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  • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種廣告處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及云技術(shù)領(lǐng)域，該方法應(yīng)用于廣告投放對(duì)象的廣告配置設(shè)備，該方法包括：調(diào)用廣告配置程序顯示廣告配置界面；在該廣告配置界面中進(jìn)行廣告配置，以生成廣告投放對(duì)象待投放的目標(biāo)廣告數(shù)據(jù)，并...
  • 本公開實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。基于預(yù)設(shè)的篩選條件對(duì)測(cè)試實(shí)驗(yàn)進(jìn)行篩選，獲得候選測(cè)試實(shí)驗(yàn)；確定所述候選測(cè)試實(shí)驗(yàn)的復(fù)合測(cè)試指標(biāo)；其中，所述復(fù)合測(cè)試指標(biāo)由基礎(chǔ)測(cè)試指標(biāo)確定；基于所述復(fù)合測(cè)試指標(biāo)對(duì)所述候選測(cè)試實(shí)驗(yàn)進(jìn)行過濾，...
  • 本發(fā)明公開了一種賬單生成的方法和裝置，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：響應(yīng)于接收到賬單的生成請(qǐng)求，從所述生成請(qǐng)求中確定待生成賬單的類型；在所述待生成賬單的類型為第一類型的情況下，獲取所述待生成賬單的項(xiàng)目費(fèi)用明細(xì)，根據(jù)預(yù)設(shè)的篩...
  • 本發(fā)明公開了一種基于智能合約的數(shù)字貨幣資金轉(zhuǎn)移方法和裝置，涉及數(shù)字貨幣處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：響應(yīng)于接收到資金轉(zhuǎn)移方發(fā)來的資金轉(zhuǎn)移請(qǐng)求，根據(jù)資金轉(zhuǎn)移請(qǐng)求獲取資金轉(zhuǎn)移金額、智能合約標(biāo)識(shí)和資金接收方收款母錢包的收款錢包標(biāo)識(shí)；根...
  • 本公開提供一種分揀任務(wù)的處理方法、裝置、電子設(shè)備和可讀介質(zhì)，其中，分揀任務(wù)的處理方法包括：獲取RF分揀設(shè)備發(fā)送的分揀記錄；根據(jù)分揀記錄和分揀員所在的分揀區(qū)域確定在指定時(shí)段內(nèi)的分揀效率；確定待領(lǐng)取的分揀任務(wù)的屬性信息；基于分揀效率和屬性信息將...
  • 本發(fā)明公開了一種已投產(chǎn)頁巖氣田自然遞減階段產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法，屬于頁巖氣勘探開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：采用頁巖氣田至少一半以上數(shù)量的單井形成集合，統(tǒng)計(jì)集合中各單井生產(chǎn)時(shí)間內(nèi)的階段時(shí)間產(chǎn)量；將集合中所有井視為在同一起始日開始生產(chǎn)，得到一口理想的虛...
  • 公開了一種計(jì)算圖優(yōu)化方法、裝置及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，涉及人工智能領(lǐng)域。方法包括：獲取到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)應(yīng)的計(jì)算圖，在運(yùn)行計(jì)算圖之前，根據(jù)計(jì)算圖的特征將計(jì)算圖劃分為多個(gè)子圖，確定每個(gè)子圖的調(diào)度模式，即子圖中算子的執(zhí)行順序和運(yùn)行子圖所使用的至少一個(gè)計(jì)算...
  • 本發(fā)明涉及集成電路技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多路選擇器邏輯的工藝映射方法、電子設(shè)備和介質(zhì)，包括A1、將待映射多路選擇器分解生成多路選擇器樹；A2、獲取第L層級(jí)每一葉子節(jié)點(diǎn)的所有可能工藝映射結(jié)構(gòu)，設(shè)置l＝L?1；A3、獲取第l層級(jí)每一節(jié)點(diǎn)的所有可...
  • 本發(fā)明涉及集成電路技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多路選擇器邏輯優(yōu)化方法、電子設(shè)備和介質(zhì)，包括C1、獲取待優(yōu)化多路選擇器對(duì)應(yīng)的選擇信號(hào)集合；C2、優(yōu)化選擇信號(hào)；C3、獲取待優(yōu)化多路選擇器對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)信號(hào)集合；C4、若所有數(shù)據(jù)信號(hào)均由常量驅(qū)動(dòng)，或者均為不...
  • 本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的砂泥巖體巖性預(yù)測(cè)與不確定性估計(jì)方法，該數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的砂泥巖體巖性預(yù)測(cè)與不確定性估計(jì)方法包括：步驟1：開展巖石物理分析，選取合適巖石物理模型；步驟2：研究物性參數(shù)擾動(dòng)情況下的巖石物理模型正演生成的數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)的融合方法，...
