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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像檢測(cè)方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，該方法包括：獲取查詢圖像以及一個(gè)或多個(gè)提示信息對(duì)，每個(gè)提示信息對(duì)包括一個(gè)提示圖像、以及該提示圖像對(duì)應(yīng)的提示真值；一個(gè)或多個(gè)提示信息對(duì)用于提示執(zhí)行檢測(cè)任務(wù)的種類為第一檢測(cè)任務(wù)；提示真值用...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供電池表面的缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中所述電池表面的缺陷檢測(cè)方法包括：獲取深度傳感器采集的待測(cè)電池表面的深度圖；根據(jù)所述深度圖中各像素點(diǎn)的深度值，確定參考深度值；基于所述各像素點(diǎn)的深度值與所述參考深度值之間...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種圖像處理方法、圖像處理裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取拍攝設(shè)備拍攝的待處理圖像和所述拍攝設(shè)備在拍攝所述待處理圖像時(shí)的運(yùn)動(dòng)路徑；基于所述待處理圖像確定圖像內(nèi)容路徑；基于融合比例對(duì)所述運(yùn)動(dòng)路徑和所述圖像內(nèi)容路徑進(jìn)行融...
								
        
							
        
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供模型部署策略確定方法、模型部署方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中模型部署策略確定方法包括：確定任務(wù)處理模型的模型屬性信息、以及任務(wù)處理模型關(guān)聯(lián)的第二處理器的設(shè)備屬性信息，其中，任務(wù)處理模型部署于任務(wù)處理設(shè)備，任...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種關(guān)于房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)重建方法包括以下步驟：獲取房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復(fù)值，提取有價(jià)值的特征；對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣；使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和訓(xùn)練；采用數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機(jī)制，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于AIGC技術(shù)的房產(chǎn)訊息大數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：收集房產(chǎn)數(shù)據(jù)，利用AIGC技術(shù)分析多維度數(shù)據(jù)，提取有價(jià)值的特征，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型，利用AIGC技術(shù)進(jìn)行圖計(jì)算，揭示不同地區(qū)、房產(chǎn)市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)和影響，通過(guò)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于用戶數(shù)據(jù)的產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。包括：接收創(chuàng)建初始畫(huà)布請(qǐng)求，請(qǐng)求中攜帶用戶信息；在初始畫(huà)布中生成用戶選定的判斷組件；根據(jù)判斷組件對(duì)用戶信息進(jìn)行篩選，得到用戶的屬性信息和用戶的操作行為信息；在判斷組件的基礎(chǔ)上生成數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、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，至少應(yīng)用于人工智能或信息推薦領(lǐng)域，其中，方法包括：獲取推薦內(nèi)容序列對(duì)應(yīng)的多個(gè)廣告槽位的增量屬性特征，以及每一候選廣告信息的第一預(yù)估交互概率；對(duì)廣告槽位的增量屬...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種排班交互方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：顯示第一排班頁(yè)面，第一排班頁(yè)面包含至少一個(gè)成員標(biāo)識(shí)各自對(duì)應(yīng)的排班時(shí)間單元，以及第一選擇控制控件；當(dāng)?shù)谝贿x擇控制控件處于開(kāi)啟狀態(tài)，響應(yīng)于至少一次的時(shí)間單元選擇操作...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供一種對(duì)話文本的生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：獲取對(duì)話過(guò)程中的輸入文本；將輸入文本輸入至文本生成模型，獲得文本生成模型輸出的對(duì)話文本；文本生成模型基于對(duì)樣本輸入文本對(duì)應(yīng)的情感類型標(biāo)簽和情感強(qiáng)度...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種模型權(quán)重壓縮方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重；將第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重，第二數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度小于第一數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度；對(duì)第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種物品屬性對(duì)齊的方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：將物品屬性進(jìn)行分類，確定分類后的所述物品屬性類型；若所述物品屬性類型為非數(shù)值型，則將所述物品屬性通過(guò)自然語(yǔ)言文本構(gòu)造進(jìn)行屬性語(yǔ)義信息補(bǔ)全，得到具有語(yǔ)義...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理的方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取與物品對(duì)應(yīng)的文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述文本數(shù)據(jù)確定所述物品的第一屬性數(shù)據(jù)；根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)確定所述物品的第二屬性數(shù)據(jù)；根據(jù)所述第一屬性數(shù)據(jù)和所述第二...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N芯片熱致翹曲預(yù)測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)和介質(zhì)，根據(jù)有效彈性模量、有效泊松比、有效熱膨脹系數(shù)、材料體積分?jǐn)?shù)、材料彈性模量、材料泊松比和材料熱膨脹系數(shù)和待預(yù)測(cè)芯片版圖的各個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算得待預(yù)測(cè)芯片版圖的當(dāng)前坐標(biāo)系下的初步熱致翹曲位移；根...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種三相電機(jī)等效模型建立方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，方法包括：測(cè)量得到電機(jī)的至少兩個(gè)多相差模阻抗參數(shù)以及至少兩個(gè)多相共模阻抗參數(shù)，并在至少兩個(gè)多相差模阻抗參數(shù)中選取任一參數(shù)作為測(cè)量差模阻抗參數(shù)，在至少兩個(gè)多相共模阻抗參...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N井筒漏噴同存的預(yù)測(cè)方法及裝置，方法包括：通過(guò)所獲取的待測(cè)井筒的歷史井口生產(chǎn)數(shù)據(jù)，校正預(yù)先設(shè)定的初始多相流模型，得到目標(biāo)多相流模型；根據(jù)所獲取的待測(cè)井筒的實(shí)測(cè)PWD值，確定所述待測(cè)井筒的初始診斷結(jié)果；若所述初始診斷結(jié)果為漏噴同...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種性能評(píng)估方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取與測(cè)試設(shè)備的性能關(guān)聯(lián)的特征數(shù)據(jù)，基于預(yù)設(shè)邏輯回歸模型對(duì)測(cè)試設(shè)備進(jìn)行性能評(píng)估，確定測(cè)試設(shè)備的特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)重。基于特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)保持能力的評(píng)估方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。電子設(shè)備包括閃存，所述方法包括：獲取閃存在多個(gè)溫度下對(duì)應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù)；對(duì)每個(gè)溫度對(duì)應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，得到閃存在所述每個(gè)溫度下對(duì)應(yīng)的目標(biāo)翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù)，目標(biāo)翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù)與多...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N地層流量入侵的獲取方法及裝置，方法包括：S1，獲取井筒多相流反演的參數(shù)矩陣；S2，從預(yù)設(shè)的多個(gè)地層的等效入口質(zhì)量流量中，選取試驗(yàn)質(zhì)量流量；S3，基于所述試驗(yàn)質(zhì)量流量及所述參數(shù)矩陣，確定井口壓力；S4，根據(jù)所獲取的井口測(cè)試壓力...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種人機(jī)驗(yàn)證方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括：確定人機(jī)驗(yàn)證圖片區(qū)域中多個(gè)起始點(diǎn)；任一起始點(diǎn)對(duì)應(yīng)一條運(yùn)動(dòng)軌跡；基于起始點(diǎn)，確定每條運(yùn)動(dòng)軌跡的路徑點(diǎn)；任一運(yùn)動(dòng)軌跡包括多個(gè)路徑點(diǎn)；基于路徑點(diǎn)...
								
        
							
        
							
						
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