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          • 本發(fā)明提出一種場(chǎng)景生成方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取規(guī)劃引導(dǎo)函數(shù)、場(chǎng)景待學(xué)習(xí)參數(shù)和擴(kuò)散模型;根據(jù)規(guī)劃引導(dǎo)函數(shù)、場(chǎng)景待學(xué)習(xí)參數(shù)和擴(kuò)散模型確定降噪迭代過(guò)程的場(chǎng)景概率分布;根據(jù)場(chǎng)景概率分布生成預(yù)測(cè)場(chǎng)景,本發(fā)明通過(guò)將規(guī)劃引導(dǎo)函數(shù)與擴(kuò)散模型結(jié)合...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種計(jì)數(shù)托盤(pán),屬于托盤(pán)技術(shù)領(lǐng)域,解決了通過(guò)人工目測(cè)清點(diǎn)的計(jì)數(shù)方式極為容易存在誤差,最終導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)托盤(pán)數(shù)量的錯(cuò)誤的問(wèn)題。包括托盤(pán)、固定連接在托盤(pán)側(cè)壁上的射頻卡、以及識(shí)別電路、計(jì)數(shù)電路,所述識(shí)別電路單次識(shí)別射頻卡后發(fā)出一次識(shí)別信號(hào),所...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施例涉及用于生成文本的方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括獲取待處理的用戶(hù)輸入。該方法還包括確定用于處理用戶(hù)輸入的文本生成模型的量化參數(shù)和針對(duì)文本生成模型的原始參數(shù)的偏移量,量化參數(shù)是基于偏移量和原始參數(shù)而確定的。該方法還...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取部署在移動(dòng)端側(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的待量化張量;將所述待量化張量轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)表示的方式,得到第一浮點(diǎn)張量,其中,所述第一浮點(diǎn)張量包括符號(hào)部分、指數(shù)部...
          • 本發(fā)明涉及一種評(píng)估對(duì)第一大型語(yǔ)言模型(LLM)的攻擊的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法。所述方法包括:將攻擊數(shù)據(jù)輸入到所述第一LLM;從所述第一LLM接收響應(yīng)于所述輸入的攻擊數(shù)據(jù)的攻擊響應(yīng)數(shù)據(jù);將所述攻擊響應(yīng)數(shù)據(jù)輸入到被配置為評(píng)估LLM攻擊響應(yīng)數(shù)據(jù)的第二L...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。其中方法包括:獲取第一掩碼數(shù)據(jù)和第二掩碼數(shù)據(jù),第一掩碼數(shù)據(jù)和第二掩碼數(shù)據(jù)是采用不同掩碼策略對(duì)第一對(duì)象中的元素進(jìn)行掩碼處理得到的,采用編碼器對(duì)第一掩碼數(shù)據(jù)進(jìn)行第一元素預(yù)測(cè),得到第...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多級(jí)次巖相古地理的勘探區(qū)域預(yù)測(cè)方法及裝置,對(duì)應(yīng)的方法包括:在空間上,根據(jù)同沉積期區(qū)域構(gòu)造活動(dòng)性質(zhì)構(gòu)建巖相古地理演化過(guò)程;其中,空間級(jí)次包括:區(qū)域多板塊、板內(nèi)盆地以及盆內(nèi)構(gòu)造—巖相區(qū)帶;在時(shí)間上,根據(jù)全球海平面變化、構(gòu)造沉...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法,該方法中,可以利用決策業(yè)務(wù)中干預(yù)變量的第一干預(yù)數(shù)據(jù),基于反事實(shí)的思路,對(duì)決策業(yè)務(wù)進(jìn)行因果效應(yīng)估計(jì),其中,基于反事實(shí)的思路獲得的反事實(shí)干預(yù)數(shù)據(jù)可以是連續(xù)型的變量,也可以是離散型的變量,因此,可以在各種決策業(yè)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種確定裂縫?孔隙型氣藏低效氣井關(guān)停的判別方法,屬于油氣藏開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,其特征在于,包括以下步驟:a、對(duì)低效氣井進(jìn)行盈虧平衡分析;b、對(duì)低效氣井進(jìn)行投入產(chǎn)出線(xiàn)性盈虧平衡分析,判斷銷(xiāo)售收入;c、計(jì)算低效氣井采出作業(yè)、油氣處理作業(yè)、...
