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          • 本申請(qǐng)涉及一種人工智能的特征提取模型處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取多個(gè)樣本信息,分別提取每個(gè)所述樣本信息的特征,獲得每個(gè)所述樣本信息對(duì)應(yīng)的特征表征向量;分別對(duì)每個(gè)所述特征表征向量進(jìn)行多次掩碼處理,獲...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。在本申請(qǐng)中,第一LLM是利用多個(gè)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練得到的,每個(gè)訓(xùn)練樣本中包含修改指令樣本和對(duì)應(yīng)的期望響應(yīng),該修改指令樣本用于指示對(duì)待修改的提示數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行修改,期望響應(yīng)則包括期望得到的修改...
          • 本發(fā)明提供了一種基于二次聚類(lèi)的光伏電站空間分類(lèi)方法及系統(tǒng),包括:基于所述每個(gè)光伏電站的實(shí)際功率和樣板機(jī)實(shí)際功率,得到所述每個(gè)光伏電站的理論功率;基于每個(gè)光伏電站的理論功率和裝機(jī)容量,得到每個(gè)光伏電站的最大晴空指數(shù),利用最大晴空指數(shù)將每個(gè)光伏...
          • 本發(fā)明涉及氣舉采油工藝工況診斷方法技術(shù)領(lǐng)域,是一種基于樣本域的氣舉工況概率診斷方法,包括模擬氣舉井不同工況時(shí)的生產(chǎn)動(dòng)態(tài),產(chǎn)生大量樣本;再采用K聚類(lèi)算法對(duì)各工況樣本進(jìn)行分析,產(chǎn)生各工況樣本域,確定樣本域中心和域半徑;最后利用實(shí)際生產(chǎn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)及...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N制造裝置及其監(jiān)測(cè)方法、存儲(chǔ)器。制造裝置的監(jiān)測(cè)方法包括:針對(duì)所述制造裝置中的目標(biāo)傳感器的參數(shù)生成預(yù)測(cè)模型;以及,根據(jù)所述預(yù)測(cè)模型,判斷所述目標(biāo)傳感器的參數(shù)在未來(lái)一段工作區(qū)間內(nèi)會(huì)超出規(guī)范時(shí)發(fā)出信息;其中,針對(duì)所述制造裝置中的目標(biāo)傳...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N應(yīng)用程序處理方法及裝置、攻擊防御系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)安全領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)設(shè)備監(jiān)控該計(jì)算機(jī)設(shè)備上運(yùn)行的應(yīng)用程序是否加載網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)。如果監(jiān)控到該應(yīng)用程序加載網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù),并且該應(yīng)用程序中用于加載該網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的運(yùn)行代碼所在的內(nèi)存...
          • 本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種SDK檢測(cè)方法、介質(zhì)及電子設(shè)備,提升SDK動(dòng)態(tài)分析的自動(dòng)化程度和測(cè)試效率。具體地,該SDK檢測(cè)方法中,通過(guò)軟件,自動(dòng)從目標(biāo)SDK中提取用于測(cè)試目標(biāo)SDK的可運(yùn)行樣本的多個(gè)組成部分,然后將多個(gè)組成部分合并之...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種醫(yī)療電子數(shù)據(jù)防篡改可追溯的交換方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:S1:從醫(yī)療用的計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)中獲得醫(yī)療數(shù)據(jù)并生成防篡改可追溯的PDF文件;S2:從防篡改可追溯的PDF文件中獲取數(shù)據(jù);S3:防篡改可追溯數(shù)據(jù)的互聯(lián)互...
