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          • 本說(shuō)明書實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理方法,其中數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于片上系統(tǒng)的處理單元,處理單元中包括至少一個(gè)矩陣運(yùn)算單元,包括:接收業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理請(qǐng)求,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理請(qǐng)求攜帶有業(yè)務(wù)矩陣參數(shù);獲取待處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)矩陣參數(shù)在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)處理規(guī)則庫(kù)中確定目標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種交互信息確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),可以應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、車聯(lián)網(wǎng)等各種場(chǎng)景,所述方法包括:獲取目標(biāo)對(duì)象在預(yù)設(shè)應(yīng)用中的目標(biāo)初始信息;將目標(biāo)初始信息輸入對(duì)話信息預(yù)測(cè)模型進(jìn)行應(yīng)用標(biāo)識(shí)預(yù)測(cè)處理以及對(duì)話信息預(yù)測(cè)...
          • 數(shù)據(jù)處理方法,應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,包括:獲取第一數(shù)據(jù),第一數(shù)據(jù)為根據(jù)第一輸入數(shù)據(jù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型得到;對(duì)第一數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理,得到第一壓縮數(shù)據(jù),將第一壓縮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至存儲(chǔ)器;從存儲(chǔ)器讀取第一壓縮數(shù)據(jù)并解壓縮第一壓縮數(shù)據(jù),得到解壓縮后的第一壓...
          • 一種數(shù)據(jù)處理方法,應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,包括:獲取第一數(shù)據(jù),所述第一數(shù)據(jù)為根據(jù)第一輸入數(shù)據(jù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型得到的;對(duì)所述第一數(shù)據(jù)進(jìn)行非均勻量化處理,得到第一壓縮數(shù)據(jù),并將所述第一壓縮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至存儲(chǔ)器;從所述存儲(chǔ)器中讀取所述第一壓縮數(shù)據(jù),并對(duì)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種文本生成處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取輸入詞序列;對(duì)輸入詞序列進(jìn)行文本生成處理,得到生成詞表;按照至少兩個(gè)預(yù)設(shè)長(zhǎng)度分別對(duì)輸入詞序列進(jìn)行采樣,得到各預(yù)設(shè)長(zhǎng)度下的詞組序列,基于詞組序列計(jì)算...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N硅前測(cè)試方法及裝置。通過(guò)本申請(qǐng),通過(guò)模擬真實(shí)的硬盤的瓶頸,使得在操作系統(tǒng)中模擬的虛擬的硬盤的處理能力與真實(shí)的硬盤的處理能力之間盡可能地接近,使得測(cè)試場(chǎng)景與真實(shí)場(chǎng)景之間盡可能地接近,從而使得軟件訪問(wèn)在操作系統(tǒng)中模擬的虛擬的硬盤...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例涉及PCB設(shè)計(jì)或芯片設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種參考電路推薦方法和電子設(shè)備,能夠主動(dòng)推薦參考電路,無(wú)需用戶人工手動(dòng)查找相關(guān)電路,提高制圖的作業(yè)效率,減少人工翻閱歷史原理圖的耗時(shí)。該方法根據(jù)畫布中插入的關(guān)鍵器件,推薦與關(guān)鍵器件匹配的...
          • 本發(fā)明公開了一種孔隙尺度聚合物驅(qū)油的微觀數(shù)值模擬方法,該方法包括:獲得聚合物、油、水粘度,油?聚合物和油水界面張力基礎(chǔ)數(shù)據(jù);對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)部分內(nèi)容數(shù)據(jù)初始化;得到聚合物、油、水在孔隙空間的速度分布;采用聚合物空間分布跟蹤模型,獲得聚合物在空間上...
          • 本發(fā)明提供了一種血泵標(biāo)準(zhǔn)溶血指數(shù)預(yù)測(cè)方法、機(jī)械循環(huán)輔助系統(tǒng)、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì),該預(yù)測(cè)方法包括:獲取待預(yù)測(cè)血泵在第一轉(zhuǎn)速下的實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)溶血指數(shù)分布信息;根據(jù)待預(yù)測(cè)血泵在第一轉(zhuǎn)速下的實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)溶血指數(shù)分布信息以及預(yù)先建立的標(biāo)準(zhǔn)溶血指數(shù)預(yù)測(cè)模型...
          • 本發(fā)明公開了一種在光伏場(chǎng)區(qū)進(jìn)行快速合理布置的填充方法,將所述場(chǎng)地信息、布置信息和光伏設(shè)備信息輸入光伏三維模型中,建立光伏組件標(biāo)準(zhǔn)子陣模型;在光伏組件標(biāo)準(zhǔn)子陣模型的基礎(chǔ)上結(jié)合光伏場(chǎng)區(qū)的場(chǎng)地信息和光伏組件布置信息填充光伏組件標(biāo)準(zhǔn)子陣和部分剩余非...
