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          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種媒體資源的搜索方法及裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:響應(yīng)于目標(biāo)設(shè)備的當(dāng)前搜索信息,搜索媒體資源庫(kù)中與當(dāng)前搜索信息匹配的媒體資源;在搜索到與當(dāng)前搜索信息匹配的第一媒體資源、且第一媒體資源被允許使用時(shí),將第一媒體資源...
          • 本公開(kāi)提供一種圖像預(yù)測(cè)方法及裝置,方法包括:獲取待預(yù)測(cè)的目標(biāo)文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像;將所述目標(biāo)圖像作為輸入?yún)?shù),輸入至訓(xùn)練完成的圖像預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算,預(yù)測(cè)得到與所述目標(biāo)圖像存在預(yù)設(shè)排序的關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)圖像;其中,所述圖像預(yù)測(cè)模型為基于至少...
          • 本申請(qǐng)涉及一種圖數(shù)據(jù)摘要生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取圖數(shù)據(jù)摘要集,將圖數(shù)據(jù)摘要集中不同用戶的圖數(shù)據(jù)摘要進(jìn)行組合,得到各摘要組合,并計(jì)算各摘要組合中圖數(shù)據(jù)摘要之間的差別程度;針對(duì)每個(gè)摘要組合,根據(jù)摘要...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供一種菜譜推薦方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法可以包括:根據(jù)歷史食用食材,獲取用戶待食用的預(yù)測(cè)食材,所述歷史食用食材是所述用戶在歷史時(shí)間段內(nèi)食用過(guò)的食材,根據(jù)身體指標(biāo)數(shù)據(jù)和食材圖譜,獲取第一關(guān)聯(lián)食材,所述第一關(guān)聯(lián)食材是在所...
          • 本發(fā)明提供的一種分方位面元數(shù)據(jù)的方位角劃分方法及系統(tǒng),所述劃分方法包括:建立四項(xiàng)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,用于分方位面元數(shù)據(jù)屬性均勻性的定量分析;對(duì)方位角進(jìn)行微調(diào);對(duì)方位角進(jìn)行優(yōu)選。本發(fā)明提出了一種新型的面向分方位面元數(shù)據(jù)的方位角劃分方法,該方法在兩種傳統(tǒng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種資源受限硬件設(shè)備與AI模型適配度分析及裝置,該方法包括:確定AI模型推理過(guò)程的硬件資源需求;分別通過(guò)計(jì)算獲得計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和帶寬資源對(duì)應(yīng)的最小時(shí)延,并結(jié)合硬件的系統(tǒng)最小時(shí)延,得到AI模型推理的最小理論時(shí)延;確定所述AI模...
          • 本公開(kāi)提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、相關(guān)設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)處理方法包括:獲取目標(biāo)對(duì)象在連續(xù)多個(gè)時(shí)刻下的行為數(shù)據(jù),其中連續(xù)多個(gè)時(shí)刻中的最后一個(gè)時(shí)刻是第一時(shí)刻,第一時(shí)刻的下一時(shí)刻是第二時(shí)刻;通過(guò)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型的第...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N服裝版型生成方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,服裝版型生成方法包括:獲取所述目標(biāo)服裝的數(shù)字信息承載物;對(duì)所述目標(biāo)服裝的數(shù)字信息承載物進(jìn)行部件單元拆解,得到所述目標(biāo)服裝的部件單元,并基于所述目標(biāo)服裝的部件單元確定所述目標(biāo)服裝...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于定量加速試驗(yàn)的裝備可靠性試驗(yàn)剖面生成方法,涉及加速試驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)獲取針對(duì)目標(biāo)裝備的可靠性指標(biāo)以及統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)方案;根據(jù)可靠性指標(biāo)以及統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)方案,確定針對(duì)目標(biāo)裝備的常規(guī)試驗(yàn)總時(shí)間以及基準(zhǔn)循環(huán)次數(shù);根據(jù)目標(biāo)裝備針對(duì)目標(biāo)應(yīng)力...
          • 本發(fā)明提供的一種基于陡坡帶砂礫巖結(jié)構(gòu)的綜合地質(zhì)建模方法及系統(tǒng),所述建模方法包括:步驟S1:建立與陡坡帶砂礫巖可對(duì)比的模型,獲得對(duì)比模型;步驟S2:對(duì)建立的對(duì)比模型進(jìn)行構(gòu)型層次結(jié)構(gòu)解剖;步驟S3:建立陡坡帶砂礫巖構(gòu)型層次結(jié)構(gòu)模式;步驟S4:通...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種水文數(shù)據(jù)的處理方法、模型訓(xùn)練方法和電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域。其中,該方法包括:獲取流域內(nèi)監(jiān)測(cè)到的監(jiān)測(cè)水文數(shù)據(jù),其中,監(jiān)測(cè)水文數(shù)據(jù)用于表征與流域的流量具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的水文數(shù)據(jù);利用特征生成模型基于監(jiān)測(cè)水文數(shù)據(jù)對(duì)流域的水文特征進(jìn)...
