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								      本說(shuō)明書實(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例公開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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種供水設(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)前用戶在目標(biāo)周...
								
            
							
            
							
						
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								      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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								      本公開是關(guān)于一種事件風(fēng)險(xiǎn)提示方法及裝置、電子設(shè)備以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)事件對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)；獲取預(yù)先構(gòu)建的事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型基于具有分類標(biāo)識(shí)的目標(biāo)事件的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到，歷史生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了業(yè)務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：接收業(yè)務(wù)處理請(qǐng)求，獲取對(duì)應(yīng)的發(fā)車任務(wù)流、發(fā)車任務(wù)流關(guān)聯(lián)的車輛標(biāo)識(shí)和對(duì)應(yīng)的車輛軌跡；根據(jù)發(fā)車任務(wù)流和車輛軌跡，確定車輛軌跡中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的操作類型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種客戶關(guān)系管理方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)字營(yíng)銷技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取銷售員數(shù)據(jù)及目標(biāo)任務(wù)中的客戶數(shù)據(jù)，根據(jù)銷售員數(shù)據(jù)及客戶數(shù)據(jù)確定分發(fā)規(guī)劃模型的決策變量為目標(biāo)任務(wù)是否分發(fā)至銷售員數(shù)據(jù)，目標(biāo)函數(shù)包括：相...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供了一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：展示圖像編輯頁(yè)，所述圖像編輯頁(yè)包括參數(shù)設(shè)置區(qū)和結(jié)果展示區(qū)，其中，所述參數(shù)設(shè)置區(qū)包括商品圖像和候選品類選項(xiàng)；響應(yīng)于針對(duì)所述候選品類選項(xiàng)的選擇事件，獲取目標(biāo)品類選項(xiàng)對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種異常交易的識(shí)別方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取待識(shí)別的第一賬號(hào)關(guān)聯(lián)的賬號(hào)交易數(shù)據(jù)；根據(jù)主節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第一特征向量，和鄰居節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第二特征向量，獲取各個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的注意力權(quán)重；通過(guò)各個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的注意力權(quán)重對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種區(qū)塊鏈操作的校驗(yàn)方法和位圖結(jié)構(gòu)。其中，該方法包括：接收目標(biāo)客戶端發(fā)送的區(qū)塊鏈操作請(qǐng)求；獲取區(qū)塊鏈操作請(qǐng)求攜帶的連接校驗(yàn)信息，其中，連接校驗(yàn)信息為目標(biāo)客戶端根據(jù)從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)獲取的交易序列信息進(jìn)行目標(biāo)處理得到的；從目標(biāo)位圖中與目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種人臉圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取參考人臉和目標(biāo)人臉各自的二維圖像信息；基于各二維圖像信息，分別對(duì)參考人臉和目標(biāo)人臉進(jìn)行三維重建，獲得參考人臉和目標(biāo)人臉各自的三維人臉模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N提升圖像局部區(qū)域畫質(zhì)的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，其方法包括：獲取初始監(jiān)控圖像，確定所述初始監(jiān)控圖像中包含有目標(biāo)的目標(biāo)區(qū)域；裁剪所述初始監(jiān)控圖像，得到包含所述目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)區(qū)域圖像；計(jì)算所述目標(biāo)區(qū)域的拍攝距離；若所述目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于顯微鏡的數(shù)字重聚焦的方法，屬于信息領(lǐng)域中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，其技術(shù)特征在于：針對(duì)于不在聚焦范圍內(nèi)的離焦圖像，可以利用對(duì)聚焦離焦圖像對(duì)的配準(zhǔn)。進(jìn)一步，然后輸入到基于深度學(xué)習(xí)的u?net網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行虛擬重聚焦，聚焦的圖像作為標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于擴(kuò)散模型的虛擬畫作生成器，該發(fā)明利用先進(jìn)的擴(kuò)散模型，結(jié)合隨機(jī)詞條生成器，創(chuàng)造出獨(dú)特的虛擬畫作。本發(fā)明的核心在于擴(kuò)散模型的應(yīng)用，該模型能夠從一系列隨機(jī)詞條中提取關(guān)鍵信息，并根據(jù)這些信息生成高質(zhì)量的虛擬畫作。此外，隨機(jī)詞條生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種圖像處理方法、圖像處理模型的訓(xùn)練方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取包含目標(biāo)人物的第一圖像、目標(biāo)人物的目標(biāo)人體關(guān)鍵點(diǎn)、及包含目標(biāo)服裝的第二圖像；對(duì)第一圖像中目標(biāo)人物的待換裝部位進(jìn)行遮蓋，以獲取包含目標(biāo)遮罩的第三圖像；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理模型訓(xùn)練方法、基于文本的圖像搜索方法、圖像分析方法、計(jì)算設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中所述數(shù)據(jù)處理模型訓(xùn)練方法包括：基于樣本圖像和樣本圖像對(duì)應(yīng)的樣本文本訓(xùn)練包含有編碼層和預(yù)測(cè)層的初始數(shù)據(jù)處理模型，再...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的小目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別定位方法。通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對(duì)小目標(biāo)的特征提取和特征區(qū)域預(yù)測(cè)，通過(guò)在原始YOLOv7網(wǎng)絡(luò)中添加CNeB模塊，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)小目標(biāo)的特征提取能力，在YOLOv7的頸部引入SimAM...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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