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          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域,提供一種光譜處理芯片的優(yōu)化方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),包括:構(gòu)建設計調(diào)制單元的目標函數(shù),目標函數(shù)表征各個調(diào)制單元的微納結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)與目標應用場景的需求之間的映射關系;基于目標應用場景下的自然光譜圖像樣本集對...
          • 本公開提供一種水力壓裂裂縫擴展模擬方法、裝置及電子設備,方法包括:根據(jù)目標區(qū)域壓裂段地質(zhì)參數(shù)、測錄井解釋及巖石力學實驗數(shù)據(jù),利用地質(zhì)力學模型,得到每個壓裂段地應力場分布;利用誘導應力場模型,模擬每個壓裂段誘導應力分布;根據(jù)地應力場分布和誘導...
          • 本發(fā)明提出了采用部分因子設計改進嶺回歸預測的靜電環(huán)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法,包括:基于變壓器的計算模型,建立參數(shù)有限元模型;選取能夠影響靜電環(huán)結(jié)構(gòu)性質(zhì)的多種待優(yōu)化變量,計算各變量的影響因子,比較各個變量對優(yōu)化目標的影響程度,去除無關變量,確定需要進行嶺...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,尤其涉及一種日志匿名化方法、裝置和存儲介質(zhì)。包括:獲取至少一個應用對應的日志信息;根據(jù)數(shù)據(jù)分類算法從日志信息中確定待匿名數(shù)據(jù);對日志信息中的待匿名數(shù)據(jù)進行匿名化處理,得到匿名化日志。本申請實施例用于解決日志不能保...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N隱私求交方法及設備,涉及計算領域。用于根據(jù)經(jīng)過加密和隨機置換處理后的數(shù)據(jù)集確定數(shù)據(jù)集交集,增強了數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩裕Wo了三方數(shù)據(jù)求交的隱私性。該方法包括:獲取數(shù)據(jù)集D1和數(shù)據(jù)集D2,數(shù)據(jù)集D1為多個數(shù)據(jù)集的交集經(jīng)過加密和隨機...
          • 本公開涉及用于確定主機的訪問權限的方法、設備和計算機程序產(chǎn)品。該方法包括響應于接收到來自主機的訪問請求,由存儲服務器執(zhí)行訪問檢查。方法還包括響應于通過訪問檢查,由存儲服務器從管理服務器獲取與主機相關聯(lián)的安全信息。此外,方法還包括由存儲服務器...
          • 本申請?zhí)峁┮环N設備授權系統(tǒng)、方法、裝置、計算機設備及介質(zhì),所述設備授權系統(tǒng)包括掃描設備、終端和服務器,終端被配置為與掃描設備建立連接,獲取掃描設備的設備信息,設備信息包括唯一標識和位置標識;在與服務器連接的狀態(tài)下,向服務器發(fā)送掃描設備的設備...
          • 本公開是關于一種指紋解鎖方法、裝置、設備及可讀存儲介質(zhì),在接收到用戶請求使用指紋解鎖電子設備時,先獲取屏幕狀態(tài)以在息屏狀態(tài)下喚醒屏幕執(zhí)行指紋解鎖,使得指紋解鎖不再受屏幕狀態(tài)限制,通過同時發(fā)送點亮光斑指令和指紋采集指令,使得指紋傳感器采用用戶...
          • 本公開是關于一種信息處理方法、裝置、終端設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,信息處理方法包括:顯示激活碼獲取界面;其中,用戶身份識別卡的管理控件用于調(diào)用所述激活碼獲取界面,所述激活碼獲取界面包括調(diào)用相機進行掃描或圖像采集的界面;通過所述激活碼獲...
          • 本申請公開一種數(shù)據(jù)量化方法,包括:運行人工智能AI模型,獲取AI模型運行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)包括多個群組,確定多個群組中的第一群組中的數(shù)據(jù)的異常程度,異常程度指示第一群組中的數(shù)據(jù)的大小的差異程度,根據(jù)異常程度確定對第一群組中的數(shù)據(jù)進行異...
