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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛。其中，該方法包括：獲取具有非目標(biāo)圖像風(fēng)格的第一圖像，第一圖像中包括人物，非目標(biāo)圖像風(fēng)格為除目標(biāo)圖像風(fēng)格之外的任意一種圖像風(fēng)格；對(duì)第一圖像進(jìn)行描述，得到圖像描述信息，圖像描述信息包括人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)蟻群算法的多類型虛擬電廠集群劃分方法和系統(tǒng)，包括：根據(jù)各虛擬電廠的參數(shù)指標(biāo)值，構(gòu)建無(wú)量綱修正矩陣；基于所述無(wú)量綱修正矩陣，利用改進(jìn)的蟻群算法對(duì)預(yù)先構(gòu)建的虛擬電廠多級(jí)選擇模型進(jìn)行求解，得到所述各虛擬電廠的集群劃分結(jié)果；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及用于生成個(gè)性化內(nèi)容的方法、設(shè)備和介質(zhì)。一種用于生成個(gè)性化內(nèi)容的方法包括：獲取基于相同的基礎(chǔ)模型生成的多個(gè)個(gè)性化模型的多組微調(diào)參數(shù)，所述多個(gè)個(gè)性化模型中的每個(gè)個(gè)性化模型用于生成滿足多個(gè)條件中的至少一個(gè)條件的個(gè)性化內(nèi)容；基于所述多組微...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例提供一種價(jià)格信息的預(yù)測(cè)方法、價(jià)格預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、裝置，所述方法包括：獲取影響目標(biāo)價(jià)格的目標(biāo)特征的歷史數(shù)據(jù)；將所述目標(biāo)特征的歷史數(shù)據(jù)輸入價(jià)格預(yù)測(cè)模型，獲得目標(biāo)時(shí)段內(nèi)的目標(biāo)價(jià)格信息；其中，所述價(jià)格預(yù)測(cè)模型基于目標(biāo)特征的數(shù)據(jù)訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、智慧交通等技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)基于第一對(duì)象關(guān)聯(lián)的第一交互數(shù)據(jù)、以及由該任一交互對(duì)象觸發(fā)的第二交互數(shù)據(jù)進(jìn)行行為識(shí)別，在該行為異常時(shí)對(duì)該交互行為及時(shí)攔截處理，提高了行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多方安全區(qū)塊鏈錢包裝置、多方安全區(qū)塊鏈錢包私鑰保護(hù)方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括：私鑰初始化模塊，用于在私鑰初始化階段，隨機(jī)生成私鑰；基于私鑰和預(yù)先獲取的多組GIS信息，生成目標(biāo)多項(xiàng)式，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(duì)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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(duì)應(yīng)的初始崗位標(biāo)簽和候選人對(duì)應(yīng)的初始人才標(biāo)簽；將初始人崗標(biāo)簽與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種太陽(yáng)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(yíng)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及油氣田開(kāi)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(píng)價(jià)方法及裝置。該方法包括：獲取目標(biāo)井對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)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(duì)應(yīng)的權(quán)重和每一類中每種參數(shù)對(duì)應(yīng)的優(yōu)劣狀態(tài)和權(quán)重；根據(jù)每種參數(shù)對(duì)應(yīng)的優(yōu)劣狀態(tài)確定對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      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(cè)方法。該方法首先從監(jiān)測(cè)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并構(gòu)建數(shù)據(jù)集，接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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(duì)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(duì)業(yè)務(wù)對(duì)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種碳排量的預(yù)測(cè)方法、裝置和存儲(chǔ)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(cè)模型，其中，碳排量預(yù)測(cè)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(cè)未來(lái)碳排量的、由多個(gè)神經(jīng)元組成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N對(duì)話模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)裝置，對(duì)話模型的訓(xùn)練方法包括：獲取目標(biāo)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的對(duì)話數(shù)據(jù)，目標(biāo)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的出現(xiàn)頻次小于閾值，對(duì)話數(shù)據(jù)包括第一數(shù)據(jù)以及針對(duì)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(duì)話模型對(duì)第一數(shù)據(jù)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N知識(shí)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(shí)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)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(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：基于訓(xùn)練圖像集對(duì)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(duì)應(yīng)的時(shí)間步長(zhǎng)區(qū)間劃分為N個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)子區(qū)間，其中，N＞1，...
								
            
							
            
							
						
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								      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(duì)AI(人工智能)模型進(jìn)行分布式訓(xùn)練，在前向計(jì)算過(guò)程中，通過(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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(duì)環(huán)境進(jìn)行拍攝得到的原始狀態(tài)圖像；通過(guò)智能體對(duì)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種冰箱及其食材條形碼錄入方法，通過(guò)對(duì)商超打印的私有條形碼進(jìn)行文字識(shí)別和條形碼識(shí)別，自動(dòng)將識(shí)別食材文字和識(shí)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。
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種二維碼識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：響應(yīng)于檢測(cè)到掃描操作，獲取當(dāng)前環(huán)境下的場(chǎng)景信息，所述場(chǎng)景信息用于指示當(dāng)前環(huán)境下的亮度；基于所述場(chǎng)景信息，確定與所述場(chǎng)景信息匹配的曝光時(shí)長(zhǎng)；基于所述曝光時(shí)長(zhǎng)，拍攝二維碼圖像...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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