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								      本發(fā)明涉及一種抽油機電參數(shù)曲線上液擊點位置識別方法，屬于油田工程技術領域。對油井功率數(shù)組分別進行長、短兩種不同周期的加權移動平均濾波處理，并分別求取最大值和最小值；找到數(shù)組中凹點坐標和凸點坐標；使用長周期濾波后油井功率數(shù)組的凸、凹點數(shù)據(jù)計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)分析方法及相關設備，其中，方法包括：獲取與目標分析內(nèi)容相關聯(lián)的多個文本數(shù)據(jù)，并對與所述目標分析內(nèi)容相關聯(lián)的多個文本數(shù)據(jù)進行信息提取，得到各文本數(shù)據(jù)中與所述目標分析內(nèi)容相關的要素信息；所述要素信息包括觀點信息；對所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種文本分類方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質(zhì)。方法通過獲取待分類文本；基于第一預設文本長度的文本窗口以及第二預設文本長度的滑動步長，對待分類文本進行滑動窗口拆分，得到多個第一子文本；將多個第一子文本輸入預設神經(jīng)網(wǎng)絡模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種社交動態(tài)的識別方法、裝置、設備及介質(zhì)，屬于人工智能領域。方法包括：獲取第一社交動態(tài)中的第一文本內(nèi)容，以及獲取第一社交動態(tài)中的第一視覺內(nèi)容，第一視覺內(nèi)容包括圖像和視頻中的至少一種；通過多模態(tài)模型，對第一文本內(nèi)容和第一視覺內(nèi)容執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及通過應用程序上下文路徑對許可證席位進行計數(shù)的系統(tǒng)和方法。提供經(jīng)由應用程序上下文樹(120)對應用程序的許可證席位進行計數(shù)的系統(tǒng)和方法，其用于區(qū)分運行應用程序的遠程共享軟件和正常本地運行的應用程序的不同行為。許可API(121)針對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于網(wǎng)絡安全技術領域，提供了一種基于結(jié)構(gòu)重參數(shù)化的惡意代碼分類方法，包括以下步驟：數(shù)據(jù)預處理，包括惡意代碼的可視化、圖像尺寸歸一化以及數(shù)據(jù)增強；構(gòu)建MDC?RepNet模型，引入Rep M ixer令牌混合算子，并采用結(jié)構(gòu)重參數(shù)化策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種走滑斷裂的位移帶貫通性的確定方法及裝置，走滑斷裂的位移帶貫通性的確定方法包括：對所述走滑斷裂的位移帶內(nèi)的斷裂的形態(tài)進行簡化，以生成簡化結(jié)果；根據(jù)所述位移帶內(nèi)的R破裂確定所述走滑斷裂的走滑方向；根據(jù)所述簡化結(jié)果以及所述走滑方向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深基坑支護領域，且公開了一種基于增量法真實m值的彈性支點法，包括以下步驟：第一步：第一工況下假定開挖面以下各巖土層側(cè)向位移si0，并根據(jù)si0計算m初始值mi0；第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)勘探領域，公開了一種壓裂縫網(wǎng)刻畫方法、裝置、存儲介質(zhì)及處理器，所述方法包括：根據(jù)示蹤劑實際產(chǎn)出曲線，計算壓裂縫網(wǎng)的累積流動能力和累積儲存能力；基于所述累積流動能力和所述累積儲存能力，確定所述壓裂縫網(wǎng)內(nèi)主裂縫的數(shù)量；根據(jù)所述壓裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種顆粒表面包覆行為過程模擬方法、裝置、設備及介質(zhì)，根據(jù)前一時刻有限三維空間的歷史顆粒場信息和歷史氣流場信息，確定當前氣流場信息；在依據(jù)當前氣流場信息和歷史顆粒場信息確定當前循環(huán)周期對應的當前顆粒場信息的過程中，通過確定與基材顆...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及文件深度比較工具實現(xiàn)的新設計。本文提供了針對文件深度比較系統(tǒng)的方法、系統(tǒng)和非暫態(tài)處理器可讀存儲介質(zhì)。示例方法包括補丁安裝包生成器系統(tǒng)，該系統(tǒng)接收多個文件和請求，以生成合并用于安裝的改變的文件的子集的補丁安裝包，其中多個文件包括改變...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關于一種二維碼識別方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。該方法包括：響應于檢測到掃描操作，獲取當前環(huán)境下的場景信息，所述場景信息用于指示當前環(huán)境下的亮度；基于所述場景信息，確定與所述場景信息匹配的曝光時長；基于所述曝光時長，拍攝二維碼圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種冰箱及其食材條形碼錄入方法，通過對商超打印的私有條形碼進行文字識別和條形碼識別，自動將識別食材文字和識別條形碼上傳冰箱食材管理系統(tǒng)，并進行食材和條形碼的關聯(lián)，實現(xiàn)不同商超私有條形碼的食材錄入。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于智能體的控制方法、智能體訓練方法、裝置及設備，屬于計算機技術領域。該方法包括：獲取對環(huán)境進行拍攝得到的原始狀態(tài)圖像；通過智能體對原始狀態(tài)圖像進行分割，得到多個圖像塊，將多個圖像塊進行融合，得到參考圖像，每個圖像塊包括原始...
								
