應(yīng)的物品集合和目標(biāo)用戶群，以確定物品集合中各物品的屬性參數(shù)，查詢目標(biāo)用戶群中各用戶的屬性參數(shù)；基于各物品的屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種推薦模型的訓(xùn)練方法、信息推薦方法、裝置及電子設(shè)備，所述訓(xùn)練方法包括：獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集，所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中包括多個(gè)推薦場(chǎng)景的樣本數(shù)據(jù)和各樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的推薦結(jié)果標(biāo)簽，所述樣本數(shù)據(jù)包括場(chǎng)景特征數(shù)據(jù)；基于所述樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練推薦模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的壓裂參數(shù)設(shè)計(jì)方法、裝置和設(shè)備，該方法包括：基于目標(biāo)井所在區(qū)塊的油氣藏類型，構(gòu)建相同油藏類型的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)；采用數(shù)據(jù)分析法對(duì)樣本數(shù)據(jù)庫(kù)分析篩選出各個(gè)壓裂段的產(chǎn)量影響因素；繪制樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中各個(gè)壓裂段中產(chǎn)量影響因素的盒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種裂縫性有水砂巖氣藏開(kāi)發(fā)配產(chǎn)方法及系統(tǒng)，屬于油氣田動(dòng)態(tài)分析研究領(lǐng)域。所述方法包括基于生產(chǎn)井試井綜合滲透率、儲(chǔ)容比及斷縫指向強(qiáng)度系數(shù)，確定優(yōu)化配產(chǎn)井；對(duì)確定的優(yōu)化配產(chǎn)井，建立基質(zhì)?裂縫供氣耦合圖版；基于基質(zhì)?裂縫供氣耦合圖版，以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種儲(chǔ)氣庫(kù)臨界出砂壓差的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)關(guān)聯(lián)的各油氣井的注采類型；其中，所述注采類型包括再利用注采井、新鉆井以及單采井；根據(jù)各油氣井的注采類型，確定各油氣井匹配的儲(chǔ)層參數(shù)；根據(jù)各油氣井匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種對(duì)產(chǎn)線中產(chǎn)品執(zhí)行工藝操作的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。對(duì)產(chǎn)線中產(chǎn)品執(zhí)行工藝操作的方法包括：獲取產(chǎn)線中產(chǎn)品的實(shí)時(shí)二維圖像信息，并確定映射關(guān)系，所述映射關(guān)系用于將所述產(chǎn)品的參考二維圖像信息映射為所述實(shí)時(shí)二維圖像信息，所述參考二維圖像信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖心CT圖像三維超分重構(gòu)方法及裝置。該方法包括將預(yù)先獲得的預(yù)處理后的巖心CT序列切片輸入訓(xùn)練好的顆粒分割重構(gòu)模型，得到基于多切片的顆粒分割縱向超分圖像；顆粒分割三維重構(gòu)模型包括Transformer和3D?...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種圖像采樣處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能領(lǐng)域，該方法包括：獲取初始圖像的引導(dǎo)特征以及待采樣特征；對(duì)引導(dǎo)特征與待采樣特征進(jìn)行引導(dǎo)濾波處理，得到引導(dǎo)濾波特征；對(duì)引導(dǎo)濾波特征與待采樣特征進(jìn)行互相似檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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