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本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像識(shí)別模型生成方法、圖像識(shí)別方法及裝置，應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場(chǎng)景，該圖像識(shí)別模型生成方法包括：基于第一圖像識(shí)別模型和第二圖像識(shí)別模型分別對(duì)樣本圖像數(shù)據(jù)中的內(nèi)容進(jìn)行類別預(yù)測(cè)，得到第一類別和第二類...

本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種目錄遍歷方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，通過(guò)掃描目標(biāo)目錄，得到目標(biāo)目錄在同一層級(jí)下的多個(gè)子目錄；獲取每個(gè)子目錄相應(yīng)的唯一標(biāo)識(shí)值；創(chuàng)建預(yù)設(shè)長(zhǎng)度的目錄優(yōu)先隊(duì)列，按照唯一標(biāo)識(shí)值的大小順序從相應(yīng)的多個(gè)子目錄中依次選定目標(biāo)子目錄...

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像生成方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取原始對(duì)象圖像、目標(biāo)面部朝向特征和目標(biāo)圖像指示文本；確定原始對(duì)象圖像對(duì)應(yīng)的第一圖像特征和第二圖像特征、目標(biāo)圖像指示文本對(duì)應(yīng)的指示文本特征；將第一圖像特征、...

本申請(qǐng)涉及云技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種事件分發(fā)方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括調(diào)用接入服務(wù)將目標(biāo)事件源生產(chǎn)的目標(biāo)事件發(fā)送到目標(biāo)事件源對(duì)應(yīng)的第一中間件中；然后，調(diào)用處理服務(wù)在目標(biāo)事件源對(duì)應(yīng)的目標(biāo)事件集中確定與目標(biāo)事件匹配的目標(biāo)事件規(guī)則，并確定目...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、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：在閃屏界面顯示第一推薦信息和直播信息，其中，所述第一推薦信息用于推薦目標(biāo)對(duì)象；響應(yīng)于針對(duì)所述直播信息的觸發(fā)操作，顯示直播界面；在所述直播界面中顯...

本申請(qǐng)公開(kāi)模型處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及電子設(shè)備，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取訓(xùn)練樣本集，其中的訓(xùn)練樣本包括樣本基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和樣本參考數(shù)據(jù)，樣本基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和樣本參考數(shù)據(jù)包括目標(biāo)任務(wù)對(duì)應(yīng)的知識(shí)；基于第一模型使用第一訓(xùn)練樣本的樣本基礎(chǔ)數(shù)據(jù)執(zhí)行...

本公開(kāi)提供了一種應(yīng)答處理方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該應(yīng)答處理方法包括：獲取輸入查詢；利用推理鏈識(shí)別模型處理輸入查詢，得到多個(gè)推理鏈，其中，多個(gè)推理鏈互不相同，每個(gè)推理鏈包含推理鏈識(shí)別模型由輸入查詢推理至輸入查詢對(duì)應(yīng)的應(yīng)答的多個(gè)推理步驟...

本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種虛擬技能的釋放方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，在不同次自動(dòng)釋放操作下表現(xiàn)出不同的釋放效果，例如，針對(duì)虛擬技能的第i次自動(dòng)釋放操作，基于第一釋放路徑釋放虛擬技能，第i+k次自動(dòng)釋放操作與第i次釋放操作相隔第一...

本公開(kāi)提供了一種數(shù)據(jù)傳輸方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括：將第一服務(wù)節(jié)點(diǎn)中的第一圖形處理器在執(zhí)行目標(biāo)計(jì)算任務(wù)的過(guò)程中所產(chǎn)生的多個(gè)數(shù)據(jù)塊，寫入目標(biāo)緩存區(qū)域中，目標(biāo)緩存區(qū)域?yàn)轭A(yù)先注冊(cè)的與目標(biāo)傳輸鏈路匹配的緩存區(qū)域；在接收到與至少一...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、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：通過(guò)第一預(yù)測(cè)任務(wù)的第一樣本數(shù)據(jù)和第二預(yù)測(cè)任務(wù)的第二樣本數(shù)據(jù)，對(duì)第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行第一階段的迭代訓(xùn)練，得到第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型；確定第二機(jī)...

