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								      本發(fā)明公開了基于元素感知的瀏覽器前端組件智能分類方法及系統(tǒng)，涉及前端組件智能分類技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：基于軌跡數(shù)據(jù)流通過預(yù)設(shè)的結(jié)構(gòu)預(yù)測模型對未完全渲染的DOM區(qū)域執(zhí)行動態(tài)結(jié)構(gòu)補全，并生成增強DOM結(jié)構(gòu)圖；提取增強DOM結(jié)構(gòu)圖中各候選組件區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種基于偽代碼的任務(wù)執(zhí)行方法，該方法通過將所需執(zhí)行的任務(wù)變?yōu)橄鄳?yīng)的偽代碼，借助偽代碼的語義精確性來約束該任務(wù)執(zhí)行過程的整體邏輯準確性，而對于其中需要采用知識才能執(zhí)行的具體步驟，則通過由自然語言定義的特殊算子來表達，通過L...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種知識高階程序HOP的執(zhí)行方法，該方法通過將所需執(zhí)行的任務(wù)變?yōu)橄鄳?yīng)的HOP，借助計算機程序代碼的語義精確性來約束該任務(wù)執(zhí)行過程的整體邏輯準確性，而對于其中需要采用知識才能執(zhí)行的具體步驟，則通過由自然語言定義的特殊算子來...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種多智能體協(xié)同方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：根據(jù)當前任務(wù)目標對多個智能體進行知識化建模；將當前任務(wù)目標轉(zhuǎn)化為多個子目標，并為每個子目標分配智能體，并根據(jù)智能體分配結(jié)果生成智能體組，且對智能體組進行知識化建模；根據(jù)當前任務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于復(fù)雜場景的分布式分級調(diào)度方法與裝置，屬于任務(wù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：根據(jù)任務(wù)類型在不同的分析場景中與其它的任務(wù)類型的數(shù)據(jù)流量的共享數(shù)據(jù)、在不同的分析場景中的時效影響風險任務(wù)的構(gòu)成數(shù)據(jù)，確定任務(wù)類型中的共享控制任務(wù)類型，以服...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種服務(wù)調(diào)用方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：接收服務(wù)調(diào)用方的服務(wù)調(diào)用請求；其中，所述服務(wù)調(diào)用請求包括目標調(diào)用大模型的授權(quán)信息以及請求數(shù)據(jù)；確定所述服務(wù)調(diào)用請求對應(yīng)的目標轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則；其中，所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種硬件故障信息的管理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及服務(wù)器硬件測試技術(shù)領(lǐng)域，通過對原始硬件故障信息進行多維度特征提取，將混合信息拆解為各維度獨立的特征向量，打破混合信息結(jié)構(gòu)；再對各維度特征向量解耦，得到專屬特征表示，使其在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種代碼優(yōu)化方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，由于根據(jù)待優(yōu)化代碼的分詞編碼序列、優(yōu)化位置信息和優(yōu)化類型，確定了適用于待優(yōu)化代碼的針對性的優(yōu)化思維鏈，后續(xù)再根據(jù)優(yōu)化思維鏈確定待優(yōu)化代碼的目標代碼優(yōu)化策略，確保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及汽輪機安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種TSI系統(tǒng)OC總線的布置方法及系統(tǒng)，包括：在物理布局層將OC總線分為數(shù)據(jù)采集總線、通信總線和地址與工況總線三類獨立主通道，針對三類獨立通道的信號特性，配套設(shè)置模擬地與數(shù)字地分離的接地設(shè)計及電阻緩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的實施例揭示了一種游戲存檔管理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，所述方法包括：根據(jù)游戲創(chuàng)建指令在存儲設(shè)備上創(chuàng)建初始的存檔存儲區(qū)；根據(jù)游戲存檔指令對當前游戲狀態(tài)數(shù)據(jù)進行序列化生成狀態(tài)數(shù)據(jù)單元，并將所述狀態(tài)數(shù)據(jù)單元存儲至所述存檔存儲區(qū)；創(chuàng)