            
							
            
							
						
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								      一種模型訓練方法、裝置、系統(tǒng)及相關設備，涉及人工智能技術領域。分布式訓練系統(tǒng)包括多個計算節(jié)點，用于對AI(人工智能)模型進行分布式訓練，在前向計算過程中，通過執(zhí)行AI模型中的前向通信算子在多個計算節(jié)點間傳輸數(shù)據(jù)，分布式訓練系統(tǒng)中的計算節(jié)點獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種擴散模型的訓練方法、圖像生成方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：基于訓練圖像集對教師擴散模型進行訓練，得到訓練完成的教師擴散模型；將所述教師擴散模型對應的時間步長區(qū)間劃分為N個時間步長子區(qū)間，其中，N＞1，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N知識蒸餾方法及相關裝置，該方法應用于圖像處理領域，知識蒸餾方法包括：獲取訓練圖像，將訓練圖像輸入訓練好的教師網(wǎng)絡中，提取教師網(wǎng)絡中的第k個中間層輸出的特征；將訓練圖像輸入學生網(wǎng)絡中，提取學生網(wǎng)絡中的第s個中間層輸出的特征，其...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N對話模型的訓練方法、數(shù)據(jù)處理方法及相關裝置，對話模型的訓練方法包括：獲取目標業(yè)務場景下的對話數(shù)據(jù)，目標業(yè)務場景的出現(xiàn)頻次小于閾值，對話數(shù)據(jù)包括第一數(shù)據(jù)以及針對第一數(shù)據(jù)進行回復的第一回復數(shù)據(jù)，待訓練的目標對話模型對第一數(shù)據(jù)進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種碳排量的預測方法、裝置和存儲介質(zhì)及電子設備。其中，該方法包括：獲取碳排量數(shù)據(jù)點關聯(lián)的原始碳排量數(shù)據(jù)；將原始碳排量數(shù)據(jù)輸入碳排量預測模型，其中，碳排量預測模型為利用多個數(shù)據(jù)樣本訓練得到的、用于預測未來碳排量的、由多個神經(jīng)元組成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種業(yè)務數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、產(chǎn)品、設備和介質(zhì)，該方法包括：獲取業(yè)務對象在目標業(yè)務下的數(shù)據(jù)種群；數(shù)據(jù)種群中任一個體變量是對業(yè)務對象在目標業(yè)務下的業(yè)務數(shù)據(jù)進行隨機運算得到；獲取數(shù)據(jù)種群中的每個個體變量的風控適應度；基于每個個體變量...
								
            
							
            
							
						
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