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          • 本公開內(nèi)容提供一種用于預(yù)測(cè)霉菌出現(xiàn)時(shí)間的第一裝置,包括:信息采集單元,其獲得與要被預(yù)測(cè)霉菌出現(xiàn)時(shí)間的環(huán)境相關(guān)的環(huán)境參數(shù),其中,所述環(huán)境參數(shù)包括溫度和濕度;以及處理單元,其基于所述環(huán)境參數(shù),使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)在所述環(huán)境內(nèi)將要出現(xiàn)霉菌的預(yù)計(jì)...
          • 本發(fā)明公開了一種測(cè)控實(shí)驗(yàn)結(jié)果的處理方法、裝置以及量子計(jì)算機(jī),利用本申請(qǐng)的方案,可有效提高對(duì)能譜實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析效率,從而提高量子計(jì)算機(jī)的執(zhí)行效率。另外,本申請(qǐng)的方案直接利用能譜實(shí)驗(yàn)的結(jié)果,在量子芯片粗測(cè)階段就能獲取精確度較高的調(diào)制譜,并且...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了毫米波雷達(dá)安檢儀設(shè)備成像及模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),基于毫米波雷達(dá)對(duì)第一樣本被檢對(duì)象進(jìn)行掃描得到的樣本毫米波原始數(shù)據(jù)和與其對(duì)應(yīng)的樣本雷達(dá)三維體素?cái)?shù)據(jù)對(duì)AI成像網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;基于AI成像網(wǎng)絡(luò)輸出的樣本預(yù)測(cè)雷達(dá)三維體素?cái)?shù)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種多模態(tài)編碼器的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(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,其中方法包括:將當(dāng)前任務(wù)的當(dāng)前訓(xùn)練集中的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至待訓(xùn)練的多模態(tài)編碼器,得到與多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)多模態(tài)特征;根據(jù)至少一個(gè)多模態(tài)特征,...
          • 本發(fā)明提供了一種適用于連續(xù)管的氣液兩相流壓力確定方法及裝置,適用于連續(xù)管的氣液兩相流壓力確定方法包括:按照預(yù)設(shè)長(zhǎng)度間隔將所述連續(xù)管劃分為多個(gè)部分;確定所述多個(gè)部分所處的位置、井斜角以及內(nèi)部的流體流動(dòng)方向;在預(yù)生成的壓力計(jì)算模型庫(kù)中,根據(jù)所述...
          • 本公開提供一種光學(xué)元件中膜層的設(shè)計(jì)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及光學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。上述方法包括:在電子設(shè)備中所加載的目標(biāo)應(yīng)用中,對(duì)待測(cè)試的光學(xué)元件的表面確定入射角的角度范圍,光學(xué)元件的表面帶有膜層;在目標(biāo)應(yīng)用中確定膜層在測(cè)試中將采用的膜層...
          • 本發(fā)明提供一種最佳化零件取放流程的系統(tǒng)及其方法。此系統(tǒng)通過一最佳化演算模塊處理使用者輸入的多個(gè)參數(shù),并將處理后得到的解經(jīng)由該最佳化演算模塊處理而輸出多個(gè)最終參數(shù)。該最佳化演算模塊采用基因演算法,并整合精密設(shè)計(jì)的懲罰機(jī)制,使得使用者僅需提供特...
          • 本發(fā)明提供了一種優(yōu)化MPCVD反應(yīng)腔不同工況下性能的仿真方法,具有這樣的特征,包括以下步驟:步驟S1,通過多物理仿真軟件根據(jù)設(shè)置的幾何參數(shù)構(gòu)建圓柱形MPCVD反應(yīng)腔的幾何模型;步驟S2,對(duì)幾何模型設(shè)置多個(gè)物理場(chǎng)并對(duì)各個(gè)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)劃分;步驟...
          • 本發(fā)明提供了一種MPCVD反應(yīng)腔性能提升的幾何結(jié)構(gòu)優(yōu)化仿真方法,具有這樣的特征,包括以下步驟:步驟S1,在多物理仿真軟件中設(shè)置多個(gè)物理場(chǎng)方程;步驟S2,設(shè)置初始幾何參數(shù);步驟S3,通過多物理仿真軟件根據(jù)初始幾何參數(shù)構(gòu)建圓柱形MPCVD反應(yīng)腔...
          • 本發(fā)明提出了一種基于API序列的深度學(xué)習(xí)惡意軟件檢測(cè)方法,針對(duì)傳統(tǒng)惡意軟件檢測(cè)方法的缺陷進(jìn)行改進(jìn),具備準(zhǔn)確率高、抗干擾能力強(qiáng)、能夠識(shí)別未知新型未知惡意軟件、檢測(cè)經(jīng)過加殼混淆處理的惡意軟件等優(yōu)勢(shì)。其基本思想是:同時(shí)考慮API調(diào)用序列的結(jié)構(gòu)特征...
