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								      本公開(kāi)提供了一種文本相似識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：獲取待處理的第一文本和第二文本；確定所述第一文本和所述第二文本之間的多維特征，其中，所述多維特征包括以下至少一種：詞語(yǔ)維度特征、句子維度特征和整體篇章維度特征，不...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場(chǎng)景，尤其涉及一種流量異常評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法為：響應(yīng)于針對(duì)目標(biāo)多媒體數(shù)據(jù)觸發(fā)的評(píng)估指示，獲取關(guān)聯(lián)的內(nèi)容描述文本和N組評(píng)論文本，再針對(duì)每組評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多語(yǔ)言翻譯方法、系統(tǒng)、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序，涉及大模型技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取待翻譯的原始語(yǔ)言信息；將原始語(yǔ)言信息輸入至語(yǔ)言翻譯模型中，其中，語(yǔ)言翻譯模型包括分別與多個(gè)資源語(yǔ)言類型相匹配的子語(yǔ)言翻譯模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及存儲(chǔ)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，提供一種殼體以及存儲(chǔ)卡設(shè)備，所述殼體包括上殼體和下殼體，所述上殼體包括塑膠件和金屬件，所述塑膠件上設(shè)有與所述金屬件相適配的鏤空部，所述金屬件嵌入所述鏤空部中，且所述塑膠件上表面與所述金屬件上表面處于同一水平面上；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的去偏預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)的第一預(yù)測(cè)概率，所述第一預(yù)測(cè)概率用于指示所述輸入數(shù)據(jù)屬于至少兩種類別中的第一類別的概率；獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種催化劑圖像專家知識(shí)庫(kù)構(gòu)建方法及裝置，該方法包含：采集不同活性催化劑的電鏡圖像，得到對(duì)照樣本圖像；構(gòu)建催化劑活性預(yù)測(cè)模型，并利用所述催化劑活性預(yù)測(cè)模型對(duì)所述對(duì)照樣本圖像進(jìn)行特征標(biāo)識(shí)，建立催化劑數(shù)據(jù)集，生成專家知識(shí)庫(kù)；將待測(cè)催化劑...
								
            
							
            
							
						
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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??；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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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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