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  • 本發(fā)明公開了一種多站融合系統(tǒng)的分布式優(yōu)化規(guī)劃方法及裝置，該方法包括：獲取變電站、儲能電站、充電站和數(shù)據(jù)中心站的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建多重優(yōu)化結(jié)構(gòu)，所述多重優(yōu)化結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)中心站和充電站運行成本最小、儲能電站投資及損耗成本最小作為第一組待優(yōu)化目標，將變...
  • 本申請公開了基于區(qū)塊鏈的資源兌換方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及區(qū)塊鏈技術領域。該方法包括：獲取鏈上資源對應的資源數(shù)據(jù)集合；在所述兌換狀態(tài)符合兌換要求的情況下，基于所述憑證數(shù)據(jù)將所述鏈上資源從所述第一賬戶轉(zhuǎn)移至第二賬戶，并將所述第二賬戶中...
  • 本發(fā)明提供一種煙草物流設備報警數(shù)據(jù)分析方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及終端，所述方法包括以下步驟：獲取煙草物流設備的每日報警數(shù)據(jù)，并將所述每日報警數(shù)據(jù)存儲至數(shù)據(jù)庫中；對所述數(shù)據(jù)庫中的每日報警數(shù)據(jù)進行分析，獲取故障設備信息。本發(fā)明的煙草物流設備報警數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明提供的本發(fā)明提供的一種基于殘差網(wǎng)絡的致密油藏裂縫性儲層預測方法，所述預測方法包括：步驟S1：對目標層位取時窗提取多種層位地震屬性；步驟S2：利用雙側(cè)向測井數(shù)據(jù)表征井旁裂縫發(fā)育程度；步驟S3：根據(jù)數(shù)據(jù)特征建立深度殘差網(wǎng)絡模型，并訓練所述...
  • 本發(fā)明提供了一種具備自解釋性的圖學習方法及系統(tǒng)，它旨在構(gòu)造充分且必要的解釋，以這樣的解釋作為輸入能夠顯著提升圖學習模型的預測性能與可解釋性。其主要步驟包括：步驟S1：解釋子圖生成——從原始輸入圖中提取子結(jié)構(gòu)(子圖)作為解釋；步驟S2：解釋增...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N模型訓練方法及裝置。該方法包括第一訓練節(jié)點從訓練樣本資源池中獲取第一數(shù)量的訓練樣本，根據(jù)第一數(shù)量的訓練樣本和第一模型進行第j次訓練時的第一模型參數(shù)，確定第一模型在第j次訓練對應的梯度參數(shù)，以及根據(jù)保存的多個訓練節(jié)點中每個訓練...
  • 本申請是關于一種模型處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，涉及AI技術領域。該方法包括：獲取目標模型的模型訓練數(shù)據(jù)；目標模型包括嵌入層，以及連接在嵌入層之后的多個特征處理塊，特征處理塊包含一個或多個注意力層，以及一個或多個前饋層；基于模型訓...
  • 本申請公開了一種相似文本的確定方法、電子設備、存儲介質(zhì)，方法包括：獲取多個電子文件，并提取電子文件的文本內(nèi)容；獲取第一電子文件的文本內(nèi)容的第一高頻詞集合，以及獲取其它電子文件中第二電子文件的文本內(nèi)容的第二高頻詞集合；基于最長共同子序列算法在...
  • 本申請涉及文本識別技術領域，公開一種文本的處理方法，應用于電子設備，電子設備可顯示拼音漢字卡；所述方法包括：接收輸入的課件文件；識別課件文件中各個文本的位置信息和文本內(nèi)容；根據(jù)各個文本的位置信息和文本內(nèi)容，將課件文件中的拼音與漢字進行匹配，...
  • 本申請公開了一種電路設計的方法及電路設計平臺，該方法可包括；確定第一異步電路中的一條或多條時序路徑對應的時序裕量閾值范圍；通過時序分析指令，查找一條或多條時序路徑中的錯誤時序路徑；其中，錯誤時序路徑為時序路徑的時序裕量超出對應的時序裕量閾值...