          • 本申請(qǐng)涉及物流技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種物流線(xiàn)路生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:基于預(yù)設(shè)地理區(qū)域內(nèi)至少一個(gè)地點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的地理位置和物流貨量,確定至少一個(gè)潛在地點(diǎn);基于各個(gè)潛在地點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的第一地理位置、第一發(fā)貨時(shí)刻和第一物流貨量,構(gòu)...
          • 提供了圖像處理方法、裝置和系統(tǒng),其中方法采用了將圖像劃分時(shí)相鄰圖像塊間具有重疊區(qū)域的特定劃分方式,基于該種方式,對(duì)圖像塊進(jìn)行圖像處理時(shí)采用了減小計(jì)算規(guī)模的圖像處理方式,處理得到的處理后圖像塊為原未處理的圖像塊的部分區(qū)域,最后得到的多個(gè)圖像塊...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N定位方法和設(shè)備。該技術(shù)方案中,第一設(shè)備可以根據(jù)城市三維模型和在初始位姿下的視角內(nèi)的圖片確定第一設(shè)備的目標(biāo)位姿,并可以對(duì)視角內(nèi)的目標(biāo)物體進(jìn)行追蹤。該技術(shù)方案可以準(zhǔn)確的對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行定位,并在使用該監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行目標(biāo)物體追蹤時(shí)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:將M個(gè)屏幕探針在虛擬場(chǎng)景空間內(nèi)所命中的面元,確定為待傳播面元,獲取待傳播面元在虛擬場(chǎng)景空間中沿P個(gè)光線(xiàn)方向所發(fā)射的采樣光線(xiàn);將P個(gè)光線(xiàn)方向的采樣光線(xiàn)在虛擬場(chǎng)景空間中所命中的...
          • 本發(fā)明提供了一種數(shù)字服裝建模方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),方法響應(yīng)于響應(yīng)于區(qū)域劃分指令,將數(shù)字服裝模型劃分為第一區(qū)域和第二區(qū)域后,對(duì)第一區(qū)域的厚度進(jìn)行變更。本發(fā)明提出的方案能夠通過(guò)修改特定區(qū)域的網(wǎng)格厚度來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字服裝模型的調(diào)整,大幅提高了設(shè)計(jì)的靈...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種地圖文字標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及地圖、智慧交通、云技術(shù)等領(lǐng)域。該方法包括:確定目標(biāo)地圖中的待標(biāo)注文本;確定待標(biāo)注文本對(duì)應(yīng)的文字定位點(diǎn)在相機(jī)空間中的三維位置信息;確定顯示目標(biāo)地圖的顯示設(shè)備的中心...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括獲取目標(biāo)圖像,基于特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取,確定圖像特征圖,基于解碼器對(duì)所述圖像特征圖進(jìn)行特征解碼,生成特征分割圖,對(duì)所述特征分割圖進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例提供了圖像識(shí)別方法、訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能、地圖等領(lǐng)域,應(yīng)用場(chǎng)景包括但不限于圖像識(shí)別場(chǎng)景。該方法包括:基于獲取到的目標(biāo)圖像和預(yù)設(shè)的域共享提示,確定目標(biāo)圖像的圖像特征向量,預(yù)設(shè)的域共享提示用于表征跨域不變...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種晶圓缺陷分類(lèi)方法、模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。其中,本申請(qǐng)?zhí)峁┑木A缺陷分類(lèi)方案,會(huì)獲取晶圓的多模態(tài)測(cè)試信息,從而將基于晶圓的多模態(tài)測(cè)試信息所生成的多個(gè)測(cè)試圖譜作為晶圓缺陷分類(lèi)的依據(jù),以此實(shí)現(xiàn)了晶圓缺陷分類(lèi)時(shí)考慮了不...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像分類(lèi)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),可應(yīng)用于人工智能、云技術(shù)、智慧交通、地圖、車(chē)載、輔助駕駛等各種場(chǎng)景,該方法包括:在每一輪訓(xùn)練過(guò)程中,從訓(xùn)練樣本集中選取訓(xùn)練圖像進(jìn)行特征提取,通過(guò)訓(xùn)練圖像特征和對(duì)應(yīng)的類(lèi)型標(biāo)簽...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),可應(yīng)用于多媒體資源的任務(wù)理解場(chǎng)景、任務(wù)分類(lèi)場(chǎng)景、目標(biāo)識(shí)別場(chǎng)景等各種場(chǎng)景,方法包括:獲取初始預(yù)訓(xùn)練模型;在初始預(yù)訓(xùn)練模型的輸入層輸入局部提示詞和目標(biāo)文字說(shuō)明;將局部提示詞與輸入輸...
          技術(shù)分類(lèi)
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