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          • 本申請公開了一種分類預(yù)測模型的評估方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。該方法包括:獲取第一樣本數(shù)據(jù)和多個第二樣本數(shù)據(jù);獲取所述多個第二樣本數(shù)據(jù)分別與所述第一樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度;基于所述多個第二樣本數(shù)據(jù)分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度,...
          • 本申請實施例公開了業(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);對時間類維度信息進行特征映射處理,得到時間映射特征;對數(shù)值類維度信息進行特征映射處理,得到數(shù)值映射特征;對描述類維度信息進行分詞處...
          • 本發(fā)明涉及一種基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)和多元高斯分布的運動預(yù)測方法,采集數(shù)據(jù),構(gòu)建模型輸入信息;提取坐標中數(shù)據(jù)計算運動預(yù)測數(shù)據(jù)集的均值及方差;進行歸一化處理,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)進行求得概率密度函數(shù);...
          • 本公開實施例公開了一種數(shù)據(jù)標注方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(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)對應(yīng)的第一文本數(shù)據(jù);對所述第一文本數(shù)據(jù)進行文本特征提取,得到第一特征向量;從預(yù)設(shè)知識庫中確定與所述第一特征向量相似的標簽向...
          • 本說明書實施例提供故障預(yù)測方法、故障預(yù)測模型訓(xùn)練方法、計算設(shè)備、存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品,其中故障預(yù)測方法應(yīng)用于云計算系統(tǒng),云計算系統(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...
          • 本說明書實施例提供故障預(yù)測方法、故障預(yù)測模型訓(xùn)練方法、計算設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(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...
          • 本說明書實施例提供故障預(yù)測方法及裝置、故障預(yù)測模型訓(xùn)練方法及裝置、計算設(shè)備、計算機存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品,故障預(yù)測方法應(yīng)用于云計算系統(tǒng),云計算系統(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...
          • 本申請公開一種數(shù)據(jù)量化方法,包括:運行人工智能AI模型,獲取AI模型運行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)包括多個群組,確定多個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)異常程度確定對第一群組中的數(shù)據(jù)進行異...
          • 本公開是關(guān)于一種信息處理方法、裝置、終端設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(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)用相機進行掃描或圖像采集的界面;通過所述激活碼獲...
          • 本公開是關(guān)于一種指紋解鎖方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),在接收到用戶請求使用指紋解鎖電子設(shè)備時,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,通過同時發(fā)送點亮光斑指令和指紋采集指令,使得指紋傳感器采用用戶...
          • 本申請?zhí)峁┮环N設(shè)備授權(quán)系統(tǒng)、方法、裝置、計算機設(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)備信息包括唯一標識和位置標識;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...
          • 本公開涉及用于確定主機的訪問權(quán)限的方法、設(shè)備和計算機程序產(chǎn)品。該方法包括響應(yīng)于接收到來自主機的訪問請求,由存儲服務(wù)器執(zhí)行訪問檢查。方法還包括響應(yīng)于通過訪問檢查,由存儲服務(wù)器從管理服務(wù)器獲取與主機相關(guān)聯(lián)的安全信息。此外,方法還包括由存儲服務(wù)器...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N隱私求交方法及設(shè)備,涉及計算領(lǐng)域。用于根據(jù)經(jīng)過加密和隨機置換處理后的數(shù)據(jù)集確定數(shù)據(jù)集交集,增強了數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩裕Wo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為多個數(shù)據(jù)集的交集經(jīng)過加密和隨機...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種日志匿名化方法、裝置和存儲介質(zhì)。包括:獲取至少一個應(yīng)用對應(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);對日志信息中的待匿名數(shù)據(jù)進行匿名化處理,得到匿名化日志。本申請實施例用于解決日志不能保...
          • 本發(fā)明提出了采用部分因子設(shè)計改進嶺回歸預(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,計算各變量的影響因子,比較各個變量對優(yōu)化目標的影響程度,去除無關(guān)變量,確定需要進行嶺...
          • 本公開提供一種水力壓裂裂縫擴展模擬方法、裝置及電子設(shè)備,方法包括:根據(jù)目標區(qū)域壓裂段地質(zhì)參數(shù)、測錄井解釋及巖石力學(xué)實驗數(shù)據(jù),利用地質(zhì)力學(xué)模型,得到每個壓裂段地應(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)...
          • 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)備及存儲介質(zhì),包括:構(gòu)建設(shè)計調(diào)制單元的目標函數(shù),目標函數(shù)表征各個調(diào)制單元的微納結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)與目標應(yīng)用場景的需求之間的映射關(guān)系;基于目標應(yīng)用場景下的自然光譜圖像樣本集對...
          • 本公開是關(guān)于一種文本糾錯方法、裝置及存儲介質(zhì)。其中,文本糾錯方法,包括:獲取用戶輸入文本中待糾錯的目標字符,并確定所述目標字符對應(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所述目標字符進行糾錯的候選字符集合中置信度最高的候選...
          • 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節(jié)點的潛在相關(guān)節(jié)點的問題,該發(fā)明分別從全局和局部視角來建模節(jié)點之間的遠距離結(jié)構(gòu)相似性和...
          • 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)勢評估方法,用來對無人機蜂群的戰(zhàn)場目標威脅程度進行評估,從而為無人機蜂群的任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行提供有效的指導(dǎo)。同時,還可以根據(jù)情報信息對敵情進行推測和預(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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