本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于可信任終端的查勘任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括：獲取待處理查勘任務(wù)；獲取初始終端標(biāo)識，獲取與所述初始終端標(biāo)識對應(yīng)的候選終端標(biāo)識以及終端標(biāo)識池；通過所述終端標(biāo)識池中的終端標(biāo)識對應(yīng)的終...

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)，提供一種定位設(shè)備剩余使用時間的評估方法及評估裝置，所述方法包括以下步驟：獲取定位設(shè)備的定位特征參數(shù)；基于所述定位特征參數(shù)，確定所述定位設(shè)備的定位總次數(shù)和能耗曲線；所述能耗曲線表征所述定位設(shè)備的剩余定位次數(shù)與剩余電...

本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于人臉識別的并行身份認(rèn)證方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括：接收終端發(fā)送的錄入的身份認(rèn)證視頻；對所述身份認(rèn)證視頻進(jìn)行采樣得到至少兩張待處理圖片；判斷所述待處理圖片中是否存在人臉，若是，提取所述待...

本發(fā)明涉及云技術(shù)的云存儲技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種編碼及解碼方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，包括：將對象編碼中不屬于十六進(jìn)制編碼的原始字符設(shè)為待轉(zhuǎn)換字符，將待轉(zhuǎn)換字符轉(zhuǎn)為轉(zhuǎn)換字符得到轉(zhuǎn)換編碼，并根據(jù)待轉(zhuǎn)換字符在對象編碼中的位置獲得轉(zhuǎn)換標(biāo)...

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)分析查詢管理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：將至少一個權(quán)限注冊表整合成權(quán)限庫；根據(jù)分析請求在數(shù)據(jù)庫中確定目標(biāo)庫，以及獲取用戶端在目標(biāo)庫的權(quán)限信息；基于權(quán)限信息，根據(jù)分析請求從目標(biāo)庫中獲取目...

本發(fā)明公開了車輛的救援?dāng)?shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本發(fā)明的車輛的救援?dāng)?shù)據(jù)處理方法可根據(jù)用戶端發(fā)送的救援請求獲取與用戶信息關(guān)聯(lián)的車輛的定位信息，以便于根據(jù)定位信息與用戶確認(rèn)救援位置信息，提高救援位置的準(zhǔn)確性...

本發(fā)明公開了一種基于場景的測試方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：接收用戶端發(fā)送的測試指令，其中，所述測試指令包括：測試腳本、測試對象和測試場景；從預(yù)設(shè)的框架庫中查找到與所述測試腳本相匹配的測試框架，并根據(jù)所述測試框架和所述測...

本發(fā)明公開了一種文本導(dǎo)出方法，應(yīng)用于PDI平臺的文本導(dǎo)出插件中，所述文本導(dǎo)出插件包括導(dǎo)出設(shè)置組件、數(shù)據(jù)處理組件、底層基礎(chǔ)功能組件、用戶界面組件以及元數(shù)據(jù)組件，所述方法包括：獲取所述導(dǎo)出設(shè)置組件中的文本導(dǎo)出任務(wù)；接收用戶通過所述用戶界面組...

本發(fā)明公開了一種基于Flutter的頁面生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于移動終端操作體驗(yàn)優(yōu)化領(lǐng)域。該方法包括：Flutter端確定對應(yīng)前端的觸發(fā)事件而生成的第一功能調(diào)用消息的類型；當(dāng)?shù)谝还δ苷{(diào)用消息的類型表征需要調(diào)用原生功能模塊時，...

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種意圖預(yù)測及反饋方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，包括：識別參與通信連接的終端，通過獲取終端的身份信息，根據(jù)身份信息從預(yù)置的交易系統(tǒng)中獲取對象信息并緩存，及生成緩存信號；根據(jù)緩存信號獲取通信連接中...

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，公開了一種參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，包括：將目標(biāo)參數(shù)的值及在值下的反饋信息的流量值整合成歷史散點(diǎn)，匯總歷史散點(diǎn)得到散點(diǎn)圖；通過回歸模型對散點(diǎn)圖進(jìn)行運(yùn)算得到回歸直線或回歸曲線；根據(jù)回歸直線或回歸...

本申請涉及一種基于聚類的設(shè)備狀態(tài)檢測方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括：獲取待判斷設(shè)備的待處理電流以及狀態(tài)閾值；對待處理電流進(jìn)行分層聚類得到至少一個第一聚簇；根據(jù)狀態(tài)閾值計算得到，每一第一聚簇中與狀態(tài)閾值的距離在預(yù)設(shè)范圍之外的待處...

本申請涉及人工智能領(lǐng)域，尤其是一種基于特征相似度的設(shè)備狀態(tài)檢測方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括：獲取待判斷設(shè)備的待處理電流，并獲取所述待處理電流對應(yīng)的歷史電流以得到待處理電流序列；獲取根據(jù)小樣本歷史數(shù)據(jù)預(yù)先生成的標(biāo)準(zhǔn)特征，并讀取與所...

本申請涉及機(jī)架運(yùn)維的硬件監(jiān)控領(lǐng)域，具體涉及一種設(shè)備狀態(tài)閾值確定方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法獲取待識別設(shè)備的歷史運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；對歷史運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，并獲取聚類所得的每個聚簇中的極值數(shù)據(jù)；根據(jù)極值數(shù)據(jù)對聚簇進(jìn)行排列，獲得...

本申請涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備狀態(tài)檢測方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括：獲取待判斷設(shè)備的待處理電流，并獲取所述待處理電流對應(yīng)的歷史電流以得到待處理電流序列；獲取根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)先生成的標(biāo)準(zhǔn)特征，并讀取與所述標(biāo)準(zhǔn)特征對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)；...

本申請涉及一種基于事務(wù)邏輯的設(shè)備狀態(tài)檢測方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括：獲取待判斷設(shè)備的待處理電流，按照事務(wù)邏輯對其進(jìn)行分類處理；對每一分類中的待處理電流進(jìn)行離散化處理后，并進(jìn)行編碼處理，得到每一類中的待處理電流對應(yīng)的表征電流分布的...

本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種批處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：接收業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理請求，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理請求攜帶待處理數(shù)據(jù)；將待處理數(shù)據(jù)放入預(yù)設(shè)的輸入隊(duì)列中，生成與待處理數(shù)據(jù)對應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)識；當(dāng)輸入隊(duì)列中的待處理數(shù)據(jù)...

本申請涉及語音語義的音頻轉(zhuǎn)換領(lǐng)域，具體涉及一種音頻數(shù)據(jù)提取方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。方法通過將語音數(shù)據(jù)拆分為碎片音頻段；提取碎片音頻段對應(yīng)的音頻特征信息；提取碎片音頻段對應(yīng)的音頻特征信息，并在音頻特征信息中添加對應(yīng)的時序維度特征...

本申請涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)確定方法、檢測模型訓(xùn)練方法、裝置及設(shè)備。所述模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)確定方法包括：獲取多個制造設(shè)備的初始電流數(shù)據(jù)以及各制造設(shè)備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于各工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，對對應(yīng)的各初始電流數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，得...

本發(fā)明公開了一種眾包任務(wù)資源分配方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取待分配任務(wù)的第一特征；將所述第一特征輸入至預(yù)設(shè)的資源配置模型；從所述資源配置模型中找出與所述第一特征相匹配的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，并獲取所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)值；根據(jù)所述目...