分箱数据的处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
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分箱数据的处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
本发明公开了一种分箱数据的处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品,其中方法包括:获取目标变量提供方发送的多个数据ID以及每个数据ID对应的加密后的目标变量、加密后的相反变量,计算每一分箱对应的加密后的正样本占比和加密后的负样本占比,并将加密后的正样本占比和负样本占比分别与对应的随机数相乘,将相乘结果发送给目标变量提供方,获取目标变量提供方根据相乘结果确定的各个分箱对应的中间结果,根据多个分箱对应的中间结果以及对应的随机数,将加密后的信息价值和/或对证据权重增加随机数后得到的结果发送给目标变量提供方。本发
数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品,其中,所述方法包括:获取具有相同属性的至少一个对象中每一所述对象的轨迹点集合;其中,每一所述轨迹点集合中的每一轨迹点具有一空间区域标识;基于每一所述对象的轨迹点集合中每一轨迹点的空间区域标识,确定在第一空间区域出现的至少一个目标对象,以及每一所述目标对象的至少一条与所述第一空间区域关联的跨区域迁移轨迹;基于每一所述目标对象的至少一条跨区域迁移轨迹和设定的第一对象数量阈值,确定至少一个第二空间区域;其中,在所述第一空间区域与每一所述第二空间
数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品,本申请实施例涉及数据处理技术领域,该方法包括:根据训练样本集,通过无监督学习模型,得到本轮迭代结果;所述训练样本集为语料样本集或图像样本集;对所述本轮迭代结果中分类存储的数据样本进行特征筛选,得到新的分类存储的数据样本;根据所述本轮迭代结果,调整所述无监督学习模型的参数,并将所述新的分类存储的数据样本,通过本轮调整后的无监督学习模型进行下一轮迭代操作,直至达到迭代停止条件;其中,训练好的无监督学习模型用于语音识别或图像识别。本申请实例提供的
数据处理的方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
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处理地图数据的方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
本公开提供了用于处理地图数据的方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及计算机技术领域,尤其涉及智能交通技术中的电子地图技术领域。具体实现方案为:在显示有目标地图元素的地图显示界面上接收地图缩放操作;确定接收地图缩放操作之前加载所述目标地图元素的第一区域,并确定接收所述地图缩放操作后加载所述目标地图元素的第二区域;确定第一区域与第二区域之间的重叠区域以及差异区域;若重叠区域大于区域阈值,则根据差异区域确定与所述目标地图元素对应的待加载地图数据;对所述待加载地图数据进行渲染,得到所述目标地图元素,并在地图显