提供了可以實(shí)現(xiàn)對編碼塊的子塊應(yīng)用基于模板匹配的運(yùn)動(dòng)修正的方法和系統(tǒng)。符合VVC標(biāo)準(zhǔn)的編碼器和符合VVC標(biāo)準(zhǔn)的解碼器可以配置計(jì)算系統(tǒng)的一個(gè)或多個(gè)處理器，以從相鄰子塊的相應(yīng)運(yùn)動(dòng)矢量獲得編碼塊的每個(gè)子塊的子模板。

本申請公開了一種信息搜索方法、信息問答方法和電子設(shè)備，涉及大模型技術(shù)、信息搜索領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取信息搜索文本和信息過濾文本，其中，信息過濾文本包括用于對信息搜索文本對應(yīng)的初始搜索結(jié)果進(jìn)行過濾的知識數(shù)據(jù)和過濾規(guī)則；輸入信息搜索文...

本申請公開了漏洞評估系統(tǒng)、方法、裝置及設(shè)備。其中所述系統(tǒng)采用多智能體框架，將漏洞利用生成過程分解為漏洞檢測、函數(shù)輸入約束提取、漏洞利用代碼生成、漏洞驗(yàn)證等動(dòng)作智能體，由任務(wù)監(jiān)督智能體負(fù)責(zé)漏洞利用生成過程的迭代協(xié)調(diào)工作。在任務(wù)執(zhí)行過程中，...

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種多模態(tài)內(nèi)容理解與生成的方法和裝置。本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取用戶輸入圖文內(nèi)容，其中，所述用戶輸入圖文內(nèi)容包括圖像部分和文本部分；根據(jù)所述用戶輸入圖文內(nèi)容生成特征序列；將所述特征序列輸入到預(yù)先訓(xùn)練的混合自回歸與擴(kuò)散架構(gòu)...

本說明書實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理方法及裝置、模型訓(xùn)練方法及裝置，數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取查詢語句文本、至少兩個(gè)候選文檔以及針對候選文檔的排序策略，根據(jù)所述排序策略確定目標(biāo)提示文本，并確定各候選文檔的掩碼標(biāo)記；根據(jù)所述查詢語句文本、所述至少兩個(gè)候...

本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、模型訓(xùn)練方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及大模型技術(shù)、數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取當(dāng)前查詢數(shù)據(jù)；基于當(dāng)前查詢數(shù)據(jù)的匹配結(jié)果，構(gòu)建提示文本，其中，匹配結(jié)果用于確定當(dāng)前查詢數(shù)據(jù)中是否包含從預(yù)設(shè)詞庫匹配到目標(biāo)...

本說明書提供了語言模型的訓(xùn)練方法、對話數(shù)據(jù)處理方法、語言模型的訓(xùn)練裝置、一種任務(wù)平臺、一種計(jì)算設(shè)備、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)以及一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。方案包括：獲取第一語言類型的第一訓(xùn)練語料；在保持語言模型中的需凍結(jié)參數(shù)的參數(shù)值不變的情況下...

本說明書實(shí)施例提供查詢?nèi)蝿?wù)處理方法以及法律查詢?nèi)蝿?wù)處理方法，其中所述查詢?nèi)蝿?wù)處理方法包括：獲取目標(biāo)查詢?nèi)蝿?wù)的待查詢信息；將待查詢信息輸入任務(wù)處理模型，獲得目標(biāo)查詢意圖和待查詢關(guān)鍵信息，其中，任務(wù)處理模型基于多個(gè)樣本查詢信息和樣本查詢信息...

本申請公開了一種視頻生成方法、視頻生成模型的訓(xùn)練方法和視頻生成系統(tǒng)。其中，該方法包括：獲取文本數(shù)據(jù)，其中，文本數(shù)據(jù)用于描述待生成的視頻中展示的畫面內(nèi)容；基于學(xué)習(xí)到的預(yù)設(shè)對象的身份信息和文本數(shù)據(jù)，生成目標(biāo)視頻，其中，目標(biāo)視頻中包含有預(yù)設(shè)對...

本說明書實(shí)施例涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及圖像處理方法、計(jì)算設(shè)備、存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中圖像處理方法，包括：確定圖像描述文本，其中，所述圖像描述文本中至少包括：目標(biāo)圖像中包含的目標(biāo)文本內(nèi)容、所述目標(biāo)文本內(nèi)容的...