          • 本說明書實施例提供故障預測方法及裝置、故障預測模型訓練方法及裝置、計算設備、計算機存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品,故障預測方法應用于云計算系統(tǒng),云計算系統(tǒng)包括服務處理單元,故障預測方法包括:獲取服務處理單元的異常日志數(shù)據(jù)以及異常日志數(shù)據(jù)的日志獲取...
          • 本說明書實施例提供故障預測方法、故障預測模型訓練方法、計算設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,其中故障預測方法包括:獲取服務處理單元的異常日志數(shù)據(jù)和單元屬性信息;根據(jù)異常日志數(shù)據(jù),確定異常事件序列;將單元屬性信息和所述異常事件序列輸入故障預測模...
          • 本說明書實施例提供故障預測方法、故障預測模型訓練方法、計算設備、存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品,其中故障預測方法應用于云計算系統(tǒng),云計算系統(tǒng)包括服務處理單元,方法包括:獲取服務處理單元的異常日志數(shù)據(jù),并根據(jù)異常日志數(shù)據(jù),確定異常事件序列;根據(jù)異常...
          • 本公開實施例公開了一種數(shù)據(jù)標注方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),其中該方法包括:獲取新增物料數(shù)據(jù),并確定所述新增物料數(shù)據(jù)對應的第一文本數(shù)據(jù);對所述第一文本數(shù)據(jù)進行文本特征提取,得到第一特征向量;從預設知識庫中確定與所述第一特征向量相似的標簽向...
          • 本發(fā)明涉及一種基于長短時記憶網(wǎng)絡和多元高斯分布的運動預測方法,采集數(shù)據(jù),構(gòu)建模型輸入信息;提取坐標中數(shù)據(jù)計算運動預測數(shù)據(jù)集的均值及方差;進行歸一化處理,然后將歸一化后的數(shù)據(jù)輸入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型;將神經(jīng)網(wǎng)絡輸出分解的參數(shù)進行求得概率密度函數(shù);...
          • 本申請實施例公開了業(yè)務數(shù)據(jù)處理方法、裝置及相關設備,可應用于數(shù)據(jù)處理技術領域。其中方法包括:獲取支付交易數(shù)據(jù);對時間類維度信息進行特征映射處理,得到時間映射特征;對數(shù)值類維度信息進行特征映射處理,得到數(shù)值映射特征;對描述類維度信息進行分詞處...
          • 本申請公開了一種分類預測模型的評估方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及機器學習領域。該方法包括:獲取第一樣本數(shù)據(jù)和多個第二樣本數(shù)據(jù);獲取所述多個第二樣本數(shù)據(jù)分別與所述第一樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關聯(lián)度;基于所述多個第二樣本數(shù)據(jù)分別對應的數(shù)據(jù)關聯(lián)度,...
          • 本申請?zhí)峁┮环N用戶標簽整合方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取目標內(nèi)容、目標內(nèi)容的標簽、以及目標內(nèi)容的標簽向量;根據(jù)目標內(nèi)容的標簽和預設的標簽關系表,確定標簽的上級標簽、以及標簽和上級標簽的標簽層級結(jié)構(gòu);根據(jù)標簽和上級標簽的標簽...
          • 本申請公開了一種推薦內(nèi)容的展示方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及互聯(lián)網(wǎng)技術領域。該方法包括:顯示與第一品牌方有關的第一推薦內(nèi)容;接收針對第一推薦內(nèi)容的內(nèi)容選擇操作,獲取第一推薦內(nèi)容的至少一部分;根據(jù)第一推薦內(nèi)容的至少一部分以及與第一品牌方有關...
          • 本公開涉及一種請求數(shù)據(jù)的處理方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,所述方法包括:獲取新生成的第一請求的配置信息;根據(jù)所述配置信息,查詢客戶端的請求列表中是否存在與所述第一請求相同的第二請求,所述請求列表中維護有待處理的請求;在所述請求...
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