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          • 本發(fā)明涉及地質(zhì)勘探領(lǐng)域,公開(kāi)了一種壓裂縫網(wǎng)刻畫(huà)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及處理器,所述方法包括:根據(jù)示蹤劑實(shí)際產(chǎn)出曲線(xiàn),計(jì)算壓裂縫網(wǎng)的累積流動(dòng)能力和累積儲(chǔ)存能力;基于所述累積流動(dòng)能力和所述累積儲(chǔ)存能力,確定所述壓裂縫網(wǎng)內(nèi)主裂縫的數(shù)量;根據(jù)所述壓裂...
          • 本發(fā)明涉及深基坑支護(hù)領(lǐng)域,且公開(kāi)了一種基于增量法真實(shí)m值的彈性支點(diǎn)法,包括以下步驟:第一步:第一工況下假定開(kāi)挖面以下各巖土層側(cè)向位移si0,并根據(jù)si0計(jì)算m初始值mi0;第...
          • 本發(fā)明提供了一種走滑斷裂的位移帶貫通性的確定方法及裝置,走滑斷裂的位移帶貫通性的確定方法包括:對(duì)所述走滑斷裂的位移帶內(nèi)的斷裂的形態(tài)進(jìn)行簡(jiǎn)化,以生成簡(jiǎn)化結(jié)果;根據(jù)所述位移帶內(nèi)的R破裂確定所述走滑斷裂的走滑方向;根據(jù)所述簡(jiǎn)化結(jié)果以及所述走滑方向...
          • 本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于結(jié)構(gòu)重參數(shù)化的惡意代碼分類(lèi)方法,包括以下步驟:數(shù)據(jù)預(yù)處理,包括惡意代碼的可視化、圖像尺寸歸一化以及數(shù)據(jù)增強(qiáng);構(gòu)建MDC?RepNet模型,引入Rep M ixer令牌混合算子,并采用結(jié)構(gòu)重參數(shù)化策略...
          • 本公開(kāi)涉及通過(guò)應(yīng)用程序上下文路徑對(duì)許可證席位進(jìn)行計(jì)數(shù)的系統(tǒng)和方法。提供經(jīng)由應(yīng)用程序上下文樹(shù)(120)對(duì)應(yīng)用程序的許可證席位進(jìn)行計(jì)數(shù)的系統(tǒng)和方法,其用于區(qū)分運(yùn)行應(yīng)用程序的遠(yuǎn)程共享軟件和正常本地運(yùn)行的應(yīng)用程序的不同行為。許可API(121)針對(duì)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種社交動(dòng)態(tài)的識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于人工智能領(lǐng)域。方法包括:獲取第一社交動(dòng)態(tài)中的第一文本內(nèi)容,以及獲取第一社交動(dòng)態(tài)中的第一視覺(jué)內(nèi)容,第一視覺(jué)內(nèi)容包括圖像和視頻中的至少一種;通過(guò)多模態(tài)模型,對(duì)第一文本內(nèi)容和第一視覺(jué)內(nèi)容執(zhí)...
          • 本公開(kāi)提供了一種文本分類(lèi)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。方法通過(guò)獲取待分類(lèi)文本;基于第一預(yù)設(shè)文本長(zhǎng)度的文本窗口以及第二預(yù)設(shè)文本長(zhǎng)度的滑動(dòng)步長(zhǎng),對(duì)待分類(lèi)文本進(jìn)行滑動(dòng)窗口拆分,得到多個(gè)第一子文本;將多個(gè)第一子文本輸入預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)分析方法及相關(guān)設(shè)備,其中,方法包括:獲取與目標(biāo)分析內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的多個(gè)文本數(shù)據(jù),并對(duì)與所述目標(biāo)分析內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的多個(gè)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取,得到各文本數(shù)據(jù)中與所述目標(biāo)分析內(nèi)容相關(guān)的要素信息;所述要素信息包括觀點(diǎn)信息;對(duì)所述...