本說明書實(shí)施例提供文本處理模型訓(xùn)練方法及文本處理方法，該文本處理模型訓(xùn)練方法包括：確定目標(biāo)文檔以及對應(yīng)的目標(biāo)文檔處理結(jié)果，并從所述目標(biāo)文檔中，獲取多個(gè)文本數(shù)據(jù)以及各文本數(shù)據(jù)在所述目標(biāo)文檔中的文本坐標(biāo)信息；對所述各文本數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理，獲...

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種生成文本分類模型的方法和裝置。本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取多個(gè)未標(biāo)注文本；將所述多個(gè)未標(biāo)注文本進(jìn)行聚類，生成初始正樣本集和初始負(fù)樣本集；將所述正樣本集輸入到預(yù)先微調(diào)的大語言模型進(jìn)行標(biāo)注，生成標(biāo)注后的偽標(biāo)簽正樣本集和偽標(biāo)...

本申請公開了一種文本處理方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，涉及大模型技術(shù)、數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。該方法包括：獲取第一文本數(shù)據(jù)；從數(shù)據(jù)庫中檢索出與第一文本數(shù)據(jù)相匹配的目標(biāo)知識數(shù)據(jù)和目標(biāo)程序代碼，數(shù)據(jù)庫中存儲有多個(gè)知識數(shù)據(jù)，以及不同知識數(shù)據(jù)對應(yīng)的...

本說明書實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理方法及法律問題處理方法，其中所述數(shù)據(jù)處理方法，包括：確定待處理問題，并將所述待處理問題輸入語言生成模型；在所述語言生成模型中，通過從所述問答檢索數(shù)據(jù)庫中獲取與所述待處理問題對應(yīng)的參考數(shù)據(jù)，生成所述待處理問題的問...

本申請?zhí)峁┮环N文本翻譯方法、服務(wù)器、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法涉及人工智能領(lǐng)域，包括：獲取待翻譯的原始文本和目標(biāo)語言；在翻譯數(shù)據(jù)庫中搜索與原始文本匹配的翻譯文本對，翻譯文本對包括原語言文本和目標(biāo)語言文本；將原始文本、目標(biāo)語言和翻譯文本對...

本申請?zhí)峁┮环N語音翻譯方法、服務(wù)器、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請的方法涉及人工智能領(lǐng)域，通過獲取待翻譯的原語言的原始語音和待翻譯成的目標(biāo)語言；在翻譯知識庫中搜索原始語音匹配的翻譯知識，將原始語音和原始語音匹配的翻譯知識輸入語音翻譯模型，通...

本申請實(shí)施例提供了一種二次曲面擬合方法、模型訓(xùn)練方法、模型推理方法及設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，其中，該二次曲面擬合方法包括：利用主成分分析方法PCA，確定目標(biāo)點(diǎn)所在的局部曲面對應(yīng)的局部PCA坐標(biāo)系。進(jìn)而，將目標(biāo)點(diǎn)所在的局部曲面對應(yīng)的...

本申請?zhí)峁┮环N查詢處理、案例查詢的方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請的方法，引入了查詢結(jié)構(gòu)化模型和query結(jié)構(gòu)化的樣例庫，通過獲取待處理的目標(biāo)查詢和目標(biāo)查詢對應(yīng)的目標(biāo)結(jié)構(gòu)化模式，在樣例庫中搜索與目標(biāo)查詢和目標(biāo)結(jié)構(gòu)化模式匹配的參考樣...

本申請公開了一種模型訓(xùn)練方法、語音處理方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及大模型、語音處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取噪聲音頻信號；采用初始語音處理模型對噪聲音頻信號進(jìn)行語音增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)音頻信號，其中，初始語音處理模型用于對噪聲音頻信號進(jìn)...

本說明書實(shí)施例提供了一種問答模型的訓(xùn)練方法、問答處理方法、任務(wù)平臺，問答模型的訓(xùn)練方法包括：獲取第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括：第一待分析數(shù)據(jù)，針對第一待分析數(shù)據(jù)的第一認(rèn)知問題，第一認(rèn)知問題對應(yīng)的第一答復(fù)信息，以及第一答復(fù)信息在第一待分析數(shù)據(jù)中的第...