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								      本申請公開一種異常檢測方法、介質(zhì)、設備及產(chǎn)品，可應用于游戲、游戲基礎技術(shù)、數(shù)據(jù)處理等各種場景。方法包括執(zhí)行用于測試各個預設的招式在各個預設場景下的效果的腳本，以基于執(zhí)行結(jié)果獲取預設的多個檢測維度下的招式數(shù)據(jù)；基于各個檢測維度下的招式數(shù)據(jù)，分...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及計算機技術(shù)領域，提供一種人機驗證方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。該方法包括：確定人機驗證圖片區(qū)域中多個起始點；任一起始點對應一條運動軌跡；基于起始點，確定每條運動軌跡的路徑點；任一運動軌跡包括多個路徑點；基于路徑點...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?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，從預設的多個地層的等效入口質(zhì)量流量中，選取試驗質(zhì)量流量；S3，基于所述試驗質(zhì)量流量及所述參數(shù)矩陣，確定井口壓力；S4，根據(jù)所獲取的井口測試壓力...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)保持能力的評估方法、電子設備及存儲介質(zhì)。電子設備包括閃存，所述方法包括：獲取閃存在多個溫度下對應的初始翻轉(zhuǎn)比特數(shù)；對每個溫度對應的初始翻轉(zhuǎn)比特數(shù)進行數(shù)據(jù)擬合，得到閃存在所述每個溫度下對應的目標翻轉(zhuǎn)比特數(shù)，目標翻轉(zhuǎn)比特數(shù)與多...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及測試技術(shù)領域，提供了一種性能評估方法、電子設備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取與測試設備的性能關聯(lián)的特征數(shù)據(jù)，基于預設邏輯回歸模型對測試設備進行性能評估，確定測試設備的特征數(shù)據(jù)對應的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)重。基于特征數(shù)據(jù)對應的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑囊环N井筒漏噴同存的預測方法及裝置，方法包括：通過所獲取的待測井筒的歷史井口生產(chǎn)數(shù)據(jù)，校正預先設定的初始多相流模型，得到目標多相流模型；根據(jù)所獲取的待測井筒的實測PWD值，確定所述待測井筒的初始診斷結(jié)果；若所述初始診斷結(jié)果為漏噴同...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開提供了一種三相電機等效模型建立方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。其中，方法包括：測量得到電機的至少兩個多相差模阻抗參數(shù)以及至少兩個多相共模阻抗參數(shù)，并在至少兩個多相差模阻抗參數(shù)中選取任一參數(shù)作為測量差模阻抗參數(shù)，在至少兩個多相共模阻抗參...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N芯片熱致翹曲預測方法、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)、材料體積分數(shù)、材料彈性模量、材料泊松比和材料熱膨脹系數(shù)和待預測芯片版圖的各個點坐標，計算得待預測芯片版圖的當前坐標系下的初步熱致翹曲位移；根...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理的方法和裝置，涉及計算機技術(shù)領域。該方法的一具體實施方式包括：獲取與物品對應的文本數(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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								      本發(fā)明公開了一種物品屬性對齊的方法和裝置，涉及計算機技術(shù)領域。該方法的一具體實施方式包括：將物品屬性進行分類，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自然語言文本構(gòu)造進行屬性語義信息補全，得到具有語義...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種模型權(quán)重壓縮方法、設備和存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取神經(jīng)網(wǎng)絡模型的第一數(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)長度小于第一數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長度；對第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重進行...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及人工智能技術(shù)領域，提供一種對話文本的生成方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：獲取對話過程中的輸入文本；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話文本；文本生成模型基于對樣本輸入文本對應的情感類型標簽和情感強度...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種排班交互方法、裝置、計算機設備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：顯示第一排班頁面，第一排班頁面包含至少一個成員標識各自對應的排班時間單元，以及第一選擇控制控件；當?shù)谝贿x擇控制控件處于開啟狀態(tài)，響應于至少一次的時間單元選擇操作...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，至少應用于人工智能或信息推薦領域，其中，方法包括：獲取推薦內(nèi)容序列對應的多個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估交互概率；對廣告槽位的增量屬...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于用戶數(shù)據(jù)的產(chǎn)品推薦方法、裝置、設備和介質(zhì)。包括：接收創(chuàng)建初始畫布請求，請求中攜帶用戶信息；在初始畫布中生成用戶選定的判斷組件；根據(jù)判斷組件對用戶信息進行篩選，得到用戶的屬性信息和用戶的操作行為信息；在判斷組件的基礎上生成數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于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)，提取有價值的特征，使用機器學習算法，建立房價預測模型，利用AIGC技術(shù)進行圖計算，揭示不同地區(qū)、房產(chǎn)市場之間的關聯(lián)和影響，通過...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種關于房產(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、異常值和重復值，提取有價值的特征；對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行抽樣；使用機器學習方法對數(shù)據(jù)進行建模和訓練；采用數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機制，監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確...
								
        
							
        
							
						
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								      本說明書實施例提供模型部署策略確定方法、模型部署方法、計算設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，其中模型部署策略確定方法包括：確定任務處理模型的模型屬性信息、以及任務處理模型關聯(lián)的第二處理器的設備屬性信息，其中，任務處理模型部署于任務處理設備，任...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開是關于一種圖像處理方法、圖像處理裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取拍攝設備拍攝的待處理圖像和所述拍攝設備在拍攝所述待處理圖像時的運動路徑；基于所述待處理圖像確定圖像內(nèi)容路徑；基于融合比例對所述運動路徑和所述圖像內(nèi)容路徑進行融...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供電池表面的缺陷檢測方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中所述電池表面的缺陷檢測方法包括：獲取深度傳感器采集的待測電池表面的深度圖；根據(jù)所述深度圖中各像素點的深度值，確定參考深度值；基于所述各像素點的深度值與所述參考深度值之間...
								
        
							
        
							
						
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