          • 一種數(shù)據(jù)處理方法,應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,包括:獲取第一輸入和第二輸入;根據(jù)第一輸入和第二輸入,通過編碼器,分別得到編碼器的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)層輸出的第一特征表示和第二特征表示;將第一特征表示和第三特征表示進(jìn)行融合,得到融合特征;根據(jù)融合特征和第二特征表...
          • 本申請(qǐng)公開了一種信息分類模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)的實(shí)施例涉及人工智能及云技術(shù)等技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:針對(duì)N個(gè)類別中的各類別,根據(jù)屬于該類別的樣本信息對(duì)一個(gè)自編碼器進(jìn)行訓(xùn)練,得到該類別對(duì)應(yīng)的自編碼器;將各樣本信息分別輸...
          • 大多數(shù)提高腦電信號(hào)情緒識(shí)別準(zhǔn)確率的方法是增加通道數(shù)和特征種類,雖然獲得了較高的準(zhǔn)確率,但增加了代碼復(fù)雜度,降低了算法效率。因此本發(fā)明提出了一種基于輕量數(shù)據(jù)的情緒識(shí)別方法。首先,提取與情緒相關(guān)性高的頻帶的微分熵特征;其次,基于微分熵特征集,使...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種異常評(píng)價(jià)信息的處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取當(dāng)前周期的各條異常評(píng)價(jià)信息,獲得各異常評(píng)價(jià)信息的語(yǔ)義特征;根據(jù)各語(yǔ)義特征對(duì)各條異常評(píng)價(jià)信息進(jìn)行聚類處理,得到各目標(biāo)聚類簇;對(duì)于...
          • 本公開是關(guān)于一種內(nèi)容推薦方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。內(nèi)容推薦方法包括:在內(nèi)容推薦頁(yè)面,統(tǒng)計(jì)待推薦內(nèi)容的曝光占比和轉(zhuǎn)化占比;其中,所述內(nèi)容推薦頁(yè)面包括多種內(nèi)容,所述待推薦內(nèi)容為所述多種內(nèi)容中的任意一種;根據(jù)所述曝光占比和所述轉(zhuǎn)化占比,確定所述待推薦...
          • 一種數(shù)據(jù)處理方法,應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,包括:在執(zhí)行圖文處理相關(guān)的任務(wù)時(shí),獲取文本,通過第一模型,識(shí)別所述文本中的子文本,所述子文本指示具有視覺特征的第一實(shí)體,獲取所述第一實(shí)體的描述信息,所述描述信息為針對(duì)所述第一實(shí)體的視覺描述,且所述視覺描...
          • 公開了一種知識(shí)圖譜的優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。計(jì)算設(shè)備綜合考慮了不同路徑上的知識(shí)可靠性(融合置信度),對(duì)知識(shí)圖譜中已有的關(guān)系置信度進(jìn)行修正,使知識(shí)圖譜中具有路徑一致性并提供候選的關(guān)系修改建議(優(yōu)化策略),有利...
          • 一種知識(shí)圖譜的對(duì)齊方法,能夠?qū)R實(shí)體間的關(guān)系置信度,統(tǒng)一不同知識(shí)源的知識(shí)質(zhì)量。在該方法中,針對(duì)于不同知識(shí)圖譜中相同的兩個(gè)實(shí)體之間的路徑,基于實(shí)體間的連接關(guān)系所屬的關(guān)系類型,統(tǒng)一確定不同路徑上具有連接關(guān)系的相鄰實(shí)體間的關(guān)聯(lián)程度值,進(jìn)而能夠計(jì)算...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了問答處理的方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,所述方法包括:獲取用戶輸入的問題文本,并根據(jù)所述問題文本,確定目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)表信息;其中,所述目標(biāo)數(shù)據(jù)表信息為預(yù)置數(shù)據(jù)庫(kù)中與所述問題文本相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)表的信息;根據(jù)所述問題文本和...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N目錄樹元數(shù)據(jù)管理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括,確定目標(biāo)目錄樹中多個(gè)元數(shù)據(jù)的目錄層次進(jìn)行分層處理,得到多個(gè)服務(wù)層次,并在每個(gè)服務(wù)層次中將對(duì)應(yīng)的元數(shù)據(jù)分配至更新目錄樹服務(wù);在每個(gè)服務(wù)層次中,分別獲取更新目錄樹服務(wù)中元...
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