摘要：本申请公开了一种基于沙普利值和深度学习的SKU级投放决策路径映射方法及系统，涉及数据处理技术领域。所述方法通过采集多渠道SKU级用户行为数据并进行预处理，基于改进的沙普利值算法和LSTM建模量化触点贡献值，存储至优化数据库支持追溯，构建可视化引擎输出关键路径，并整合数据建立质量监控，从而解决了现有技术中难以实现SKU级数据深度分析、触点贡献精准归因和决策路径高效可视化的问题，具有能够实现SKU级数据的深度分析、触点贡献的精准归因、决策路径的高效追溯与动态可视化，从而提升营销效率和效果的优点。

摘要：本发明涉及市政脱水污泥水玻璃微波双重固化制备轻质材料的方法，属于环境岩土工程领域,包括以下步骤：1、向100重量份的市政脱水污泥中添加0.01‑1重量份的光催化剂、0.1‑2重量份的萃取剂、1‑10重量份的吸波剂、0.1‑10重量份的激发剂、0.1‑20重量份的碱性固化剂和0.001‑2重量份的重金属固化剂；2、将市政脱水污泥与添加的光催化剂、萃取剂、吸波剂、激发剂、碱性固化剂和重金属固化剂进行混合；3、混合后的市政脱水污泥处理颗粒状；4、将污泥放入微波炉进行微波光催化一体化处理。本发明具有高效降低有机质、固化重金属、污泥体积减量大等优势,变废为宝，可极大的缓解目前势态严峻的市政污泥处理局势。

摘要：本发明属于手机配件领域，具体涉及一种手机后盖。本发明中的一种手机后盖包括从上到下依次设有的基膜层、第一UV转印层、第二UV转印层、第三层UV纹理层、NCVM/OPPVD层、油墨颜色层、粘合UV胶水层和PC层，脱模光油层；基膜层为PMMA和PC的复合板材。本发明的有益效果：1.电池盖装饰板由现在的0.75MM厚度，可以减少到0.55MM，使手机变更薄；2.解决了多层UV上色，造成PMMA+PC板材变脆的问题；3.增强了手机壳体的强度，满足了客户的使用需求。

摘要：本申请涉及广告数据处理技术领域，公开了一种借助AI实现创意生成的方法及装置，其方法包括从各社交媒体平台实时获取用户生成内容，采集当前市场的热点话题；基于热点话题进行语义分析和情感分析，生成热点画像；对热点画像与产品的目标受众画像进行匹配度计算，筛选匹配度最高的热点画像，作为目标受众画像的热点画像；根据目标受众画像的热点画像，结合热点的热度进行双维度筛选，得到目标热点画像；将目标热点画像与关联的产品信息输入预设的基于语义匹配的深度学习模型中，输出创意。本申请具有保证创意的时效性，利于提高创意的点击率和转化率的效果。

摘要：本申请属于数据处理技术领域，公开了一种社交媒体数据的处理方法、装置、计算机设备及介质。该方法通过接口适配器从多个社交媒体平台获取多种类型的媒体数据；将媒体数据按照预设的数据转换规则转换为结构化数据，并将结构化数据存储在数据库中；接收数据分析指令，基于数据分析指令中的筛选条件从数据库中提取待处理的目标数据；将目标数据输入到预训练好的主题分析模型进行主题提取，得到主题识别结果；将目标数据输入到预训练好的情感分析模型进行情感分析，得到情感分类结果；将主题识别结果和情感分类结果进行结合，得到最终的数据分析结果。可以对媒体数据的全面收集和深入分析，使媒体数据的价值得到充分利用。

摘要：本申请涉及广告数据处理技术领域，公开了一种稿件采集与AI审核方法及装置，其方法包括根据预设的统一提交接口，获取社交媒体平台的待审核稿件；预审核待审核稿件，得到初筛稿件；对初筛稿件进行文本、图像和视频的综合分析，得到文本信息、图像信息和视频信息；从文本信息、图像信息和视频信息中分别提取文本特征向量、图像特征向量和视频特征向量；归一化处理文本特征向量、图像特征向量和视频特征向量并整合，得到融合特征；基于预设的神经网络模型，输入融合特征，结合预设的决策层的权重矩阵和偏置项，输出审核决策结果。本申请可以达到提高社交媒体平台稿件的收集效率和审核模型识别精度的效果。

摘要：本申请涉及数据处理领域，尤其是涉及一种社交媒体内容效果预测方法、装置及介质，主要步骤包括：获取达人数据和笔记数据；从所述综合数据集中提取特征，所述特征包括达人特征、笔记特征和创意方向特征，形成特征数据集；实时获取社交媒体的热点数据，提取所述热点数据的特征；计算热点数据的特征与所述创意方向特征的语义相似度，构建热点特征；基于梯度提升决策树构建预测模型，使用所述特征数据集和所述热点特征训练预测模型；根据新增的达人笔记数据和热点数据，定期更新所述预测模型，采用迁移学习调整模型参数，生成优化后的预测模型。本申请能够将实时社交媒体热点信息融入预测模型，增强模型在预测内容的潜在影响力方面的时效性和准确性。

摘要：本申请属于人工智能技术领域，公开了一种图文海报的生成系统、方法、存储介质及计算机设备。该系统可以接收用户输入数据；对需求描述数据进行意图识别以确定至少一个任务类型，基于确定的任务类型形成目标任务链；针对目标任务链中不同子任务调用不同的智能体，分别对产品数据进行关键信息提取生成产品特性数据；对参考图像进行视觉特征提取，得到参考图像的图片类型标识；对参考图像进行多维度解析，得到参考图像的视觉特征描述数据；基于生成的产品特性数据、图片类型标识和视觉特征描述数据，生成DDSL设计代码；基于DDSL设计代码选择目标图像生成策略，输出最终的图文海报。可以使生成的图文海报高度贴合产品，有效提升图文海报的质量。

摘要：本发明公开了一种基于AI大模型的达人筛选方法、装置、介质及设备，属于筛选领域，本申请首先获取用户输入的筛选条件，包括文本内容、图像数据和资质信息要求，以及待筛选的达人数据。接着，利用预设的语义解析模型，结合BiLSTM、CRF和LDA技术，对达人数据的文本内容进行分词、关键词提取和语义匹配，输出语义得分；同时，通过文本分类模型识别笔记风格并进行逻辑判断，得到风格和逻辑校验得分。此外，多模态识别模型对图像数据进行元素检测和风格校验，输出图像匹配分；资质评分模块则根据预设权重公式计算资质分。最终，将这些多维度的得分进行融合，生成综合得分，并据此对达人进行精准筛选。

摘要：本发明涉及一种热固胶膜的贴合方法及其应用。所述贴合方法包括如下步骤：将胶膜与OMR膜片进行滚状贴合后，继续与基材贴合，热固化后，完成热固胶膜的贴合；所述胶膜包括离型膜层、半固态胶薄膜层和基膜层；所述胶膜通过离型膜层与OMR膜片贴合。所述贴合方法工艺简单，所得产品良率高、生产效率高且环保。