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          • 本發(fā)明公開了一種特征清洗模型的量化方法和裝置。該方法包括:將訓(xùn)練完成的特征清洗模型作為待量化模型,并確定待量化模型中的目標(biāo)層為待量化層;基于當(dāng)前批次校準(zhǔn)集樣本,對待量化層進(jìn)行模擬量化,得到量化損失;根據(jù)量化損失確定是否對待量化層進(jìn)行激活量化...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N模型訓(xùn)練方法、推薦方法、裝置、電子設(shè)備、計算機(jī)程序產(chǎn)品及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì);方法包括:獲取待訓(xùn)練的推薦模型,并獲取多個訓(xùn)練樣本和各個訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽信息;針對每一訓(xùn)練樣本,對訓(xùn)練樣本進(jìn)行特征映射,得到訓(xùn)練樣本嵌入向量;通過共享...
          • 本發(fā)明提供一種智能體具身識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),應(yīng)用于智能體,所述方法包括:在預(yù)設(shè)場景下基于所述智能體隨機(jī)調(diào)用控制信號,并在所述控制信號發(fā)出后監(jiān)測所述預(yù)設(shè)場景下的多個智能體具身的狀態(tài)變化;根據(jù)各所述智能體具身的狀態(tài)變化,在多個所...
          • 提供了一種風(fēng)險預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及人工智能領(lǐng)域,更具體的涉及大模型領(lǐng)域。該風(fēng)險預(yù)測的方法包括:獲取多模態(tài)投訴數(shù)據(jù),該多模態(tài)投訴數(shù)據(jù)包括第一文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù);將圖像數(shù)據(jù)輸入圖像分類模型,得到該圖像數(shù)據(jù)的分類結(jié)果;根據(jù)分類結(jié)果...
          • 本發(fā)明提供了一種用于斷控儲集體的分類評價方法與裝置及其應(yīng)用,涉及油氣勘探開發(fā)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取預(yù)定區(qū)域上已鉆井的目標(biāo)儲集體的儲集體空間及特征數(shù)據(jù);基于所述儲集體空間及特征數(shù)據(jù),構(gòu)建斷控儲集體的分類評價單元;開展各個評價單元的斷控儲集體地質(zhì)...
          • 本申請公開一種異常檢測方法、介質(zhì)、設(shè)備及產(chǎn)品,可應(yīng)用于游戲、游戲基礎(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)處理等各種場景。方法包括執(zhí)行用于測試各個預(yù)設(shè)的招式在各個預(yù)設(shè)場景下的效果的腳本,以基于執(zhí)行結(jié)果獲取預(yù)設(shè)的多個檢測維度下的招式數(shù)據(jù);基于各個檢測維度下的招式數(shù)據(jù),分...
          • 本申請涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種人機(jī)驗證方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括:確定人機(jī)驗證圖片區(qū)域中多個起始點(diǎn);任一起始點(diǎn)對應(yīng)一條運(yùn)動軌跡;基于起始點(diǎn),確定每條運(yùn)動軌跡的路徑點(diǎn);任一運(yùn)動軌跡包括多個路徑點(diǎn);基于路徑點(diǎn)...
          • 本申請?zhí)峁┑囊环N地層流量入侵的獲取方法及裝置,方法包括:S1,獲取井筒多相流反演的參數(shù)矩陣;S2,從預(yù)設(shè)的多個地層的等效入口質(zhì)量流量中,選取試驗質(zhì)量流量;S3,基于所述試驗質(zhì)量流量及所述參數(shù)矩陣,確定井口壓力;S4,根據(jù)所獲取的井口測試壓力...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)保持能力的評估方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。電子設(shè)備包括閃存,所述方法包括:獲取閃存在多個溫度下對應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特數(shù);對每個溫度對應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,得到閃存在所述每個溫度下對應(yīng)的目標(biāo)翻轉(zhuǎn)比特數(shù),目標(biāo)翻轉(zhuǎn)比特數(shù)與多...
