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								      本申請公開了一種水文數(shù)據(jù)的處理方法、模型訓練方法和電子設備，涉及數(shù)據(jù)預測領域。其中，該方法包括：獲取流域內(nèi)監(jiān)測到的監(jiān)測水文數(shù)據(jù)，其中，監(jiān)測水文數(shù)據(jù)用于表征與流域的流量具有關聯(lián)關系的水文數(shù)據(jù)；利用特征生成模型基于監(jiān)測水文數(shù)據(jù)對流域的水文特征進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種三維集成電路的構建方法、裝置、設備及介質(zhì)，涉及電路設計技術領域。該方法包括：將初始集成電路中的各子系統(tǒng)劃分為第一子晶粒和第二子晶粒；將各子系統(tǒng)的第一子晶粒和初始集成電路的頂層邏輯進行組合，得到目標芯片的底層晶粒；將各子系統(tǒng)的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N語法糾錯模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)；方法包括：基于目標語言的第一信息樣本集合，對初始語法糾錯模型進行訓練，得到中間語法糾錯模型；獲取目標語言的第二信息樣本集合，第二信息樣本集合中的各第二信息樣本均具有目標語言的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種陣列式傳感器件，包括傳感器陣列和與傳感器陣列相連的讀出電路，其中，每一行傳感器連接到同一控制端，每一列傳感器連接到同一讀出端；讀出電路包括選通單元與處理單元；選通單元包括N個選通子單元，至少2列傳感器的讀出端連接到一個選通子...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施方式提供一種目標量子系統(tǒng)的基態(tài)能量值的確定方法及相關裝置，包括：獲取指定參數(shù)集對應的多個參數(shù)取值集；以最小化量子態(tài)的能量值為目標，調(diào)整參數(shù)取值集中至少部分參數(shù)取值，至達成指定收斂條件，得到目標量子系統(tǒng)的基態(tài)能量值；調(diào)整參數(shù)取值集...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施方式提供了一種量子系統(tǒng)能量值計算方法、測量結果發(fā)送方法及相關裝置。所述方法應用于量子計算系統(tǒng)中的基礎計算單元；所述方法包括：基于泡利分組策略對量子系統(tǒng)對應的哈密頓量包括的多個哈密頓量子項進行分組，得到多個哈密頓量子項組；其中，哈...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及數(shù)據(jù)管理領域，具體涉及一種物品流控制方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備。該物品流控制方法包括：獲取目標物品預先基于元數(shù)據(jù)增設的屬性；在檢測到所述屬性為影響物品流的特殊屬性時，基于所述屬性配置特性標簽；為各所述特性標簽進行賦值得到各所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種運單數(shù)據(jù)處理方法及裝置、電子設備和存儲介質(zhì)，可以應用于智能客服技術領域、大數(shù)據(jù)技術領域、人工智能技術領域。該運單數(shù)據(jù)處理方法包括：從第一數(shù)據(jù)系統(tǒng)中讀取待處理運單的非時效性特征數(shù)據(jù)，并從第二數(shù)據(jù)系統(tǒng)中讀取待處理運單的時效性特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種設備節(jié)能策略生成方法、裝置、系統(tǒng)、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：獲取客戶端上傳的實時用電的總體負荷數(shù)據(jù)；將總體負荷數(shù)據(jù)輸入總體負荷分解模型，得到各設備的負荷貢獻數(shù)據(jù)；將各設備的負荷貢獻數(shù)據(jù)輸入負荷預測模型，預測得到各設備的未來負荷數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法及裝置，單井最優(yōu)產(chǎn)量的確定方法包括：根據(jù)目標油田的儲層表征參數(shù)確定所述目標油田的儲量；根據(jù)所述目標油田的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)構建所述目標油田內(nèi)單井的產(chǎn)量模型；根據(jù)所述儲量、當前的生產(chǎn)成本以及油氣價格、所述產(chǎn)量模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于VUE的用戶工作空間自定制方法包括：步驟S1：獲取項目，設計框架，獲取用戶工作空間自定制方案；步驟S2：構建主對象間的數(shù)據(jù)和成果關聯(lián)關系；步驟S3：建立面向業(yè)務主題的應用模式，支持綜合獲取業(yè)務協(xié)同應用；步驟S4：方案路線...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了資質(zhì)認證信息生成方法、裝置、設備和計算機可讀介質(zhì)。該方法的一具體實施方式包括：響應于接收到資質(zhì)認證請求，獲取技能資質(zhì)選擇請求對應的技能資質(zhì)信息；從該目標服務端中獲取與配置信息獲取請求相對應的認證策略配置信息和認證資質(zhì)認證...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種資源轉(zhuǎn)移方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術領域。該方法包括：響應于針對目標資源轉(zhuǎn)移場景發(fā)起的資源轉(zhuǎn)移操作，調(diào)用與目標資源轉(zhuǎn)移場景對應的資源轉(zhuǎn)移接口向服務器發(fā)起資源轉(zhuǎn)移；接收由資源轉(zhuǎn)移接口或服務器返...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N區(qū)塊鏈交易的處理方法、裝置、電子設備和可讀介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理的區(qū)塊鏈交易，區(qū)塊鏈交易包含有交易標識信息；根據(jù)區(qū)塊鏈交易的交易標識信息，確定區(qū)塊鏈交易在節(jié)點交易池中對應的目標數(shù)據(jù)分區(qū)，其中，節(jié)點交易池中包含多個數(shù)據(jù)分區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于油價調(diào)整的加油站銷量預測方法及裝置，所述方法包括：基于加油站的油價調(diào)整信息，確定油價特征；油價特征用于表征油價調(diào)整對加油站銷量的影響程度；基于油價特征，以及加油站的歷史銷量，預測加油站的未來銷量。本發(fā)明提供的基于油價調(diào)整的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種影響因素確定方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，所述方法包括：根據(jù)第一數(shù)目個初始影響因素中各個初始影響因素的相關性，得到第二數(shù)目個候選影響因素；基于命中次數(shù)和消費數(shù)據(jù)計算第二數(shù)目個候選影響因素各自的權重和矯正系數(shù)；針對所述目標用戶群中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于梯度提升決策樹與環(huán)比分析的建筑能耗預測方法、裝置、設備及介質(zhì)，適用于建筑能耗預測領域，該方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)；基于樣本數(shù)據(jù)，構建初始GBDT模型；對初始GBDT模型進行迭代訓練，得到目標GBDT模型；根據(jù)環(huán)比時間周期，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品；方法包括：獲取對象網(wǎng)格模型、對應對象網(wǎng)格模型的第一紋理參數(shù)，基于第一權重參數(shù)對對象網(wǎng)格模型進行形變處理，得到第一形變對象網(wǎng)格模型；基于第一形變對...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關于一種超分辨率重建方法及裝置、電子設備、存儲介質(zhì)。該方法可以包括：獲取原始圖像，并對所述原始圖像中包含的原始文字進行特征提取，得到所述原始文字的位置特征向量和語義特征向量；在字典庫所含的候選文字中檢索與所述語義特征向量相匹配的目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關于一種圖像的超分辨率處理方法及裝置、電子設備、存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取待處理圖像包含的文本對象，并對所述文本對象執(zhí)行第一超分辨率處理操作，得到與所述文本對象對應的文本超分辨率圖像；對背景圖像執(zhí)行第二超分辨率處理操作，得到背...
								
            
							
            
							
						
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