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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種信號(hào)生成方法及量子計(jì)算測控系統(tǒng)。方案如下：第一路由板卡向中控板卡發(fā)送攜帶有第一標(biāo)識(shí)和第一掩碼的第一就緒指令，其中，第一標(biāo)識(shí)用于指示執(zhí)行第一量子計(jì)算任務(wù)的線程，第一掩碼用于指示觸發(fā)第一量子計(jì)算任務(wù)執(zhí)行所需的路由板卡；中控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于融合約束圖貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的群智系統(tǒng)態(tài)勢評(píng)估方法，用來對(duì)無人機(jī)蜂群的戰(zhàn)場目標(biāo)威脅程度進(jìn)行評(píng)估，從而為無人機(jī)蜂群的任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行提供有效的指導(dǎo)。同時(shí)，還可以根據(jù)情報(bào)信息對(duì)敵情進(jìn)行推測和預(yù)測，幫助指揮員制定更加科學(xué)合理的戰(zhàn)術(shù)策略。主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)融合全局與局部信息的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)方法。針對(duì)異質(zhì)性網(wǎng)絡(luò)中的信息聚合損失問題，即已有方法在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚合過程中不能合適地捕獲到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的潛在相關(guān)節(jié)點(diǎn)的問題，該發(fā)明分別從全局和局部視角來建模節(jié)點(diǎn)之間的遠(yuǎn)距離結(jié)構(gòu)相似性和...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種文本糾錯(cuò)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，文本糾錯(cuò)方法，包括：獲取用戶輸入文本中待糾錯(cuò)的目標(biāo)字符，并確定所述目標(biāo)字符對(duì)應(yīng)的第一候選字符以及第二候選字符；其中，所述第一候選字符為對(duì)所述目標(biāo)字符進(jìn)行糾錯(cuò)的候選字符集合中置信度最高的候選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種光譜處理芯片的優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：構(gòu)建設(shè)計(jì)調(diào)制單元的目標(biāo)函數(shù)，目標(biāo)函數(shù)表征各個(gè)調(diào)制單元的微納結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)與目標(biāo)應(yīng)用場景的需求之間的映射關(guān)系；基于目標(biāo)應(yīng)用場景下的自然光譜圖像樣本集對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種水力壓裂裂縫擴(kuò)展模擬方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：根據(jù)目標(biāo)區(qū)域壓裂段地質(zhì)參數(shù)、測錄井解釋及巖石力學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用地質(zhì)力學(xué)模型，得到每個(gè)壓裂段地應(yīng)力場分布；利用誘導(dǎo)應(yīng)力場模型，模擬每個(gè)壓裂段誘導(dǎo)應(yīng)力分布；根據(jù)地應(yīng)力場分布和誘導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了采用部分因子設(shè)計(jì)改進(jìn)嶺回歸預(yù)測的靜電環(huán)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，包括：基于變壓器的計(jì)算模型，建立參數(shù)有限元模型；選取能夠影響靜電環(huán)結(jié)構(gòu)性質(zhì)的多種待優(yōu)化變量，計(jì)算各變量的影響因子，比較各個(gè)變量對(duì)優(yōu)化目標(biāo)的影響程度，去除無關(guān)變量，確定需要進(jìn)行嶺...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種日志匿名化方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：獲取至少一個(gè)應(yīng)用對(duì)應(yīng)的日志信息；根據(jù)數(shù)據(jù)分類算法從日志信息中確定待匿名數(shù)據(jù)；對(duì)日志信息中的待匿名數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，得到匿名化日志。本申請(qǐng)實(shí)施例用于解決日志不能保...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N隱私求交方法及設(shè)備，涉及計(jì)算領(lǐng)域。用于根據(jù)經(jīng)過加密和隨機(jī)置換處理后的數(shù)據(jù)集確定數(shù)據(jù)集交集，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩裕Ｗo(hù)了三方數(shù)據(jù)求交的隱私性。該方法包括：獲取數(shù)據(jù)集D1和數(shù)據(jù)集D2，數(shù)據(jù)集D1為多個(gè)數(shù)據(jù)集的交集經(jīng)過加密和隨機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及用于確定主機(jī)的訪問權(quán)限的方法、設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括響應(yīng)于接收到來自主機(jī)的訪問請(qǐng)求，由存儲(chǔ)服務(wù)器執(zhí)行訪問檢查。