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          • 本說明書實施例提供一種數(shù)據(jù)分布控制方法、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì),該方法可包括:根據(jù)提交至數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的歷史查詢語句,生成針對所述數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中的多張數(shù)據(jù)表的謂詞應(yīng)用統(tǒng)計信息;根據(jù)所述謂詞應(yīng)用統(tǒng)計信息,確定所述多張數(shù)據(jù)表中的熱點數(shù)據(jù)表以...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品;本申請實施例可應(yīng)用于人工智能,獲取業(yè)務(wù)服務(wù)端的當(dāng)前業(yè)務(wù)數(shù)據(jù);基于目標(biāo)業(yè)務(wù)標(biāo)簽信息,對業(yè)務(wù)服務(wù)端對應(yīng)的歷史業(yè)務(wù)標(biāo)簽信息進(jìn)行更新處理,得到業(yè)務(wù)服務(wù)端對應(yīng)的更新后業(yè)務(wù)標(biāo)簽信息;針對...
          • 本申請涉及一種網(wǎng)頁處理方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。本申請實施例可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景。所述方法包括:基于目標(biāo)品牌對應(yīng)的品牌特征和目標(biāo)網(wǎng)頁類型對應(yīng)的類型特征,從候選網(wǎng)頁集中確定目標(biāo)網(wǎng)頁;調(diào)...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)過濾方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取用戶賬號在歷史時間段內(nèi)的真實曝光數(shù)據(jù),真實曝光數(shù)據(jù)是指已經(jīng)在用戶賬號登錄的客戶端進(jìn)行顯示的內(nèi)容;獲取用戶賬號在歷史時間段內(nèi)的優(yōu)質(zhì)曝光數(shù)據(jù),優(yōu)質(zhì)曝光數(shù)據(jù)...
          • 本申請實施例提供了一種任務(wù)處理的方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,具體可以涉及人工智能和云技術(shù)等領(lǐng)域,該方法可以包括:獲取各個對象的對象數(shù)據(jù)以及目標(biāo)任務(wù);目標(biāo)任務(wù)包括:訓(xùn)練任務(wù)、優(yōu)化任務(wù)或者意向度評級任務(wù)中的至少...
          • 本申請公開了一種內(nèi)容推薦方法和相關(guān)裝置,可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、車載場景等各種場景。通過目標(biāo)推薦模型對獲取的多個候選內(nèi)容進(jìn)行推薦預(yù)測,得到每個候選內(nèi)容的推薦預(yù)測值。通過興趣探索模型對多個候選內(nèi)容分別進(jìn)行興趣探索,得到每個候選內(nèi)容的第一預(yù)測...
          • 本申請公開一種實體推薦方法、裝置、存儲介質(zhì)、設(shè)備及程序產(chǎn)品,應(yīng)用于實體推薦場景。方法包括:獲取待處理數(shù)據(jù),待處理數(shù)據(jù)包括目標(biāo)實體對應(yīng)的N個候選實體待處理數(shù)據(jù);對待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理,生成每個候選實體對應(yīng)的序列特征編碼數(shù)據(jù)與位置特征編碼數(shù)據(jù)...
          • 本申請屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種機密計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。本申請通過當(dāng)目標(biāo)可信實例接收到機密計算請求后,從接收到的機密計算請求中讀取函數(shù)標(biāo)識,機密計算請求由主控應(yīng)用通過可信連接發(fā)送至所述目標(biāo)可信實例;獲取函數(shù)標(biāo)識對應(yīng)的目...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N樣本增強方法、機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、計算機程序產(chǎn)品及可讀存儲介質(zhì);方法包括:獲取原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,其中,所述原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括多個類別的原始樣本,每個所述類別的原始樣本具有多個模態(tài);確定每個所述類別包括的所述原始...
          • 本公開提供的堿基檢測的方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),獲取視場中的圖像數(shù)據(jù),并根據(jù)待檢測數(shù)據(jù)在圖像數(shù)據(jù)中的位置信息對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行截取處理,得到圖像塊數(shù)據(jù);根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練好的預(yù)設(shè)檢測模型對圖像塊數(shù)據(jù)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理,得到待檢測轉(zhuǎn)換向量;基于...
