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								      本申請涉及存儲設備技術領域，提供一種殼體以及存儲卡設備，所述殼體包括上殼體和下殼體，所述上殼體包括塑膠件和金屬件，所述塑膠件上設有與所述金屬件相適配的鏤空部，所述金屬件嵌入所述鏤空部中，且所述塑膠件上表面與所述金屬件上表面處于同一水平面上；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種神經網絡模型的去偏預測方法、裝置、設備及介質，屬于人工智能技術領域。該方法包括：獲取所述神經網絡模型對輸入數據的第一預測概率，所述第一預測概率用于指示所述輸入數據屬于至少兩種類別中的第一類別的概率；獲取所述神經網絡模型對所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種催化劑圖像專家知識庫構建方法及裝置，該方法包含：采集不同活性催化劑的電鏡圖像，得到對照樣本圖像；構建催化劑活性預測模型，并利用所述催化劑活性預測模型對所述對照樣本圖像進行特征標識，建立催化劑數據集，生成專家知識庫；將待測催化劑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種計算機任務的量子處理方法及相關裝置，屬于量子計算技術領域，方法包括：獲取任務數據；其中，任務數據包括線性方程組和該線性方程組的預設解，線性方程組用于描述待處理的計算機任務；若當前迭代步中，線性方程組的殘差向量不滿足預設收斂條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了低滲致密氣藏氣井動態(tài)產能評價預測方法及裝置。根據目標氣井的氣井日常生產數據、氣藏儲層參數和氣井管柱參數確定所述目標氣井的不同生產時間的產氣指數；獲得所述目標氣井在不同生產時間的擬氣藏壓力；根據所述產氣指數和所述擬氣藏壓力確定所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種致密氣水平井產能預測方法、裝置、設備以及介質。該方法包括：確定目標致密氣水平井；確定目標致密氣水平井的目標含氣指數結果，含氣指數結果是通過致密氣水平井的含氣性與儲層物性之積進行描述；基于目標含氣指數結果，通過預設的產能預測圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數據處理的方法和裝置，涉及計算機技術領域。該方法的一具體實施方式包括：根據趨勢預測模型確定當前時間窗口的異常預測結果，其中，所述趨勢預測模型是根據多個時間窗口中每個時間窗口的業(yè)務異常數據訓練得到的；確定當前時間窗口的異常實際...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種倉庫布局優(yōu)化方法、裝置、電子設備和可讀介質，其中，倉庫布局優(yōu)化方法包括：將存揀比信息和貨架配置信息作為初始化種群代入倉庫布局優(yōu)化模型，存揀比信息是根據倉庫的存儲區(qū)與揀貨區(qū)之間的比值確定的；基于差分進化算法求解倉庫布局優(yōu)化模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及油氣勘探技術領域，公開了一種致密氣藏產能預測方法、系統(tǒng)、終端及介質，包括：獲取電成像測井數據和若干裂縫條數，通過所述電成像測井數據根據若干裂縫條數計算得到裂縫密度；獲取陣列聲波數據，根據所述陣列聲波數據計算得到地應力參數；通過所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種油氣產品及其副產品儲量評估方法及相關裝置，方法包括確定副產品來源并對所述副產品進行提取；從提取的所述副產品中劈分副產品產量；利用劈分的所述副產品產量建立歸屬模型；根據建立的所述歸屬模型建立評估方法。根據油氣生產變化，對噸油耗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度強化學習模型的車輛管理方法及系統(tǒng)。車輛管理方法包括：采集區(qū)域內車輛的各停車站點在各時段對應的歷史動態(tài)數據和車輛實際需求數據，生成訓練樣本集和預測樣本集；對基于深度學習的神經網絡模型進行訓練，得到訓練完成的神經網絡模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N換電電動車隊的電池管理方法及系統(tǒng)，本申請實施例在為車輛確定電池分配方案時，考慮了車輛載重數據、電池的實際使用數據以及駕駛員的駕駛習慣等因素對電池續(xù)航里程的影響，能夠更為準確地為可換電電動車隊設計電池調度方案，并兼顧配送成本和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數據處理方法、裝置、設備以及可讀存儲介質，方法包括：響應于業(yè)務請求，獲取用于驗證業(yè)務請求的驗證掌紋特征及業(yè)務請求所請求的目標業(yè)務的業(yè)務特征；獲取掌紋特征庫及目標業(yè)務關聯(lián)的歷史業(yè)務數據庫；將驗證掌紋特征與掌紋特征庫進行匹配處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了模型訓練方法、路線貨運總體積生成方法、裝置和設備。該方法的一具體實施方式包括：獲取離線路線貨運數據集和實時路線貨運數據集；對該離線路線貨運數據集和該實時路線貨運數據集進行數據修正，以生成修正后離線路線貨運數據集和修正后實...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了作業(yè)時間信息生成方法、裝置、設備、介質和程序產品。該方法的一具體實施方式包括：接收目標用戶對應的客戶端發(fā)送的訂單信息；根據訂單信息，確定訂單信息對應的業(yè)務類型信息和目標用戶輸入的提貨時間信息；根據業(yè)務類型信息和提貨時間信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了物品數據處理的方法、裝置、電子設備和存儲介質，涉及計算機技術領域。該方法的一具體實施方式包括：響應于物品處理指令，獲取對應的物品集合和目標用戶群，以確定物品集合中各物品的屬性參數，查詢目標用戶群中各用戶的屬性參數；基于各物品的屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種推薦模型的訓練方法、信息推薦方法、裝置及電子設備，所述訓練方法包括：獲取訓練樣本數據集，所述訓練樣本數據集中包括多個推薦場景的樣本數據和各樣本數據對應的推薦結果標簽，所述樣本數據包括場景特征數據；基于所述樣本數據集訓練推薦模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數據驅動的壓裂參數設計方法、裝置和設備，該方法包括：基于目標井所在區(qū)塊的油氣藏類型，構建相同油藏類型的樣本數據庫；采用數據分析法對樣本數據庫分析篩選出各個壓裂段的產量影響因素；繪制樣本數據庫中各個壓裂段中產量影響因素的盒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種裂縫性有水砂巖氣藏開發(fā)配產方法及系統(tǒng)，屬于油氣田動態(tài)分析研究領域。所述方法包括基于生產井試井綜合滲透率、儲容比及斷縫指向強度系數，確定優(yōu)化配產井；對確定的優(yōu)化配產井，建立基質?裂縫供氣耦合圖版；基于基質?裂縫供氣耦合圖版，以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種儲氣庫臨界出砂壓差的預測方法、裝置、設備及存儲介質。該方法包括：獲取目標儲氣庫關聯(lián)的各油氣井的注采類型；其中，所述注采類型包括再利用注采井、新鉆井以及單采井；根據各油氣井的注采類型，確定各油氣井匹配的儲層參數；根據各油氣井匹...
								
            
							
            
							
						
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