摘要：本申请公开了一种动态内容的显示方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及计算机技术领域。该方法包括：显示动态内容；接收对终端设备的运动控制操作；跟随运动控制操作在多个图像之间切换显示，形成动态内容跟随运动控制操作变化的动画效果。一方面，用户可以根据需求对多个图像进行任意的设计，相较于图层错位形成的单一图层错位动画，在多个图像之间进行切换显示形成的动画效果更加丰富，丰富了通过控制终端运动从而形成的动画效果的多样性；另一方面，用户能够通过自身的动作控制终端显示的动态内容的显示进度，增强了用户与动态内容之间的交互性，提高了人机交互效率。

摘要：本申请提供了一种基于图价值网络的神经网络架构搜索方法，涉及神经网络架构搜索技术领域，旨在提供一种学习已搜索过的架构，以推理得到其他网络架构的神经网络架构搜索方法。所述方法包括：获取神经细胞的当前架构；以图价值网络为价值函数，以所述神经细胞的当前架构为状态，以改变所述神经细胞的当前架构的多种规定行为为动作，进行强化学习训练，得到目标神经细胞的架构；将多个相同的所述目标神经细胞的架构进行堆叠，得到神经网络的架构。

摘要：本申请实施例涉及图数据处理技术领域，具体涉及一种图神经网络架构定制方法、装置、设备及存储介质,旨在对分布不同的图定制最合适的神经网络架构，提升图数据相关任务的准确性。所述方法包括：接收图数据以及所述图数据对应的目标任务，通过自监督解耦自编码器对所述图数据进行特征提取，得到所述图数据对应的图表征；使用基于原型的架构定制策略，根据所述图表征进行架构定制，得到所述图表征对应的神经网络架构；将所述神经网络架构输入定制超网络中，在所述定制超网络中通过所述神经网络架构对所述图数据进行处理，得到目标任务结果。

摘要：本发明提供了一种多任务图架构的搜索方法、装置、行为预测方法和产品，该方法应用于深度学习技术领域，该方法包括：将多个图任务输入分层解耦超网络，在分层解耦超网络中进行前向传播，得到输出的多个架构；利用输出的多个架构进行目标分类任务，得到预测结果，根据预测结果，得到损失函数；根据损失函数，进行架构参数训练，对分层解耦超网络的架构参数进行更新，对软任务协作参数进行更新；根据损失函数，进行模型参数训练，对分层解耦超网络的模型参数更新，模型参数表示图卷积操作的参数；重复步骤，得到训练完成的分层解耦超网络；将多个图任务输入训练完成的分层解耦超网络，得到多任务图神经网络架构。

摘要：本申请公开一种基于解耦图的节点分类方法、装置、设备、介质及产品，涉及神经网络技术领域，包括：获取文本属性图以及输入提示；将每个节点对应的文本信息输入大语言模型，获取每个节点对应的总体文本表征；将目标节点对应的总体文本表征输入多个解耦通道，每个解耦通道按照不同图结构聚合目标节点的邻居信息，得到多个隐层表征；基于目标节点的多个隐层表征对输入提示进行优化，得到优化提示，并将优化提示输入大语言模型，得到节点分类结果。本申请通过解耦通道获取包含不同方面图结构信息的隐层特征，并基于这些隐层特征优化输入提示，从而使大语言模型可以更好的处理文本属性图的节点分类任务，有效提升大语言模型对文本属性图的处理性能。

摘要：公开了一种用于利用一个或多个辅助任务来训练用于目标任务的任务学习模型的计算机实现的方法。所述方法包括：将来自训练集的数据样本输入到所述任务学习模型，其中，每个数据样本至少被配备有在所述辅助任务中的每个辅助任务上的标签；对所述数据样本进行编码，以提取所述数据样本中的每个数据样本的特征；至少部分地基于所述任务学习模型的输出和相关联的标签，分别针对每个数据样本来计算所述目标任务和所述一个或多个辅助任务的损失；评估在所述一个或多个辅助任务中的每个辅助任务内所述数据样本中的每个数据样本对所述目标任务的贡献；以及至少部分地基于所述目标任务和所述一个或多个辅助任务的相应损失的总和来计算所述任务学习模型的训练损失，所述目标任务和所述一个或多个辅助任务的相应损失是通过在所述一个或多个辅助任务中的每个辅助任务内所述数据样本中的每个数据样本对所述目标任务的所述贡献进行加权的。

摘要：一种具有自修复性能的光催化水凝胶、制备方法及其应用，本发明属于光催化技术领域。本发明通过氢化还原的方法制备了一种同时具有光热和光催化效应的纳米粒子，将其引入水凝胶材料中，通过不同盐溶液冻融的方式提升水凝胶内部中间水的含量，进而通过中间水的优化提升光催化反应的效率。本发明所制备的光催化水凝胶降解有机污染物的效率接近70％，在30min内对于细菌的灭活效率接近100％，另外在没有外加牺牲剂的条件下，4h的氢气产生效率可达1500μmol/g以上。本发明制备的水凝胶具有良好的可扩展性、稳定性及制备方便性，适合于在光催化降解水中有机污染物、光催化产氢和细菌灭活中的应用。

摘要：本申请提供一种智能汽车测试用例自动生成与评估系统、设备和产品，涉及智能汽车测试技术领域，该系统通过测试知识库提供领域知识支撑，需求理解模块结合微调大模型深度解析需求，提取功能点并识别传感器故障、多系统协同等隐含场景；测试用例生成模块基于专用提示模板和少样本学习，融合车型配置库生成包含目的、步骤、数据等要素的完整用例，确保专业性与可执行性；评估模块通过需求覆盖率、场景完整性、风险覆盖度和规范性等多维度量化评分，实现质量客观评估。各模块协同实现了测试用例的智能生成与系统评估，提升智能汽车测试的自动化水平、覆盖广度与可靠性。

摘要：本申请提供一种基于大模型的测试用例库构建方法及系统，涉及智能汽车测试技术领域，该方法通过将被测功能文档的语义分析与测试场景识别相分离，并结合规则引导的大语言模型生成初始测试用例，实现了测试用例库构建过程的系统化、智能化和标准化；通过预设的专业规则有效约束了大模型输出的格式与内容规范，保障了生成用例的专业性和结构一致性；同时，通过多维度的验证与质量评估机制及时发现并反馈问题，驱动构建策略的自适应优化，提高了测试用例的质量和生成效率；最终，通过将合格用例整合为标准化记录，形成了兼具管理性与技术性的高质量测试用例库，整体上实现了从非结构化文档到可复用、可维护测试资产的高效自动化转化。

摘要：本发明公开了一种基于NQI的进出口消费品数据采集与风险评估系统，包括：风险数据采集模块，用于通过智能合约采集与基于NQI的进出口消费品相关的风险评估信息并存储在区块链中；以及风险数据评价模块，用于根据所述风险评估信息生成所述基于NQI的进出口消费品的产品风险评分；其中，风险数据采集模块包括产品信息存储单元、主体信息存储单元以及环境信息存储单元，风险数据评价模块包括风险评分控制单元、信息检索获取单元、产品风险评分生成单元以及风险评分输出单元。