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像處理方法及相關(guān)設(shè)備，該方法包括：獲取待處理的目標(biāo)圖像及N組目標(biāo)頻域單元組，目標(biāo)圖像中包含對(duì)象；每組目標(biāo)頻域單元組中均存儲(chǔ)有至少一個(gè)對(duì)象類別；N為正整數(shù)；在頻域維度根據(jù)目標(biāo)頻域單元組和目標(biāo)圖像的凍結(jié)圖像特征進(jìn)行N...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N參考幀選擇方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，可以涉及編解碼技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：確定已被解碼設(shè)備成功接收的圖像幀；獲取長(zhǎng)期參考幀更新間隔、DPB中長(zhǎng)期參考幀的最大數(shù)量和短期參考幀的最大數(shù)量；基于長(zhǎng)期參考幀更新間隔、DPB...

本申請(qǐng)的實(shí)施例公開(kāi)了線程管理方法、裝置、設(shè)備及可讀介質(zhì)，該方法包括：獲取加載場(chǎng)景視圖所需調(diào)度的多個(gè)業(yè)務(wù)線程；獲取每個(gè)業(yè)務(wù)線程處于計(jì)算資源量飽和狀態(tài)下場(chǎng)景視圖的顯示質(zhì)量參數(shù)的第一參數(shù)值，以及獲取每個(gè)業(yè)務(wù)線程處于計(jì)算資源量非飽和狀態(tài)下場(chǎng)景視...

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種補(bǔ)償資源的置換方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，包括：獲取參考用戶賬號(hào)通過(guò)嵌套在平臺(tái)程序中的目標(biāo)子應(yīng)用程序所觸發(fā)的資源獲取處理請(qǐng)求；從基于目標(biāo)管理賬號(hào)和目標(biāo)子服務(wù)賬號(hào)所構(gòu)建的置換資源賬號(hào)對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)備資源池中，確定出為目...

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種量子比特校準(zhǔn)圖的生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及量子技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取校準(zhǔn)模板，校準(zhǔn)模板包括多個(gè)模板節(jié)點(diǎn)和至少一條第一有向邊，模板節(jié)點(diǎn)用于表征針對(duì)量子比特的一種校準(zhǔn)過(guò)程，第一有向邊用于指示第一有向邊連接的兩個(gè)...

本申請(qǐng)實(shí)施例提出了一種測(cè)試方法、裝置、設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智能交通、車載等領(lǐng)域或場(chǎng)景，該方法包括：獲取目標(biāo)測(cè)試對(duì)象的測(cè)試場(chǎng)景配置數(shù)據(jù)，測(cè)試場(chǎng)景配置數(shù)據(jù)中包括場(chǎng)景參與對(duì)象的基礎(chǔ)配置參數(shù)和運(yùn)行控制參數(shù)；根...

本公開(kāi)涉及一種處理訓(xùn)練樣本集的方法、處理訓(xùn)練樣本集的裝置、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。所述方法包括：從第一訓(xùn)練樣本集中獲取訓(xùn)練樣本，并確定所述訓(xùn)練樣本的表示向量；基于所述訓(xùn)練樣本的表示向量，確定所述訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的概念...

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取初始的大語(yǔ)言模型處理至少一個(gè)訓(xùn)練樣本后，得到的至少兩個(gè)候選結(jié)果；獲取至少兩個(gè)候選結(jié)果中，各個(gè)候選結(jié)果對(duì)應(yīng)的置信度；獲取各個(gè)候選結(jié)果對(duì)應(yīng)的群體偏離度；根據(jù)正常候...

本申請(qǐng)的實(shí)施例提供了一種視頻編解碼方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)及電子設(shè)備。該視頻解碼方法包括：獲取解碼到當(dāng)前塊之前，所述當(dāng)前塊包含的語(yǔ)法元素對(duì)應(yīng)的概率模型；根據(jù)所述當(dāng)前塊對(duì)應(yīng)的多個(gè)已解碼鄰居塊中，相應(yīng)語(yǔ)法元素的解碼值，對(duì)所述概率模型進(jìn)行更...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N模型訓(xùn)練中的網(wǎng)絡(luò)層處理方法、模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品；方法包括：確定組成待訓(xùn)練模型的網(wǎng)絡(luò)層的網(wǎng)絡(luò)數(shù)量、以及對(duì)待訓(xùn)練模型進(jìn)行并行訓(xùn)練所需訓(xùn)練設(shè)備的設(shè)備數(shù)量；基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)量和設(shè)備數(shù)量，對(duì)待訓(xùn)練模型的網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)...