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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及一種抽油機(jī)電參數(shù)曲線上液擊點(diǎn)位置識(shí)別方法，屬于油田工程技術(shù)領(lǐng)域。對油井功率數(shù)組分別進(jìn)行長、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)；使用長周期濾波后油井功率數(shù)組的凸、凹點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(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；對所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種文本分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。方法通過獲取待分類文本；基于第一預(yù)設(shè)文本長度的文本窗口以及第二預(yù)設(shè)文本長度的滑動(dòng)步長，對待分類文本進(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種社交動(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)中的第一視覺內(nèi)容，第一視覺內(nèi)容包括圖像和視頻中的至少一種；通過多模態(tài)模型，對第一文本內(nèi)容和第一視覺內(nèi)容執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及通過應(yīng)用程序上下文路徑對許可證席位進(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(120)對應(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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：對所述走滑斷裂的位移帶內(nèi)的斷裂的形態(tài)進(jìn)行簡化，以生成簡化結(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)所述簡化結(jié)果以及所述走滑方向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深基坑支護(hù)領(lǐng)域，且公開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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)勘探領(lǐng)域，公開了一種壓裂縫網(wǎng)刻畫方法、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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種顆粒表面包覆行為過程模擬方法、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信息和歷史氣流場信息，確定當(dāng)前氣流場信息；在依據(jù)當(dāng)前氣流場信息和歷史顆粒場信息確定當(dāng)前循環(huán)周期對應(yīng)的當(dāng)前顆粒場信息的過程中，通過確定與基材顆...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(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)于檢測到掃描操作，獲取當(dāng)前環(huán)境下的場景信息，所述場景信息用于指示當(dāng)前環(huán)境下的亮度；基于所述場景信息，確定與所述場景信息匹配的曝光時(shí)長；基于所述曝光時(shí)長，拍攝二維碼圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種冰箱及其食材條形碼錄入方法，通過對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。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開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：獲取對環(huán)境進(jìn)行拍攝得到的原始狀態(tài)圖像；通過智能體對原始狀態(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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AI(人工智能)模型進(jìn)行分布式訓(xùn)練，在前向計(jì)算過程中，通過執(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種擴(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)散模型對應(yīng)的時(shí)間步長區(qū)間劃分為N個(gè)時(shí)間步長子區(qū)間，其中，N＞1，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N對話模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)裝置，對話模型的訓(xùn)練方法包括：獲取目標(biāo)業(yè)務(wù)場景下的對話數(shù)據(jù)，目標(biāo)業(yè)務(wù)場景的出現(xiàn)頻次小于閾值，對話數(shù)據(jù)包括第一數(shù)據(jù)以及針對第一數(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)對話模型對第一數(shù)據(jù)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種碳排量的預(yù)測方法、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)測模型，其中，碳排量預(yù)測模型為利用多個(gè)數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練得到的、用于預(yù)測未來碳排量的、由多個(gè)神經(jīng)元組成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種業(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)體變量是對業(yè)務(wù)對象在目標(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...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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