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          • 本申請涉及一種資源轉(zhuǎn)移方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。方法包括:當(dāng)以組織中成員的身份登錄第一母應(yīng)用,響應(yīng)于待收資源項(xiàng)目的創(chuàng)建操作,在第一母應(yīng)用中顯示所創(chuàng)建的待收資源項(xiàng)目;響應(yīng)于針對待收資源項(xiàng)目的發(fā)送操作,觸發(fā)向以發(fā)送操作所指示用戶的身份登錄的第二母...
          • 本申請公開了一種人崗匹配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取人崗描述信息即招聘崗位的崗位描述信息和候選人的候選人描述信息;從人崗描述信息中提取初始人崗標(biāo)簽,包括招聘崗位對應(yīng)的初始崗位標(biāo)簽和候選人對應(yīng)的初始人才標(biāo)簽;將初始人崗標(biāo)簽與...
          • 本發(fā)明公開了一種太陽能電池片及組件生產(chǎn)廢水處理工程碳換算方法,步驟包括:分別收集水處理工程運(yùn)營期間的能源消耗數(shù)據(jù)與藥劑使用數(shù)據(jù),并計(jì)算能源碳排放量與藥耗碳排放量;獲取能源消耗成本數(shù)據(jù)與藥劑使用成本數(shù)據(jù),并分別基于能源碳排放量與藥耗碳排放量計(jì)...
          • 本發(fā)明涉及油氣田開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種油水井深度調(diào)驅(qū)潛力評價(jià)方法及裝置。該方法包括:獲取目標(biāo)井對應(yīng)的儲層物性、非均質(zhì)性和產(chǎn)出特性或可注入性幾類參數(shù)及其對應(yīng)的權(quán)重和每一類中每種參數(shù)對應(yīng)的優(yōu)劣狀態(tài)和權(quán)重;根據(jù)每種參數(shù)對應(yīng)的優(yōu)劣狀態(tài)確定對應(yīng)的...
          • 本發(fā)明涉及一種基于GAT?MULCYCLE的融合空間與多時(shí)間周期特征的多源PM2.5預(yù)測方法。該方法首先從監(jiān)測站點(diǎn)獲取的污染物(PM2.5,二氧化硫等)與氣象(風(fēng)速,氣壓等)時(shí)序數(shù)據(jù)以及經(jīng)緯度等空間數(shù)據(jù),然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并構(gòu)建數(shù)據(jù)集,接...
          • 本申請公開了一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、產(chǎn)品、設(shè)備和介質(zhì),該方法包括:獲取業(yè)務(wù)對象在目標(biāo)業(yè)務(wù)下的數(shù)據(jù)種群;數(shù)據(jù)種群中任一個(gè)體變量是對業(yè)務(wù)對象在目標(biāo)業(yè)務(wù)下的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)運(yùn)算得到;獲取數(shù)據(jù)種群中的每個(gè)個(gè)體變量的風(fēng)控適應(yīng)度;基于每個(gè)個(gè)體變量...
          • 本申請公開了一種碳排量的預(yù)測方法、裝置和存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。其中,該方法包括:獲取碳排量數(shù)據(jù)點(diǎn)關(guān)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(yù)測模型,其中,碳排量預(yù)測模型為利用多個(gè)數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練得到的、用于預(yù)測未來碳排量的、由多個(gè)神經(jīng)元組成...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N對話模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)裝置,對話模型的訓(xùn)練方法包括:獲取目標(biāo)業(yè)務(wù)場景下的對話數(shù)據(jù),目標(biāo)業(yè)務(wù)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(jìn)行回復(fù)的第一回復(fù)數(shù)據(jù),待訓(xùn)練的目標(biāo)對話模型對第一數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N知識蒸餾方法及相關(guān)裝置,該方法應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域,知識蒸餾方法包括:獲取訓(xùn)練圖像,將訓(xùn)練圖像輸入訓(xùn)練好的教師網(wǎng)絡(luò)中,提取教師網(wǎng)絡(luò)中的第k個(gè)中間層輸出的特征;將訓(xùn)練圖像輸入學(xué)生網(wǎng)絡(luò)中,提取學(xué)生網(wǎng)絡(luò)中的第s個(gè)中間層輸出的特征,其...
          • 本公開涉及一種擴(kuò)散模型的訓(xùn)練方法、圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:基于訓(xùn)練圖像集對教師擴(kuò)散模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練完成的教師擴(kuò)散模型;將所述教師擴(kuò)散模型對應(yīng)的時(shí)間步長區(qū)間劃分為N個(gè)時(shí)間步長子區(qū)間,其中,N>1,...
          • 一種模型訓(xùn)練方法、裝置、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。分布式訓(xùn)練系統(tǒng)包括多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn),用于對AI(人工智能)模型進(jìn)行分布式訓(xùn)練,在前向計(jì)算過程中,通過執(zhí)行AI模型中的前向通信算子在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)間傳輸數(shù)據(jù),分布式訓(xùn)練系統(tǒng)中的計(jì)算節(jié)點(diǎn)獲...
          • 本申請公開了一種基于智能體的控制方法、智能體訓(xùn)練方法、裝置及設(shè)備,屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取對環(huán)境進(jìn)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(jìn)行分割,得到多個(gè)圖像塊,將多個(gè)圖像塊進(jìn)行融合,得到參考圖像,每個(gè)圖像塊包括原始...
          • 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(jìn)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(jìn)行食材和條形碼的關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)不同商超私有條形碼的食材錄入。
          • 本公開是關(guān)于一種二維碼識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:響應(yīng)于檢測到掃描操作,獲取當(dāng)前環(huán)境下的場景信息,所述場景信息用于指示當(dāng)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(shí)長;基于所述曝光時(shí)長,拍攝二維碼圖像...
          • 本公開涉及文件深度比較工具實(shí)現(xiàn)的新設(shè)計(jì)。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(bǔ)丁安裝包生成器系統(tǒng),該系統(tǒng)接收多個(gè)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(bǔ)丁安裝包,其中多個(gè)文件包括改變...
          • 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(shè)備及介質(zhì),根據(jù)前一時(shí)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(dāng)前氣流場信息;在依據(jù)當(dāng)前氣流場信息和歷史顆粒場信息確定當(dāng)前循環(huán)周期對應(yīng)的當(dāng)前顆粒場信息的過程中,通過確定與基材顆...
          • 本發(fā)明涉及地質(zhì)勘探領(lǐng)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(shí)際產(chǎn)出曲線,計(jì)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...
          • 本發(fā)明涉及深基坑支護(hù)領(lǐng)域,且公開了一種基于增量法真實(shí)m值的彈性支點(diǎn)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(jì)算m初始值mi0;第...
          • 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(jìn)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...
          • 本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)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(yù)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(qiáng);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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