用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质.pdf
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相关资料
用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开提供了用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质,涉及深度学习技术领域。具体实现方案为:获取输入目标函数的目标参数;确定预先缓存的静态图集合中是否存在与目标参数对应的静态图;响应于确定不存在与目标参数对应的静态图,根据目标参数,生成代码信息;根据代码信息,生成目标静态图;根据目标静态图,确定利用目标函数处理目标参数的处理结果。本实现方式可以提高计算效率。
用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本申请公开了用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质,涉及安全多方计算、密码学、数据处理领域。具体实现方案为:获取针对目标数据的处理信息;确定处理信息中各参数的目标调用次数;根据处理信息,向至少两个计算节点发送数据处理指令,以供至少两个计算节点对目标数据进行处理;实时从至少两个计算节点处获取数据处理过程中得到的各参数值以及各参数的实际调用次数;根据目标调用次数以及实际调用次数,对各参数值进行处理。本实现方式可以根据参数的实际调用次数和目标调用次数,判断参数是否仍然会被使用,并根据判断结果对参数值进行处理
一种用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本说明书一个或多个实施例提供一种用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质,该方法包括:获取目标数据;生成预设类别标识标注目标数据;根据目标数据对应的预设类别标识以及预训练模型,确定目标数据中与设备健康相关的数据,其中,预训练模型用于表征类别标识与设备健康的对应关系;对确定出的与设备健康相关的带有预设类别标识的数据进行数据增强。本申请通过在获取的数据中确定出与设备健康相关的数据,并作为待增强数据进行增强,提高了数据量,在减少数据采集工作的同时,以最小的成本代价获取必要的设备健康相关数据集。
用于处理图像的方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开提供了用于处理图像的方法、装置、设备以及存储介质,涉及人工智能领域,具体涉及计算机视觉和深度学习技术,具体可用于3D视觉场景下。具体实现方案为:获取目标图像;对目标图像中的目标对象进行分割,根据分割结果确定掩膜图像;根据目标图像以及掩膜图像,对目标对象进行渲染,确定渲染结果;根据渲染结果,进行AR显示。本实现方式可以提高对象的AR显示效率。
数据处理方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开的实施例提供了数据处理方法、装置、设备以及存储介质。方法包括获取目标数据,其中目标数据包括更新后的程序代码和更新后的配置文件;基于目标数据生成停止信号并发送给目标事件进程组;在检测到目标事件进程组基于停止信号完成当前事件处理的情况下,根据更新后的配置文件关闭目标事件进程组;重启与目标事件进程组对应的事件进程组;基于重启的事件进程组执行更新后的程序代码。以此方式,可以实现在不影响当前事件处理的情况下,不停机进行系统升级,解决系统升级、日常维护所导致的停机时间,提高系统和应用的可用性。