          • 本發(fā)明提供一種三維集成電路的構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及電路設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:將初始集成電路中的各子系統(tǒng)劃分為第一子晶粒和第二子晶粒;將各子系統(tǒng)的第一子晶粒和初始集成電路的頂層邏輯進(jìn)行組合,得到目標(biāo)芯片的底層晶粒;將各子系統(tǒng)的第...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)法糾錯(cuò)模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì);方法包括:基于目標(biāo)語(yǔ)言的第一信息樣本集合,對(duì)初始語(yǔ)法糾錯(cuò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到中間語(yǔ)法糾錯(cuò)模型;獲取目標(biāo)語(yǔ)言的第二信息樣本集合,第二信息樣本集合中的各第二信息樣本均具有目標(biāo)語(yǔ)言的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種陣列式傳感器件,包括傳感器陣列和與傳感器陣列相連的讀出電路,其中,每一行傳感器連接到同一控制端,每一列傳感器連接到同一讀出端;讀出電路包括選通單元與處理單元;選通單元包括N個(gè)選通子單元,至少2列傳感器的讀出端連接到一個(gè)選通子...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施方式提供一種目標(biāo)量子系統(tǒng)的基態(tài)能量值的確定方法及相關(guān)裝置,包括:獲取指定參數(shù)集對(duì)應(yīng)的多個(gè)參數(shù)取值集;以最小化量子態(tài)的能量值為目標(biāo),調(diào)整參數(shù)取值集中至少部分參數(shù)取值,至達(dá)成指定收斂條件,得到目標(biāo)量子系統(tǒng)的基態(tài)能量值;調(diào)整參數(shù)取值集...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施方式提供了一種量子系統(tǒng)能量值計(jì)算方法、測(cè)量結(jié)果發(fā)送方法及相關(guān)裝置。所述方法應(yīng)用于量子計(jì)算系統(tǒng)中的基礎(chǔ)計(jì)算單元;所述方法包括:基于泡利分組策略對(duì)量子系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的哈密頓量包括的多個(gè)哈密頓量子項(xiàng)進(jìn)行分組,得到多個(gè)哈密頓量子項(xiàng)組;其中,哈...
          • 本公開(kāi)涉及數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域,具體涉及一種物品流控制方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。該物品流控制方法包括:獲取目標(biāo)物品預(yù)先基于元數(shù)據(jù)增設(shè)的屬性;在檢測(cè)到所述屬性為影響物品流的特殊屬性時(shí),基于所述屬性配置特性標(biāo)簽;為各所述特性標(biāo)簽進(jìn)行賦值得到各所述...
          • 本公開(kāi)提供了一種運(yùn)單數(shù)據(jù)處理方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),可以應(yīng)用于智能客服技術(shù)領(lǐng)域、大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域、人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該運(yùn)單數(shù)據(jù)處理方法包括:從第一數(shù)據(jù)系統(tǒng)中讀取待處理運(yùn)單的非時(shí)效性特征數(shù)據(jù),并從第二數(shù)據(jù)系統(tǒng)中讀取待處理運(yùn)單的時(shí)效性特征...
          • 本發(fā)明提供一種設(shè)備節(jié)能策略生成方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,包括:獲取客戶端上傳的實(shí)時(shí)用電的總體負(fù)荷數(shù)據(jù);將總體負(fù)荷數(shù)據(jù)輸入總體負(fù)荷分解模型,得到各設(shè)備的負(fù)荷貢獻(xiàn)數(shù)據(jù);將各設(shè)備的負(fù)荷貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)輸入負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)得到各設(shè)備的未來(lái)負(fù)荷數(shù)...
          • 本發(fā)明提供了一種單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法及裝置,單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法包括:根據(jù)目標(biāo)油田的儲(chǔ)層表征參數(shù)確定所述目標(biāo)油田的儲(chǔ)量;根據(jù)所述目標(biāo)油田的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建所述目標(biāo)油田內(nèi)單井的產(chǎn)量模型;根據(jù)所述儲(chǔ)量、當(dāng)前的生產(chǎn)成本以及油氣價(jià)格、所述產(chǎn)量模...
          技術(shù)分類(lèi)
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