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的圖譜數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)自動化智能抽取方法，包括：對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，得到清洗數(shù)據(jù)；對所述清洗數(shù)據(jù)進行跨模態(tài)語義對齊的分詞處理，得到語義對齊分詞數(shù)據(jù)；對所述語義對齊分詞數(shù)據(jù)進行實體關(guān)系抽取，通過格蘭杰因果檢驗算法分析實體間影響關(guān)系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種零樣本學習的多源賬單話單數(shù)據(jù)集成方法、系統(tǒng)和產(chǎn)品，其方法包括如下步驟：導(dǎo)入多源賬單話單數(shù)據(jù)，依照數(shù)據(jù)格式類型對導(dǎo)入的多源賬單話單數(shù)據(jù)進行分類，將所述多源賬單話單數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于多維度配置的大屏數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，該方法包括：配置數(shù)據(jù)庫查詢語句，并確定輸入數(shù)據(jù)庫以及輸出數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的配置；利用高頻值繼承沖突消解算法對源數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)事實表進行數(shù)據(jù)對齊；對帶策略標記的本地組織統(tǒng)計數(shù)據(jù)配置不同字段累加策略，并配置累...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)聚合方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在數(shù)據(jù)聚合系統(tǒng)的多個數(shù)據(jù)采集節(jié)點獲取待聚合信息；多個數(shù)據(jù)采集節(jié)點用于從多個數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)；若待聚合信息滿足預(yù)設(shè)合約規(guī)則，則執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)同步方法及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)同步領(lǐng)域。目標終端接收數(shù)據(jù)處理設(shè)備推送的目標消息中包括對初始變更數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換后得到的目標變更數(shù)據(jù)以及目標變更數(shù)據(jù)的變更屬性信息，在目標變更數(shù)據(jù)的變更屬性信息為包括部分變更數(shù)據(jù)的情況下，才會調(diào)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種基于大模型的查詢語句生成方法，該方法將通過自然語言描述的業(yè)務(wù)邏輯過程輸入預(yù)先訓練的LLM，通過LLM識別該業(yè)務(wù)邏輯過程中包含的各步驟以及各步驟之間的邏輯關(guān)系，并對該業(yè)務(wù)邏輯過程中隱含的步驟進行補全，確定完整的業(yè)務(wù)邏輯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。提出了一種基于多維標簽的知識檢索方法、系統(tǒng)及計算機設(shè)備，將待檢索的知識內(nèi)容切分成多個知識切片，當知識切片設(shè)有人工標簽時，解析每個知識切片，得到每個知識切片的關(guān)鍵詞，大語言模型根據(jù)關(guān)鍵詞生成每個知識切片對應(yīng)的大模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種大模型輸出結(jié)果檢測方法，該方法將基于標注有輸出結(jié)果是否正確的訓練樣本，以及確定待檢測的大模型LLM在推理過程中神經(jīng)元的激活狀態(tài)，得到輸出結(jié)果的正確與否與神經(jīng)元激活狀態(tài)之間的關(guān)系，用以訓練一個檢測分類器，則在待檢測的L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種類案推薦方法及系統(tǒng)，該方法通過獲取檢察業(yè)務(wù)中各歷史案件的多模態(tài)數(shù)據(jù)；采用LMM模型和LLM模型對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和特征提取，得到各歷史案件的元素集合；構(gòu)建各歷史案件的時序超圖；將時序超圖轉(zhuǎn)換為綜合嵌入向量，并構(gòu)建歷史案件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及光計算技術(shù)領(lǐng)域，本申請的方法中，按照不同矩陣運算任務(wù)之間的屬性相似度，將屬性相似度最大的矩陣運算任務(wù)排列在任務(wù)隊列的相鄰位置后，相當于任務(wù)隊列中相鄰兩個矩陣運算任務(wù)的屬性相似度可以較高。在按照任...
								
            
							
            
							
						
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