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          • 本發(fā)明涉及油氣田開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種油水井深度調(diào)驅(qū)潛力評(píng)價(jià)方法及裝置。該方法包括:獲取目標(biāo)井對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)層物性、非均質(zhì)性和產(chǎn)出特性或可注入性幾類(lèi)參數(shù)及其對(duì)應(yīng)的權(quán)重和每一類(lèi)中每種參數(shù)對(duì)應(yīng)的優(yōu)劣狀態(tài)和權(quán)重;根據(jù)每種參數(shù)對(duì)應(yīng)的優(yōu)劣狀態(tài)確定對(duì)應(yīng)的...
          • 本發(fā)明涉及一種基于GAT?MULCYCLE的融合空間與多時(shí)間周期特征的多源PM2.5預(yù)測(cè)方法。該方法首先從監(jiān)測(cè)站點(diǎn)獲取的污染物(PM2.5,二氧化硫等)與氣象(風(fēng)速,氣壓等)時(shí)序數(shù)據(jù)以及經(jīng)緯度等空間數(shù)據(jù),然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并構(gòu)建數(shù)據(jù)集,接...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、產(chǎn)品、設(shè)備和介質(zhì),該方法包括:獲取業(yè)務(wù)對(duì)象在目標(biāo)業(yè)務(wù)下的數(shù)據(jù)種群;數(shù)據(jù)種群中任一個(gè)體變量是對(duì)業(yè)務(wù)對(duì)象在目標(biāo)業(yè)務(wù)下的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)運(yùn)算得到;獲取數(shù)據(jù)種群中的每個(gè)個(gè)體變量的風(fēng)控適應(yīng)度;基于每個(gè)個(gè)體變量...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種碳排量的預(yù)測(cè)方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中,該方法包括:獲取碳排量數(shù)據(jù)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的原始碳排量數(shù)據(jù);將原始碳排量數(shù)據(jù)輸入碳排量預(yù)測(cè)模型,其中,碳排量預(yù)測(cè)模型為利用多個(gè)數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練得到的、用于預(yù)測(cè)未來(lái)碳排量的、由多個(gè)神經(jīng)元組成...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N對(duì)話(huà)模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)裝置,對(duì)話(huà)模型的訓(xùn)練方法包括:獲取目標(biāo)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的對(duì)話(huà)數(shù)據(jù),目標(biāo)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的出現(xiàn)頻次小于閾值,對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)包括第一數(shù)據(jù)以及針對(duì)第一數(shù)據(jù)進(jìn)行回復(fù)的第一回復(fù)數(shù)據(jù),待訓(xùn)練的目標(biāo)對(duì)話(huà)模型對(duì)第一數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N知識(shí)蒸餾方法及相關(guān)裝置,該方法應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域,知識(shí)蒸餾方法包括:獲取訓(xùn)練圖像,將訓(xùn)練圖像輸入訓(xùn)練好的教師網(wǎng)絡(luò)中,提取教師網(wǎng)絡(luò)中的第k個(gè)中間層輸出的特征;將訓(xùn)練圖像輸入學(xué)生網(wǎng)絡(luò)中,提取學(xué)生網(wǎng)絡(luò)中的第s個(gè)中間層輸出的特征,其...
          • 本公開(kāi)涉及一種擴(kuò)散模型的訓(xùn)練方法、圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:基于訓(xùn)練圖像集對(duì)教師擴(kuò)散模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練完成的教師擴(kuò)散模型;將所述教師擴(kuò)散模型對(duì)應(yīng)的時(shí)間步長(zhǎng)區(qū)間劃分為N個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)子區(qū)間,其中,N>1,...
          • 一種模型訓(xùn)練方法、裝置、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。分布式訓(xùn)練系統(tǒng)包括多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn),用于對(duì)AI(人工智能)模型進(jìn)行分布式訓(xùn)練,在前向計(jì)算過(guò)程中,通過(guò)執(zhí)行AI模型中的前向通信算子在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)間傳輸數(shù)據(jù),分布式訓(xùn)練系統(tǒng)中的計(jì)算節(jié)點(diǎn)獲...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于智能體的控制方法、智能體訓(xùn)練方法、裝置及設(shè)備,屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取對(duì)環(huán)境進(jìn)行拍攝得到的原始狀態(tài)圖像;通過(guò)智能體對(duì)原始狀態(tài)圖像進(jìn)行分割,得到多個(gè)圖像塊,將多個(gè)圖像塊進(jìn)行融合,得到參考圖像,每個(gè)圖像塊包括原始...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種冰箱及其食材條形碼錄入方法,通過(guò)對(duì)商超打印的私有條形碼進(jìn)行文字識(shí)別和條形碼識(shí)別,自動(dòng)將識(shí)別食材文字和識(shí)別條形碼上傳冰箱食材管理系統(tǒng),并進(jìn)行食材和條形碼的關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)不同商超私有條形碼的食材錄入。
          • 本公開(kāi)是關(guān)于一種二維碼識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:響應(yīng)于檢測(cè)到掃描操作,獲取當(dāng)前環(huán)境下的場(chǎng)景信息,所述場(chǎng)景信息用于指示當(dāng)前環(huán)境下的亮度;基于所述場(chǎng)景信息,確定與所述場(chǎng)景信息匹配的曝光時(shí)長(zhǎng);基于所述曝光時(shí)長(zhǎng),拍攝二維碼圖像...
          • 本公開(kāi)涉及文件深度比較工具實(shí)現(xiàn)的新設(shè)計(jì)。本文提供了針對(duì)文件深度比較系統(tǒng)的方法、系統(tǒng)和非暫態(tài)處理器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。示例方法包括補(bǔ)丁安裝包生成器系統(tǒng),該系統(tǒng)接收多個(gè)文件和請(qǐng)求,以生成合并用于安裝的改變的文件的子集的補(bǔ)丁安裝包,其中多個(gè)文件包括改變...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種顆粒表面包覆行為過(guò)程模擬方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),根據(jù)前一時(shí)刻有限三維空間的歷史顆粒場(chǎng)信息和歷史氣流場(chǎng)信息,確定當(dāng)前氣流場(chǎng)信息;在依據(jù)當(dāng)前氣流場(chǎng)信息和歷史顆粒場(chǎng)信息確定當(dāng)前循環(huán)周期對(duì)應(yīng)的當(dāng)前顆粒場(chǎng)信息的過(guò)程中,通過(guò)確定與基材顆...
          • 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,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...
          技術(shù)分類(lèi)
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