          • 本發(fā)明公開了一種儲(chǔ)氣庫(kù)氣藏三維地質(zhì)建模方法及系統(tǒng),其中方法包括:建模數(shù)據(jù)預(yù)處理:分析并校正分層與井軌跡誤差,表征剝蝕區(qū)范圍并處理地層構(gòu)造數(shù)據(jù),處理分析測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),確定模型與約束體數(shù)據(jù),形成資料庫(kù);構(gòu)造模型建立:基于平面網(wǎng)格化方法建立...
          • 基于樁基礎(chǔ)和地形的BIM模型進(jìn)行樁長(zhǎng)模擬的方法,屬于建設(shè)工程施工技術(shù)領(lǐng)域,具體設(shè)計(jì)一種基于BIM樁基礎(chǔ)模型和地質(zhì)模型進(jìn)行樁長(zhǎng)預(yù)測(cè)的方法。本發(fā)明的方法,利用Revit以及其可視化編程工具dynamo對(duì)項(xiàng)目的樁基礎(chǔ)和地層快速的參數(shù)化生成土建模型...
          • 本發(fā)明提出了一種基于聯(lián)合仿真的需求響應(yīng)性能關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)篩選方法。目的是對(duì)眾多影響建筑響應(yīng)性能的潛在參數(shù)進(jìn)行全面篩選,精確識(shí)別建筑空調(diào)負(fù)荷需求響應(yīng)不確定性的來(lái)源。該方法包括:構(gòu)建需求響應(yīng)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并制定基線情景和響應(yīng)情景的控制策略:通...
          • 本發(fā)明提出了一種基于多維不確定性參數(shù)的需求響應(yīng)性能評(píng)估方法。目的是通過(guò)識(shí)別影響響應(yīng)性能的不確定參數(shù),評(píng)估在不確定參數(shù)影響下建筑的響應(yīng)性能。該方法包括:構(gòu)建涵蓋需求響應(yīng)的不同時(shí)間階段的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,包括強(qiáng)度指標(biāo)、容量指標(biāo)和反彈率指標(biāo);識(shí)別并分...
          • 本發(fā)明提出了一種基于標(biāo)簽噪聲數(shù)據(jù)生成穩(wěn)定高效無(wú)數(shù)據(jù)模型攻擊方法。已有算法并未同時(shí)解決不穩(wěn)定訓(xùn)練和攻擊效率低問(wèn)題,因此無(wú)法有效解決有限查詢條件下的黑盒攻擊問(wèn)題,從而提出了一種新穎的無(wú)數(shù)據(jù)黑盒攻擊方法。方法包括:首先通過(guò)基于標(biāo)簽噪聲的生成模塊生...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種用于氣溶膠供應(yīng)系統(tǒng)的驗(yàn)證方法、系統(tǒng)及氣溶膠供應(yīng)系統(tǒng),方法包括:氣溶膠供應(yīng)系統(tǒng)接收用戶根據(jù)驗(yàn)證指引信息按照預(yù)設(shè)順序執(zhí)行的多次預(yù)設(shè)操作;根據(jù)預(yù)設(shè)編碼規(guī)則以及所述多次預(yù)設(shè)操作生成待驗(yàn)證信息;將所述待驗(yàn)證信息與存儲(chǔ)在所述氣溶膠...
          • 本申請(qǐng)公開了一種風(fēng)力發(fā)電機(jī)工作狀態(tài)的檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取風(fēng)力發(fā)電機(jī)在預(yù)定時(shí)間段內(nèi)的振動(dòng)信號(hào);將振動(dòng)信號(hào)輸入至預(yù)先訓(xùn)練的特征提取模型,獲取互信息拓?fù)淙终駝?dòng)波形特征矩陣;基于互信息拓?fù)淙终駝?dòng)波形特征矩陣,獲...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種人工智能領(lǐng)域的商戶識(shí)別方法及相關(guān)裝置,其中,該方法包括:將接入目標(biāo)支付平臺(tái)的商戶確定為待識(shí)別商戶;針對(duì)每個(gè)待識(shí)別商戶,通過(guò)品牌識(shí)別模型,根據(jù)待識(shí)別商戶的商戶名稱,確定待識(shí)別商戶所屬的品牌;基于各待識(shí)別商戶各自所屬的品牌...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N商品分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),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,該方法包括:獲取待分類商品的描述信息;基于預(yù)訓(xùn)練的大模型的上下文學(xué)習(xí)能力,從所述描述信息中獲取所述待分類商品的初始關(guān)鍵特征向量;基于所述...
          • 本發(fā)明公開了聯(lián)合離散小波變換和優(yōu)化的SG濾波的PPG信號(hào)降噪方法。本發(fā)明對(duì)原始PPG信號(hào)采用DWT進(jìn)行信號(hào)分解,利用軟閾值對(duì)這些分解后的信號(hào)進(jìn)行軟閾值處理,得到初步的去噪信號(hào);采用網(wǎng)格優(yōu)化來(lái)提前進(jìn)行SG濾波器的參數(shù)選擇,實(shí)現(xiàn)對(duì)PPG信號(hào)的平...
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