  • 本發(fā)明提供一種基于海水中波傳播射線理論模擬的水體體波現(xiàn)象識(shí)別方法，該基于海水中波傳播射線理論模擬的水體體波現(xiàn)象識(shí)別方法包括：步驟1，獲取單線上所有OBN節(jié)點(diǎn)的深度值；步驟2，通過試射法模擬水體傳播波場(chǎng)；步驟3，基于Markov最佳決策實(shí)現(xiàn)波...
  • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N星座衛(wèi)星搭載載荷熱設(shè)計(jì)獲取方法、裝置和電子設(shè)備，包括：獲取搭載載荷的初始載荷熱設(shè)計(jì)，以構(gòu)建搭載載荷的初初始載荷熱數(shù)學(xué)模型；獲取第一測(cè)試環(huán)境下搭載載荷在邊界溫度工況下的第一測(cè)試數(shù)據(jù)；獲取第二測(cè)試環(huán)境下初始載荷熱數(shù)學(xué)模型在邊界溫度...
  • 本發(fā)明提供一種基于多級(jí)約束的儲(chǔ)層屬性建模方法，該基于多級(jí)約束的儲(chǔ)層屬性建模方法包括：步驟1，將地質(zhì)區(qū)域信息數(shù)據(jù)數(shù)字化到模型網(wǎng)格；步驟2，將模型范圍內(nèi)的井，根據(jù)區(qū)域數(shù)值統(tǒng)計(jì)井的概率特征；步驟3，對(duì)模型范圍內(nèi)的地震數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)區(qū)域中的井通過擬合的...
  • 本發(fā)明提出一種致密氣藏壓裂水平井裂縫參數(shù)優(yōu)化方法、系統(tǒng)及設(shè)備，包括：根據(jù)地質(zhì)參數(shù)確定河道砂體空間展布模型；根據(jù)水平井筒參數(shù)和河道砂體空間展布模型確定河道砂體非均質(zhì)屬性模型；根據(jù)水平井筒參數(shù)、工作制度參數(shù)和河道砂體非均質(zhì)屬性模型確定的模擬生產(chǎn)...
  • 本申請(qǐng)涉及一種異常行為處理的方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取進(jìn)行異常檢測(cè)待評(píng)估行為時(shí)所生成的行為檢測(cè)數(shù)據(jù)，行為檢測(cè)數(shù)據(jù)包括待評(píng)估行為觸發(fā)異常檢測(cè)的行為時(shí)間戳；對(duì)行為時(shí)間戳處于待處理時(shí)間窗口內(nèi)的行為檢測(cè)數(shù)據(jù)...
  • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種異常檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法中，通過取目標(biāo)對(duì)象的資源轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)，采用已訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)模型提取資源轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移行為特征，并基于該轉(zhuǎn)移行為特征獲得目標(biāo)對(duì)象的異常檢測(cè)結(jié)果。上述目標(biāo)檢測(cè)模型，是...
  • 本發(fā)明提供一種三維地震斷層自動(dòng)解釋方法，該三維地震斷層自動(dòng)解釋方法包括：步驟1，進(jìn)行原始地震解釋性預(yù)處理；步驟2，使用敏感地震屬性對(duì)斷層進(jìn)行精細(xì)刻畫；步驟3，進(jìn)行斷層的自動(dòng)解釋；步驟4，進(jìn)行無效斷層過濾；步驟5，選擇過濾后斷層進(jìn)行離散化處理...
  • 本公開實(shí)施例提供一種評(píng)分模型訓(xùn)練、對(duì)圖文對(duì)評(píng)分的方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，該方法包括：獲取包括第一語言的第一圖像描述及第一圖像描述對(duì)應(yīng)的樣本圖像和第二語言的第二圖像描述的樣本圖文對(duì)和其標(biāo)簽數(shù)據(jù)；利用第一圖像描述，通過第一語言編碼器，得到第一文...
  • 本公開實(shí)施例提供一種評(píng)分模型訓(xùn)練、對(duì)圖文對(duì)評(píng)分的方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，所述評(píng)分模型包括：文本編碼網(wǎng)絡(luò)、融合網(wǎng)絡(luò)和打分網(wǎng)絡(luò)，該融合網(wǎng)絡(luò)用于進(jìn)行表征提取，以及進(jìn)行圖文表征融合，該方法包括：獲取樣本圖文對(duì)及其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，樣本圖像對(duì)包括樣本圖...
  • 本發(fā)明提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地震數(shù)據(jù)重建方法，該基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地震數(shù)據(jù)重建方法包括：步驟1：隨機(jī)初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)θ，輸入噪聲Z；步驟2：重建網(wǎng)絡(luò)f將Z作為輸入，將具有相同大小的初步重建數(shù)據(jù)fθ(Z)作為輸出；步驟3：...
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