方法還包括響應(yīng)于通過訪問檢查，由存儲(chǔ)服務(wù)器從管理服務(wù)器獲取與主機(jī)相關(guān)聯(lián)的安全信息。此外，方法還包括由存儲(chǔ)服務(wù)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N設(shè)備授權(quán)系統(tǒng)、方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)，所述設(shè)備授權(quán)系統(tǒng)包括掃描設(shè)備、終端和服務(wù)器，終端被配置為與掃描設(shè)備建立連接，獲取掃描設(shè)備的設(shè)備信息，設(shè)備信息包括唯一標(biāo)識(shí)和位置標(biāo)識(shí)；在與服務(wù)器連接的狀態(tài)下，向服務(wù)器發(fā)送掃描設(shè)備的設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種指紋解鎖方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，在接收到用戶請(qǐng)求使用指紋解鎖電子設(shè)備時(shí)，先獲取屏幕狀態(tài)以在息屏狀態(tài)下喚醒屏幕執(zhí)行指紋解鎖，使得指紋解鎖不再受屏幕狀態(tài)限制，通過同時(shí)發(fā)送點(diǎn)亮光斑指令和指紋采集指令，使得指紋傳感器采用用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種信息處理方法、裝置、終端設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，信息處理方法包括：顯示激活碼獲取界面；其中，用戶身份識(shí)別卡的管理控件用于調(diào)用所述激活碼獲取界面，所述激活碼獲取界面包括調(diào)用相機(jī)進(jìn)行掃描或圖像采集的界面；通過所述激活碼獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種數(shù)據(jù)量化方法，包括：運(yùn)行人工智能AI模型，獲取AI模型運(yùn)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包括多個(gè)群組，確定多個(gè)群組中的第一群組中的數(shù)據(jù)的異常程度，異常程度指示第一群組中的數(shù)據(jù)的大小的差異程度，根據(jù)異常程度確定對(duì)第一群組中的數(shù)據(jù)進(jìn)行異...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供故障預(yù)測方法及裝置、故障預(yù)測模型訓(xùn)練方法及裝置、計(jì)算設(shè)備、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，故障預(yù)測方法應(yīng)用于云計(jì)算系統(tǒng)，云計(jì)算系統(tǒng)包括服務(wù)處理單元，故障預(yù)測方法包括：獲取服務(wù)處理單元的異常日志數(shù)據(jù)以及異常日志數(shù)據(jù)的日志獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供故障預(yù)測方法、故障預(yù)測模型訓(xùn)練方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中故障預(yù)測方法包括：獲取服務(wù)處理單元的異常日志數(shù)據(jù)和單元屬性信息；根據(jù)異常日志數(shù)據(jù)，確定異常事件序列；將單元屬性信息和所述異常事件序列輸入故障預(yù)測模...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供故障預(yù)測方法、故障預(yù)測模型訓(xùn)練方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中故障預(yù)測方法應(yīng)用于云計(jì)算系統(tǒng)，云計(jì)算系統(tǒng)包括服務(wù)處理單元，方法包括：獲取服務(wù)處理單元的異常日志數(shù)據(jù)，并根據(jù)異常日志數(shù)據(jù)，確定異常事件序列；根據(jù)異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中該方法包括：獲取新增物料數(shù)據(jù)，并確定所述新增物料數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一文本數(shù)據(jù)；對(duì)所述第一文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本特征提取，得到第一特征向量；從預(yù)設(shè)知識(shí)庫中確定與所述第一特征向量相似的標(biāo)簽向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和多元高斯分布的運(yùn)動(dòng)預(yù)測方法，采集數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型輸入信息；提取坐標(biāo)中數(shù)據(jù)計(jì)算運(yùn)動(dòng)預(yù)測數(shù)據(jù)集的均值及方差；進(jìn)行歸一化處理，然后將歸一化后的數(shù)據(jù)輸入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出分解的參數(shù)進(jìn)行求得概率密度函數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，可應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括：獲取支付交易數(shù)據(jù)；對(duì)時(shí)間類維度信息進(jìn)行特征映射處理，得到時(shí)間映射特征；對(duì)數(shù)值類維度信息進(jìn)行特征映射處理，得到數(shù)值映射特征；對(duì)描述類維度信息進(jìn)行分詞處...
								
            
							
            
							
						
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