本發(fā)明提供一種基于同態(tài)加密大規(guī)模人臉庫隱匿查詢的方法，包括根據(jù)獲取的人臉圖片在設備端生成用于表征人臉圖片的高維人臉特征；采用局部敏感哈希算法基于設備端對高維人臉特征進行哈希數(shù)據(jù)集合計算；設備端計算得到當前高維人臉特征臨近哈希值的過濾ID...

本發(fā)明提供一種基于深度學習和強化學習細胞病理圖像輔助診斷系統(tǒng)，包括切邊圖像模塊、深度學習模塊、強化學習模塊和輔助診斷模型模塊；所述切邊圖像模塊用于獲取并分割全掃描細胞病理圖像，確定分割圖像；所述深度學習模塊用于基于預設的深度學習檢測算法...

本發(fā)明提供一種基于車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)安全處理方法，包括根據(jù)獲取的用于授信存證中心的用戶端請求生成用戶端向汽車端授權解密的主密鑰；通過用戶端授信的主密鑰計算得到目標文件執(zhí)行加密時的私鑰、公鑰以及協(xié)商的主公鑰后，分別向用戶端和汽車端返回對應計算信...

本申請的用能控制策略生成方法、系統(tǒng)、裝置、發(fā)配能系統(tǒng)及介質，應用于發(fā)配能系統(tǒng)，通過第一預測器預測未來每個時隙的預測可再生供能量；根據(jù)預測可再生供能量、及實際需能量得到時間分解切片及相應的切片需能量；通過第二預測器預測單位供能參數(shù)，并確定...

本發(fā)明公開了一種基于多GPU的任務調度方法、裝置，所述方法包括：為不同任務類型分別分配最小GPU占用數(shù)量和最大GPU占用數(shù)量；數(shù)據(jù)庫中任務加載至任務隊列，按照任務類型的優(yōu)先級順序，將可用資源中的GPU依序進行分配；若運行任務中的GPU數(shù)...

本發(fā)明公開了一種基于圖像變化檢測的垃圾溯源方法、裝置，包括：垃圾桶的桶蓋開啟之前，于垃圾桶內獲取垃圾的原始圖像，垃圾桶的桶蓋關閉之后，于垃圾桶內獲取垃圾的變化圖像；應用圖像變化檢測模型，識別原始圖像和變化圖像之間存在的區(qū)別部分，作為新增...

本發(fā)明提供一種基于生成對抗網(wǎng)絡的云展會內容推薦方法，包括第一步，構建生成器，用于生成用戶瀏覽行為score得分序列；第二步，構建判別器，對score得分序列進行真實性判斷以得到有效用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)；第三步，推薦唯一有效用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)以...

本發(fā)明提供一種基于增量的前端多語言國際化翻譯方法及裝置，涉及翻譯技術，通過根據(jù)預設規(guī)則對翻譯庫中的翻譯節(jié)點生成ID標識，將所述ID標識回填到代碼庫中，其中，每個所述翻譯節(jié)點對應的所述ID標識不同；接收用戶輸入的待翻譯文本，基于所述待翻譯...

本申請?zhí)峁┪谋拘畔⒎诸惙椒ā⑾到y(tǒng)、設備及可讀存儲介質，其文本信息分類方法包括：獲取文本信息；從所述文本信息內包含外事關鍵信息的候選語句中匹配觸發(fā)詞以得到事件語句，其中，所述觸發(fā)詞包含于觸發(fā)詞詞典；基于匹配結果，對所述文本信息進行外事事件...

本申請?zhí)峁┮环N用電數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)及存儲介質，所述用電數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法包括：接收外部輸入的準確率；其中，所述準確率用于反映通過用電數(shù)據(jù)的加密數(shù)據(jù)解析所述多個用電設備的開關事件的準確程度；根據(jù)所述準確率生成噪聲；其中，所述噪聲的...

本申請?zhí)峁┮环N網(wǎng)絡功能的驗證方法、開發(fā)系統(tǒng)、計算機設備及存儲介質。其中，所述驗證方法包括以下步驟：在包含獨立計時的時間

本申請公開一種智能合約的利用程序獲取方法、裝置及存儲介質，所述利用程序獲取方法包括：通過污點分析得到智能合約的污點數(shù)據(jù)所對應的一或多個合約函數(shù)的變量依賴關系；生成交易序列；其中，所述交易序列所包含的一或多個交易所使用的合約函數(shù)遵循所述變...

本申請的供能數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)、供能控制裝置、及存儲介質，根據(jù)每個供能裝置提供的當前供能規(guī)格參數(shù)在調度配置信息作用下得到的當前回饋信息、以及該供能裝置的預設回饋信息，獲得所述當前回饋信息與預設回饋信息之間的最大偏差量；其中，所述調度配置...

本申請公開一種用于供能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、方法及裝置，其中所述系統(tǒng)包括：分類模塊，用于根據(jù)每個用能對象分別對于該供能系統(tǒng)的供能成本影響量，按與供能成本影響量相關的影響量距離條件對每個用能對象進行分類，以得到一或多個用能對象群體；處理模塊...

本申請的儲能裝置的容量數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)及存儲介質，用于確定儲能裝置的期望容量；儲能裝置耦合于用能裝置以供能，所述儲能裝置及用能裝置耦合于第一能源系統(tǒng)及第二能源系統(tǒng)以能分別獲取能量，其中，在預設時段內，所述估計用能量相對于第二能源系統(tǒng)提...

本申請的儲能數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)、裝置、能源系統(tǒng)及存儲介質，通過在一預設時間長度內所述供能系統(tǒng)的運行成本受到成本優(yōu)化條件優(yōu)化的情況下，利用表示儲能系統(tǒng)在該預設時間長度中每個時隙的留存量與所述運行成本間關系的關系函數(shù)，以獲取在每個所述時隙所...

本申請?zhí)峁┮环N儲能容量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和方法、設備及介質，所述儲能容量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)包括總體容量數(shù)據(jù)處理模塊和個體容量數(shù)據(jù)處理模塊。所述總體容量數(shù)據(jù)處理模塊用于計算得到所述用戶能量系統(tǒng)的期望容量和值；所述個體容量數(shù)據(jù)處理模塊用于按照一參與方的...

本申請公開一種生成網(wǎng)絡的訓練方法和系統(tǒng)、以及圖像生成方法及設備。其中，生成網(wǎng)絡的訓練方法包括以下步驟：獲取真實樣本和生成樣本，所述生成樣本是由使用第一參數(shù)的生成網(wǎng)絡所生成的；利用所述真實樣本和所述生成樣本對映射網(wǎng)絡的第二參數(shù)進行訓練，直...

本申請的儲能策略數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、方法、裝置及介質，實現(xiàn)用于控制能量設施從能源系統(tǒng)按用能價格獲取能量的購能策略；能量設施包括用能裝置及儲能裝置，儲能裝置耦合于用能裝置以提供能量，用能裝置在每個時隙的獲取能量需滿足其用能需求；本申請的方案中根...

本申請的儲能策略數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、方法、裝置及介質，實現(xiàn)用于控制能量設施從能源系統(tǒng)按用能價格獲取能量的購能策略；所述能量設施包括用能裝置及儲能裝置，所述儲能裝置耦合于所述用能裝置以提供能量，所述用能裝置在每個時隙的獲取能量需滿足其用能需求；...