          • 本發(fā)明涉及一種抽油機(jī)電參數(shù)曲線(xiàn)上液擊點(diǎn)位置識(shí)別方法,屬于油田工程技術(shù)領(lǐng)域。對(duì)油井功率數(shù)組分別進(jìn)行長(zhǎng)、短兩種不同周期的加權(quán)移動(dòng)平均濾波處理,并分別求取最大值和最小值;找到數(shù)組中凹點(diǎn)坐標(biāo)和凸點(diǎn)坐標(biāo);使用長(zhǎng)周期濾波后油井功率數(shù)組的凸、凹點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多媒體資源推薦方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標(biāo)推薦任務(wù)的任務(wù)特征;通過(guò)推薦模型中的場(chǎng)景專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò),對(duì)任務(wù)特征進(jìn)行特征提取,得到場(chǎng)景粒度特征;通過(guò)推薦模型中的任務(wù)專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò),對(duì)任務(wù)特征進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法和相關(guān)裝置,方法首先獲取標(biāo)識(shí)目標(biāo)對(duì)象與內(nèi)容間的交互行為的對(duì)象交互數(shù)據(jù),根據(jù)對(duì)象交互數(shù)據(jù)和N個(gè)交互行為類(lèi)型,生成目標(biāo)對(duì)象的N個(gè)交互數(shù)據(jù)序列。交互數(shù)據(jù)序列和交互行為類(lèi)型之間具有對(duì)應(yīng)關(guān)系,且交互行為類(lèi)型根據(jù)交互次數(shù)確定...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品;方法包括:顯示數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)分析界面,其中,數(shù)據(jù)分析界面包括智能助手;響應(yīng)于針對(duì)智能助手的觸發(fā)操作,顯示用于供目標(biāo)對(duì)象與智能助手進(jìn)行會(huì)話(huà)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N文圖生成模型訓(xùn)練方法、文圖生成方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域。文圖生成模型訓(xùn)練方法通過(guò)在文圖生成模型中引入結(jié)構(gòu)化表征模型,可基于結(jié)構(gòu)化表征模型對(duì)文本中細(xì)粒度語(yǔ)義的結(jié)構(gòu)化處理,得到樣本文本對(duì)應(yīng)的各語(yǔ)義向量,從而得到樣...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N視頻處理方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì);方法包括:獲取至少一個(gè)待檢測(cè)視頻和多個(gè)第一聚類(lèi),其中,第一聚類(lèi)是多個(gè)已檢測(cè)視頻的聚類(lèi),多個(gè)第一聚類(lèi)均具有類(lèi)別標(biāo)記;獲取待檢測(cè)視頻的多模態(tài)特征向量;基于多模態(tài)特...
          • 本申請(qǐng)涉及一種問(wèn)答方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:利用預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型框架構(gòu)建預(yù)設(shè)知識(shí)庫(kù),并利用與提問(wèn)內(nèi)容相似的相似內(nèi)容和提問(wèn)內(nèi)容作為輸入至預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型的輸入內(nèi)容,從而提高預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型輸出內(nèi)容與提問(wèn)內(nèi)容的關(guān)聯(lián)程度,以減輕預(yù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)發(fā)送方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括:預(yù)測(cè)當(dāng)期要發(fā)送給目標(biāo)系統(tǒng)的待發(fā)送數(shù)據(jù)的總數(shù)據(jù)量;根據(jù)總數(shù)據(jù)量以及相鄰批次數(shù)據(jù)發(fā)送的預(yù)設(shè)時(shí)間間隔,確定第一單批數(shù)據(jù)量及其對(duì)應(yīng)的第一處理時(shí)長(zhǎng);確定第一處理時(shí)長(zhǎng)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì);本申請(qǐng)實(shí)施例通過(guò)獲取目標(biāo)應(yīng)用對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)交互數(shù)據(jù)源,并從交互數(shù)據(jù)源中采集待核對(duì)數(shù)據(jù);之后,將待核對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,得到待核對(duì)數(shù)據(jù)表,并基于待核對(duì)數(shù)據(jù)表對(duì)預(yù)設(shè)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種PCIe設(shè)備的管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),用以解決現(xiàn)有技術(shù)中PCIe設(shè)備引入時(shí)BMC需要適配開(kāi)發(fā)導(dǎo)致費(fèi)時(shí)費(fèi)力的問(wèn)題。該方法應(yīng)用于目標(biāo)服務(wù)器上的基板管理控制器,包括:確定在目標(biāo)服務(wù)器上已接入的各高速串行計(jì)算機(jī)擴(kuò)展總線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種USB插入檢測(cè)裝置、方法、USB設(shè)備及供電系統(tǒng),本申請(qǐng)涉及電子電路技術(shù)領(lǐng)域,所述USB插入檢測(cè)裝置包括USB插入檢測(cè)模塊和主控模塊;所述USB插入檢測(cè)模塊分別連接所述主控模塊和USB插入裝置;所述USB插入檢測(cè)模塊用于檢測(cè)所述...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了人工智能的人資數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),涉及人資數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過(guò)人工智能收集各類(lèi)員工的相關(guān)數(shù)據(jù);將收集到的數(shù)據(jù)錄入到數(shù)據(jù)庫(kù)中,通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)錄入的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ);將數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)錄入的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)時(shí)的過(guò)程建立異常感知機(jī)制,通...
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