  • 本發(fā)明公開了一種基于宏的多模式電路設計方法、設備及介質(zhì)，屬于電子設計自動化EDA設計技術領域，包括，設置工作模式并配置模式和宏間的關系；對RTL代碼進行語法詞法分析，將代碼中的模塊、信號、參數(shù)、宏抽象轉(zhuǎn)換為類、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建模塊之間的關系，...
  • 本申請?zhí)峁┮环N發(fā)動機臺架耐久試驗評估方法、裝置、系統(tǒng)和介質(zhì)，根據(jù)當前失效模式下預設試驗置信度、當前失效模式下臺架耐久試驗發(fā)動機當前待修理部件試驗數(shù)量、當前失效模式下臺架耐久試驗發(fā)動機當前待修理部件形狀參數(shù)、當前失效模式下客戶車輛發(fā)動機當前待...
  • 本申請實施例公開了一種信息處理方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：確定M個用戶的畫像標簽；計算M個用戶的畫像標簽中每一畫像標簽的頻次；對每一畫像標簽的頻次進行排序，根據(jù)排序結(jié)果設計目標物品；確定目標物品的用戶評分，并根據(jù)目標物...
  • 本發(fā)明屬于石油天然氣勘探開發(fā)技術領域，公開了一種頁巖總有機碳含量計算方法和裝置，方法包括對頁巖評價儲層的巖心進行礦物成分和有機質(zhì)密度測試；計算頁巖評價儲層的實際楊氏模量；計算頁巖評價儲層的理論楊氏模量；利用實際楊氏模量修正理論楊氏模量，并計...
  • 本申請公開了一種工程曲面偏置方法、裝置、電子設備及車輛。方法包括：獲取工程曲面的前期外表面數(shù)模CAS；將CAS中的散面通過歸一化處理，合成為一個面A0；根據(jù)面A0的面積S0確...
  • 本申請?zhí)岢鲆环N電力系統(tǒng)間數(shù)據(jù)傳輸?shù)谋O(jiān)視方法、裝置、系統(tǒng)及電子設備，其中方法在服務端解析要進行傳輸?shù)臄?shù)據(jù)文件，根據(jù)數(shù)據(jù)文件生成消息體上傳到云處理平臺的消息隊列，并將數(shù)據(jù)文件上傳到云處理平臺的對象存儲數(shù)據(jù)庫中；在客戶端從對象存儲數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種電子控制單元和用于處理安全日志數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。本發(fā)明中，電子控制單元采用將隨機數(shù)、對稱密碼算法和非對稱密碼算法相結(jié)合的方式對安全日志數(shù)據(jù)進行加密存儲保護，使得非授權(quán)的第三方無法破解以獲得安全日志數(shù)據(jù)，從而保證了安全日志數(shù)據(jù)的機密...
  • 本申請公開了一種隱私數(shù)據(jù)的處理方法、處理設備、處理裝置及存儲介質(zhì)，隱私數(shù)據(jù)的處理方法應用于隱私數(shù)據(jù)的處理設備中，該方法包括：在當前數(shù)據(jù)處理模式為第一模式的情況下，獲取第一進程對應的第一數(shù)據(jù)訪問請求；響應于第一數(shù)據(jù)訪問請求，獲取第一進程對應的...
  • 本申請公開了一種模型下發(fā)方法及系統(tǒng)，屬于云邊協(xié)同計算技術領域。所述方法包括：獲取待下發(fā)的目標模型的模型鏡像，目標模型為經(jīng)訓練的模型；對該模型鏡像進行壓縮，得到鏡像壓縮包，并在模型鏡像的壓縮過程中設置并存儲該鏡像壓縮包的解壓密碼；將該鏡像壓縮...
  • 本申請實施例提供一種對抗樣本的檢測方法、裝置和電子設備，上述對抗樣本的檢測方法中，電子設備獲取輸入文本之后，將上述輸入文本分割為片段序列，然后計算上述片段序列對應的對數(shù)似然序列，以及計算上述對數(shù)似然序列的標準差，最后，根據(jù)上述標準差，獲得上...
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