          • 本公開提供的堿基識別的方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),獲取圖像數(shù)據(jù),對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化,得到信號強度數(shù)據(jù),對信號強度數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,得到輸入數(shù)據(jù);根據(jù)已完成訓(xùn)練的預(yù)設(shè)檢測模型對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,得到待檢測轉(zhuǎn)換向量;對待檢測轉(zhuǎn)換向量進(jìn)行空間...
          • 本公開實施例提供一種多模態(tài)特征提取模型的預(yù)訓(xùn)練方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備。一具體實施方式包括:根據(jù)多個多模態(tài)信息中的視覺信息和文本信息,以及視覺編碼器、文本編碼器和融合層,確定分類標(biāo)簽為正樣本的多個第一融合特征,以及分類標(biāo)簽為負(fù)樣本的多個第二融...
          • 本發(fā)明提供了一種用于自動駕駛仿真測試的方法。該方法包括導(dǎo)入用于評估自動駕駛測試場景的測試場景度量本體;根據(jù)具體測試場景需求和具體測試場景本體實例的知識圖譜,計算具體測試場景的相關(guān)度量;以及根據(jù)所述測試場景度量本體和所述計算的相關(guān)度量,生成具...
          • 本發(fā)明公開了一種建筑級電制冷機組運行策略優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),適用于能源優(yōu)化領(lǐng)域,該方法包括:建立制冷機組的日前優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型;結(jié)合制冷機組功率上下限約束、制冷機組最小開關(guān)機時長約束、制冷機組爬坡約束、制冷機組開關(guān)機狀態(tài)約束、制冷機...
          • 本發(fā)明公開了一種頁巖氣水平段氣液兩相流型及壓降預(yù)測方法和裝置,涉及頁巖氣排水采氣工藝技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取頁巖氣井基礎(chǔ)數(shù)據(jù);依據(jù)獲取的頁巖氣井基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計算水平段起始點氣液兩相流動壓力;水平段計算節(jié)點劃分及流量確定;計算各節(jié)點內(nèi)壓降;計...
          • 本發(fā)明公開了一種利用數(shù)值模擬研究密閉容器內(nèi)可燃?xì)怏w燃爆特性的方法,具體步驟如下,步驟一、建立密閉容器內(nèi)可燃?xì)怏w燃爆的描述性反應(yīng)動力學(xué)模型;步驟二、建立密閉容器內(nèi)可燃?xì)怏w燃爆的三維計算流體力學(xué)數(shù)學(xué)模型;步驟三、通過耦合上述三維計算流體力學(xué)數(shù)學(xué)...
          • 本發(fā)明提供一種電子組件布局方法,包含由一運算裝置執(zhí)行:加載多筆電子線路圖檔;根據(jù)電子線路圖檔取得多筆組件數(shù)據(jù),包含多筆組件編號及多筆連接腳位數(shù)據(jù);在一空白圖檔上定義多個組件布局區(qū)及一機構(gòu)區(qū),多個組件布局區(qū)分別對應(yīng)于電子線路圖檔的多個頁面;根...
          • 本發(fā)明提供一種首字下沉段落的檢測方法及裝置,涉及文檔識別技術(shù)領(lǐng)域,其中,首字下沉段落的檢測方法,包括:在待檢測段落的文本行特征符合預(yù)設(shè)文本行條件的情況下,從所述待檢測段落中提取設(shè)定數(shù)量個非修飾性的目標(biāo)元素;對各所述目標(biāo)元素進(jìn)行元素類型統(tǒng)計,...
          • 本公開提出了用于事件關(guān)聯(lián)的方法、裝置和計算機程序產(chǎn)品。可以計算當(dāng)前事件的當(dāng)前事件向量。可以獲得與歷史事件集合相對應(yīng)的歷史事件向量集合。可以根據(jù)所述當(dāng)前事件向量和所述歷史事件向量集合,從所述歷史事件集合中搜索與所述當(dāng)前事件相似的相似事件集合。...
          • 本申請公開了一種模型更新方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)、產(chǎn)品,該方法包括:在獲取到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之后,對該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中至少一個算子進(jìn)行參數(shù)量更新處理,得到更新后模型,以使該更新后模型的參數(shù)量高于該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)量,并使得該更新后模型的運行耗時低...
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