          • 本申請涉及測試技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種性能評估方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括:獲取與測試設(shè)備的性能關(guān)聯(lián)的特征數(shù)據(jù),基于預(yù)設(shè)邏輯回歸模型對測試設(shè)備進(jìn)行性能評估,確定測試設(shè)備的特征數(shù)據(jù)對應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)重。基于特征數(shù)據(jù)對應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)...
          • 本申請?zhí)峁┑囊环N井筒漏噴同存的預(yù)測方法及裝置,方法包括:通過所獲取的待測井筒的歷史井口生產(chǎn)數(shù)據(jù),校正預(yù)先設(shè)定的初始多相流模型,得到目標(biāo)多相流模型;根據(jù)所獲取的待測井筒的實(shí)測PWD值,確定所述待測井筒的初始診斷結(jié)果;若所述初始診斷結(jié)果為漏噴同...
          • 本公開提供了一種三相電機(jī)等效模型建立方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中,方法包括:測量得到電機(jī)的至少兩個多相差模阻抗參數(shù)以及至少兩個多相共模阻抗參數(shù),并在至少兩個多相差模阻抗參數(shù)中選取任一參數(shù)作為測量差模阻抗參數(shù),在至少兩個多相共模阻抗參...
          • 本申請?zhí)峁┮环N芯片熱致翹曲預(yù)測方法、裝置、系統(tǒng)和介質(zhì),根據(jù)有效彈性模量、有效泊松比、有效熱膨脹系數(shù)、材料體積分?jǐn)?shù)、材料彈性模量、材料泊松比和材料熱膨脹系數(shù)和待預(yù)測芯片版圖的各個點(diǎn)坐標(biāo),計算得待預(yù)測芯片版圖的當(dāng)前坐標(biāo)系下的初步熱致翹曲位移;根...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理的方法和裝置,涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括:獲取與物品對應(yīng)的文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù);根據(jù)所述文本數(shù)據(jù)確定所述物品的第一屬性數(shù)據(jù);根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)確定所述物品的第二屬性數(shù)據(jù);根據(jù)所述第一屬性數(shù)據(jù)和所述第二...
          • 本發(fā)明公開了一種物品屬性對齊的方法和裝置,涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括:將物品屬性進(jìn)行分類,確定分類后的所述物品屬性類型;若所述物品屬性類型為非數(shù)值型,則將所述物品屬性通過自然語言文本構(gòu)造進(jìn)行屬性語義信息補(bǔ)全,得到具有語義...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種模型權(quán)重壓縮方法、設(shè)備和存儲介質(zhì),該方法包括:獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重;將第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重,第二數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長度小于第一數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長度;對第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重進(jìn)行...
          • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供一種對話文本的生成方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括:獲取對話過程中的輸入文本;將輸入文本輸入至文本生成模型,獲得文本生成模型輸出的對話文本;文本生成模型基于對樣本輸入文本對應(yīng)的情感類型標(biāo)簽和情感強(qiáng)度...
          • 本申請涉及一種排班交互方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:顯示第一排班頁面,第一排班頁面包含至少一個成員標(biāo)識各自對應(yīng)的排班時間單元,以及第一選擇控制控件;當(dāng)?shù)谝贿x擇控制控件處于開啟狀態(tài),響應(yīng)于至少一次的時間單元選擇操作...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、裝置、電子設(shè)備、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計算機(jī)程序產(chǎn)品,至少應(yīng)用于人工智能或信息推薦領(lǐng)域,其中,方法包括:獲取推薦內(nèi)容序列對應(yīng)的多個廣告槽位的增量屬性特征,以及每一候選廣告信息的第一預(yù)估交互概率;對廣告槽位的增量屬...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于用戶數(shù)據(jù)的產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。包括:接收創(chuàng)建初始畫布請求,請求中攜帶用戶信息;在初始畫布中生成用戶選定的判斷組件;根據(jù)判斷組件對用戶信息進(jìn)行篩選,得到用戶的屬性信息和用戶的操作行為信息;在判斷組件的基礎(chǔ)上生成數(shù)...
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