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  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N堆疊芯片的連通性的檢驗(yàn)方法及設(shè)備，基于堆疊設(shè)置的多個(gè)芯片對(duì)應(yīng)的版圖，得到融合版圖，在確定出融合版圖中存在直連鏈路時(shí)，在直連鏈路中增加虛擬電路，對(duì)增加有虛擬電路的融合版圖對(duì)應(yīng)的多個(gè)芯片之間的連通性進(jìn)行檢驗(yàn)。其中直連鏈路可以為：未...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種文本信息的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取文本控件對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)實(shí)例，數(shù)據(jù)實(shí)例以數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方式進(jìn)行存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)實(shí)例攜帶有文本控件的控件標(biāo)識(shí)和文本控件承載的原始文本信息；根據(jù)數(shù)據(jù)實(shí)例，設(shè)置掛載在文...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N信息表示模型的處理方法、信息表示方法及設(shè)備，通過(guò)將信息瓶頸理論應(yīng)用于信息表示模型的蒸餾中，根據(jù)信息表示模型(學(xué)生模型)輸出的樣本的第一特征表示與參考模型(教師模型)輸出的樣本的第二特征表示間的相關(guān)程度，和樣本表征后的第一特征表...
  • 本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種文本處理的方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。一種文本處理的方法，包括對(duì)將訓(xùn)練好的大型語(yǔ)言模型進(jìn)行拆分，獲得多個(gè)分片模型；將各分片模型分別進(jìn)行轉(zhuǎn)換，獲得多個(gè)量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)QNN模型；將QNN模型發(fā)送至終端...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N場(chǎng)所預(yù)定方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于場(chǎng)所預(yù)定請(qǐng)求，搜索無(wú)線(xiàn)通信信號(hào)，其中，無(wú)線(xiàn)通信信號(hào)由無(wú)線(xiàn)通信終端發(fā)送；根據(jù)接收到的無(wú)線(xiàn)通信信號(hào)，生成候選場(chǎng)所集合，該候選場(chǎng)所集合包括多個(gè)候選場(chǎng)所；根據(jù)候選場(chǎng)所集合中的多個(gè)候選...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種確定層狀氣藏不同井間干擾條件下采收率的預(yù)測(cè)方法，屬于油氣田開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。包括收集、整理氣藏基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；建立不同井間干擾下的井控面積，以及，基于現(xiàn)有生產(chǎn)壓差條件下的氣藏廢氣壓力確定公式；最后，考慮井控面積的層狀氣藏采收率的確定。本...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種可控震源點(diǎn)位布設(shè)及行駛線(xiàn)路設(shè)計(jì)方法，布設(shè)方法包括：(1)建立GIS地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)；(2)進(jìn)行理論點(diǎn)位布設(shè)；(3)生成緩沖區(qū)；(4)進(jìn)行隱患點(diǎn)位剔除；(5)進(jìn)行線(xiàn)要素創(chuàng)建，并沿線(xiàn)等間距生成點(diǎn)要素；(6)對(duì)滿(mǎn)足可控震源施工條件的區(qū)...
  • 本發(fā)明涉及一種抽油機(jī)機(jī)采系統(tǒng)的能效評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于抽油機(jī)機(jī)采系統(tǒng)的歷史抽油數(shù)據(jù)，建立效率評(píng)價(jià)圖；其中，效率評(píng)價(jià)圖包括特效區(qū)、高效區(qū)、達(dá)標(biāo)區(qū)、地面潛力區(qū)、井筒潛力區(qū)、地面低效區(qū)、井筒低效區(qū)和負(fù)值區(qū)；根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的抽油機(jī)機(jī)采系統(tǒng)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N庫(kù)存處理方法、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；方法包括：確定目標(biāo)對(duì)象的庫(kù)存數(shù)量以及庫(kù)存數(shù)據(jù)庫(kù)中多個(gè)分片的分片數(shù)量；根據(jù)分片數(shù)量生成目標(biāo)對(duì)象分別對(duì)應(yīng)多個(gè)分片的分片鍵；根據(jù)庫(kù)存數(shù)量以及分片數(shù)量進(jìn)行庫(kù)存分配處理...
  • 本申請(qǐng)涉及一種測(cè)試資源管控方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，該方法包括：獲取目標(biāo)待測(cè)電池所屬目標(biāo)測(cè)試組的測(cè)試運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并根據(jù)目標(biāo)測(cè)試組的測(cè)試運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)目標(biāo)待測(cè)電池的測(cè)試等待時(shí)長(zhǎng)，在測(cè)試等待時(shí)長(zhǎng)超出目標(biāo)待測(cè)電池的測(cè)試時(shí)長(zhǎng)閾值的...