          • 本發(fā)明涉及一種多源接入電網(wǎng)等值網(wǎng)絡(luò)模型動(dòng)態(tài)化簡(jiǎn)及仿真方法,包括以下步驟:S1、基于時(shí)域Kron化簡(jiǎn),建立原網(wǎng)絡(luò)模型,化簡(jiǎn)獲得等值網(wǎng)絡(luò)連接關(guān)系及連接參數(shù),得到等值網(wǎng)絡(luò)模型;S2、根據(jù)等值網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)元件進(jìn)行差分化建模,將電力電子開(kāi)關(guān)器件支路加...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于原位流體加熱油頁(yè)巖的加熱井距評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)待評(píng)價(jià)油頁(yè)巖原位區(qū)域的油頁(yè)巖樣品,測(cè)定巖體基本參數(shù);對(duì)油頁(yè)巖樣品進(jìn)行熱解實(shí)驗(yàn),獲得各擬產(chǎn)物的組成以及各擬產(chǎn)物隨溫度變化的組分,基于此,擬合預(yù)先構(gòu)建的基于干酪根熱解的多...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于確定油頁(yè)巖水平井加熱井距的方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)油頁(yè)巖樣品,測(cè)定巖體基本參數(shù);對(duì)油頁(yè)巖樣品進(jìn)行熱解實(shí)驗(yàn),獲得各擬產(chǎn)物的組成以及各擬產(chǎn)物隨溫度變化的組分,基于此,擬合預(yù)先構(gòu)建的基于干酪根熱解的多步總反應(yīng)模型,獲得擬合后的模...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種光罩?jǐn)?shù)據(jù)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),用以實(shí)現(xiàn)對(duì)光罩?jǐn)?shù)據(jù)更為細(xì)致的檢測(cè),從而更加準(zhǔn)確、全面地發(fā)現(xiàn)光罩?jǐn)?shù)據(jù)中的錯(cuò)誤,避免光罩?jǐn)?shù)據(jù)錯(cuò)誤導(dǎo)致版圖結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤,進(jìn)而保證了芯片功能的正確性。本申請(qǐng)?zhí)峁┑墓庹謹(jǐn)?shù)據(jù)檢測(cè)方法,包括:確定芯片的原始...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電流傳感器建模方法,包括:構(gòu)建電流轉(zhuǎn)換電路,其具有檢測(cè)電流輸入端和檢測(cè)電流輸出端,電流轉(zhuǎn)換電路將采樣檢測(cè)電流信號(hào)并轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)并輸出;構(gòu)建偏置電路,其用于將電流轉(zhuǎn)換電路輸出的電壓信號(hào)偏置至設(shè)定值后并輸出;構(gòu)建電壓檢測(cè)電路,...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供文件生成、新聞稿件生成及文件生成模型訓(xùn)練方法,其中所述文件生成方法包括:獲取至少一個(gè)素材文件;基于素材文件,提取實(shí)體數(shù)據(jù)和事件數(shù)據(jù),并基于事件數(shù)據(jù),生成事件描述文件;將實(shí)體數(shù)據(jù)和事件描述文件輸入文件生成模型,基于實(shí)體數(shù)據(jù)對(duì)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種文本理解模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。包括:獲取樣本文本和樣本標(biāo)簽集;將多個(gè)樣本意圖標(biāo)簽和多個(gè)樣本槽位標(biāo)簽輸入預(yù)設(shè)文本理解模型進(jìn)行語(yǔ)義關(guān)系編碼處理,得到意圖標(biāo)簽關(guān)系表示和槽位標(biāo)簽關(guān)系表示;基于預(yù)設(shè)文本理解模型對(duì)樣本文本...
          • 提供一種圖數(shù)據(jù)采樣方法及設(shè)備,該方法包括獲取圖數(shù)據(jù)中的更新邊信息,該更新邊信息指示圖數(shù)據(jù)中新增的連接邊,以及新增的連接邊所連接的第一更新節(jié)點(diǎn)和第二更新節(jié)點(diǎn);確定更新邊信息不滿(mǎn)足預(yù)設(shè)條件,預(yù)設(shè)條件包括第一更新節(jié)點(diǎn)和第二更新節(jié)點(diǎn)均在采樣圖中,且...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種模型的推理計(jì)算方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中該方法包括:接收輸入數(shù)據(jù);按照推理計(jì)算順序,基于所述輸入數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行推理計(jì)算,輸出計(jì)算結(jié)果;其中,所述推理計(jì)算順序基于目標(biāo)有向圖的邊權(quán)重確定;其中,所述目標(biāo)有向圖...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N風(fēng)險(xiǎn)控制模型的評(píng)估方法、系統(tǒng)、計(jì)算設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┑娘L(fēng)險(xiǎn)控制模型的評(píng)估方法,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制模型對(duì)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果,將樣本分為第一樣本集和第二樣本集,根據(jù)任一樣本集中樣本比例的總體方差和該樣本集的標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種供水設(shè)備確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取當(dāng)前用戶(hù)在目標(biāo)周期內(nèi)的用水需求和全屋用水系統(tǒng)信息,其中,全屋用水系統(tǒng)信息包括至少一個(gè)候選供水設(shè)備,一個(gè)候選供水設(shè)備對(duì)應(yīng)一個(gè)流量區(qū)間;根據(jù)用水需求,確定當(dāng)前用戶(hù)在目標(biāo)周...
          • 本申請(qǐng)涉及虛擬電廠領(lǐng)域,尤其涉及虛擬電廠的調(diào)度決策方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:獲取虛擬電廠的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)數(shù)據(jù);將運(yùn)營(yíng)狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完成的長(zhǎng)序列預(yù)測(cè)模型,得到虛擬電廠的狀態(tài)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù);根據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)更新用于輸出調(diào)度策略的調(diào)度網(wǎng)絡(luò)...
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