  • 本申請(qǐng)的實(shí)施例公開(kāi)了一種基于資源轉(zhuǎn)移的管理方法及裝置、設(shè)備、介質(zhì)，可以應(yīng)用于智慧交通、輔助駕駛、云技術(shù)、人工智能等場(chǎng)景。該方法包括：基于每個(gè)資源收取方的多維度特征數(shù)據(jù)，計(jì)算得到每個(gè)資源收取方的安全等級(jí)，之后基于每個(gè)資源收取方的安全等級(jí)以及多...
  • 本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)方法包括：獲取活動(dòng)場(chǎng)景的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其中關(guān)鍵數(shù)據(jù)包括用戶(hù)的反饋數(shù)據(jù)和活動(dòng)場(chǎng)景的屬性數(shù)據(jù)；將關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行展示，以獲取運(yùn)營(yíng)人員根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)確定的是否繼續(xù)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)場(chǎng)景的選擇...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種供應(yīng)商招標(biāo)系統(tǒng)和方法，包括步驟100：將招標(biāo)信息推送至供應(yīng)商；步驟200：接收供應(yīng)商回傳的物料或設(shè)備基本參數(shù)信息，傳送至工程初審節(jié)點(diǎn)，工程初審節(jié)點(diǎn)反饋審核結(jié)果至供應(yīng)商；步驟300：接收供應(yīng)商回傳的物料或設(shè)備報(bào)價(jià)信息，傳送至采...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了類(lèi)別確定方法、裝置、設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：獲取待處理資源交易的交易特征數(shù)據(jù)組，交易特征數(shù)據(jù)組包括多個(gè)特征類(lèi)別中各個(gè)特征類(lèi)別的目標(biāo)特征值；根據(jù)交易特征數(shù)據(jù)組從多個(gè)異常離散值組合中確定匹配異常離散值組合，匹...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種駕駛行為的識(shí)別方法、行為識(shí)別設(shè)備及車(chē)輛，涉及駕駛行為識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。車(chē)輛的行為識(shí)別設(shè)備能夠在車(chē)輛的行駛場(chǎng)景為危險(xiǎn)行駛場(chǎng)景的情況下，獲取車(chē)輛的駕駛特征數(shù)據(jù)，該駕駛特征數(shù)據(jù)能夠反映駕駛員在該行駛場(chǎng)景下的駕駛行為。之后，行為識(shí)別設(shè)備...
  • 本公開(kāi)提供了一種用于確定圖像生成模型的方法，包括：獲取目標(biāo)水印編碼，其中目標(biāo)水印編碼表征期望嵌入在由圖像生成模型所生成的圖像中的水印信息；獲取樣本圖像；基于樣本圖像，通過(guò)目標(biāo)模型，生成重建圖像，其中目標(biāo)模型被配置為根據(jù)與樣本圖像相關(guān)的含噪數(shù)...
  • 本發(fā)明提供一種用于提升掃譯筆圖像拼接精度的方法，包括：S1.構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S2.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即訓(xùn)練步驟S1搭建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S3.推理階段：處理網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果。本方法使用了結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的卷積模型，在保證速度的前提下精度有了很大的提升。...
  • 本公開(kāi)提供了合成圖像的方法和裝置，涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)合成、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，可用于工業(yè)、制造業(yè)等場(chǎng)景。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取原始圖像和目標(biāo)圖像；從所述原始圖像中摳圖，得到目標(biāo)對(duì)象；將所述目標(biāo)對(duì)象粘貼到所述目標(biāo)圖像...
  • 本公開(kāi)提供一種圖像的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述方法包括：基于原始圖像所含各個(gè)像素點(diǎn)在預(yù)設(shè)維度上的差異，確定所述原始圖像在所述預(yù)設(shè)維度上劃分出的顯著性像素區(qū)域和非顯著性像素區(qū)域；通過(guò)不同的圖像增強(qiáng)處理策略，分別對(duì)所述顯著性...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像處理方法、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理圖像；對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行圖像變換，得到N個(gè)第一圖像；所述第一圖像的尺寸與所述待處理圖像相同；所述N為大于或等于2的整數(shù)；利用自編碼器模型對(duì)N個(gè)所述第一圖像進(jìn)行處理，獲取...
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