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          • 本發(fā)明公開了一種基于量子編碼與GPU加速的血緣路徑追蹤系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:解析原始執(zhí)行計劃日志,將跨平臺操作抽象為包括映射、過濾及連接操作符的概率疊加態(tài)表示;對量子態(tài)血緣路徑集合執(zhí)行壓縮,生成由操作序列對應(yīng)的二進制...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)處理方法,包括:獲取不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù),建立不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù)的初始不平衡數(shù)據(jù)集;其中,不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù)中的多數(shù)類數(shù)據(jù)與少數(shù)類數(shù)據(jù)的差異超過預(yù)設(shè)閾值;確定初始不平衡數(shù)...
          • 本公開是關(guān)于一種多方數(shù)據(jù)處理方法、多方聯(lián)合推薦方法、設(shè)備及可讀介質(zhì),涉及多方安全計算和隱私計算技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過匿蹤隱私求交確定請求方的第一樣本集合與數(shù)據(jù)方在初始閾值對特征值篩選下的第二樣本集合的交集勢,而不泄露各方的明文信息,避免隱私泄...
          • 本申請公開了一種基于數(shù)字孿生與物聯(lián)網(wǎng)的能源管理三維可視化方法及系統(tǒng),涉及能源管理可視化技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取能源管理對象的多源異構(gòu)能源數(shù)據(jù);基于多源異構(gòu)能源數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生模型構(gòu)建對應(yīng)物理能源系統(tǒng)的虛擬鏡像模型;基于虛擬鏡像模型生成三維可視...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于GIS的噪聲分布可視化監(jiān)測方法及系統(tǒng),具體包括:通過在不同區(qū)域設(shè)置不同的監(jiān)測點來采集噪聲數(shù)據(jù),基于各監(jiān)測點所在區(qū)域的噪聲分布特征,動態(tài)分析噪聲信號變化特征,構(gòu)建階段噪聲關(guān)聯(lián)特征值;對每個監(jiān)測點不同頻段...
          • 本發(fā)明涉及一種基于路徑探索和雙曲精煉的多跳RAG問答方法和系統(tǒng),用于解決多跳問答過程中推理路徑僵化及證據(jù)噪聲干擾的問題。該方法包括,接收復(fù)雜多跳查詢,采用多層次路徑探索搜索策略,通過蒙特卡洛樹搜索構(gòu)建層次化推理樹,并依次執(zhí)行直接回答、經(jīng)檢索...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于視頻關(guān)鍵幀與進度關(guān)聯(lián)的AI答疑方法及系統(tǒng)。其中,本申請通過用戶暫停視頻時,捕獲進度和關(guān)鍵幀知識點坐標(biāo)。通過觸控軌跡生成知識點觸控?zé)釁^(qū)圖譜及關(guān)注標(biāo)記。融合圖譜、標(biāo)記、坐標(biāo)拓?fù)浼皶和G罢Z音語義生成疑問置信度。據(jù)此決策:置信度高...
          • 本申請?zhí)峁┮环N歷史人物知識的校對方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,包括:構(gòu)建歷史人物第一知識數(shù)據(jù)庫和歷史人物第二知識數(shù)據(jù)庫;獲取待校對文本,并對待校對文本進行斷言檢測,以獲取斷言檢測結(jié)果;基于斷言檢測結(jié)果獲取待校對文本中的標(biāo)識字段;根據(jù)標(biāo)識字...
          • 本發(fā)明提供一種基于雙層低秩適配的金融文本情緒分析方法及系統(tǒng),屬于自然語言處理與金融科技領(lǐng)域,旨在解決現(xiàn)有金融情緒分析維度單一、模型微調(diào)成本高的問題。該方法構(gòu)建情緒類別、情緒強度、持續(xù)時間、分層影響和政策反應(yīng)五個維度的情緒標(biāo)簽體系,通過指令微...
          • 本發(fā)明提供一種多模態(tài)內(nèi)容的合規(guī)審核方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:對非結(jié)構(gòu)化的待審核多模態(tài)內(nèi)容進行特征提取,以得到結(jié)構(gòu)化特征向量;對其中的文本語義特征向量和圖像視覺特征向量進行圖文語義關(guān)聯(lián),得到涉及圖文語義矛盾的融合特征向量;基于待審核多模態(tài)...
          • 本發(fā)明提供一種虛擬電廠運行參數(shù)的預(yù)測方法及裝置、存儲介質(zhì)以及計算機程序產(chǎn)品。包括:對獲取的影響因素數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理;使用時間序列分解算法將影響因素數(shù)據(jù)分解成包含趨勢分量、季節(jié)分量以及殘差分量的三個維度的序列,將每個序列切分為序列塊并映射為...
          • 本發(fā)明公開了一種基于風(fēng)網(wǎng)解算的礦用智能通風(fēng)調(diào)度決策系統(tǒng),涉及礦用設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集全礦井通風(fēng)數(shù)據(jù);風(fēng)網(wǎng)解算模塊,用于實時讀取所述全礦井通風(fēng)數(shù)據(jù),并進行風(fēng)網(wǎng)解算,實時模擬礦井通風(fēng)情況,得到礦井需風(fēng)結(jié)果;數(shù)據(jù)分析模塊,用...
          • 本公開實施例公開了一種基于跨模態(tài)標(biāo)記融合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本;將圖像輸入至圖像編碼器,得到至少一個圖像特征,基于至少一個圖像特征,確定第一視覺token;以及使用文本分...
          • 本發(fā)明公開了一種基于對抗擾動學(xué)習(xí)的電纜絕緣損傷自適應(yīng)檢測方法,包括如下步驟:S1、采集電纜運行過程中的原始電氣信號;S2、對電氣信號序列進行預(yù)處理,劃分為若干等長信號片段;S3、構(gòu)建DeiT檢測模型,并構(gòu)建輸入向量;S4、輸入多層Trans...
          • 本發(fā)明公開了一種基于病蟲害監(jiān)測的森林防控方法,屬于林業(yè)防治技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:將目標(biāo)森林按植被類型劃區(qū),采集歷史多源數(shù)據(jù)并填補缺失,分析時序與因果關(guān)系構(gòu)建時序因果圖,結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)模擬病蟲害時空動態(tài),確定各區(qū)域防控風(fēng)險等級與關(guān)鍵誘發(fā)因子,依此...
          • 本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種水利工程大壩安全監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng),通過復(fù)合傳感技術(shù)和智能分析算法實現(xiàn)了大壩結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的全面感知與精準(zhǔn)預(yù)警;采用微機械諧振傳感器與分布式光纖傳感器的協(xié)同部署,構(gòu)建了界面與結(jié)構(gòu)一體化的立體監(jiān)...
          • 本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種鍛件生產(chǎn)的智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括:對風(fēng)電法蘭鍛件進行溫度數(shù)據(jù)采集和極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,得到極坐標(biāo)溫度場數(shù)據(jù);將極坐標(biāo)溫度場數(shù)據(jù)輸入環(huán)形熱場梯度分解網(wǎng)絡(luò)進行特征提取,得到溫度場特征向量;對溫度場特征向量進...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域,尤其涉及一種全站儀測量數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng),包括:通過對全站儀原始測量數(shù)據(jù)進行三維坐標(biāo)解算與整理,獲取帶時序標(biāo)簽的原始測量數(shù)據(jù)集;通過對原始測量數(shù)據(jù)點的局部鄰域距離進行綜合分析,獲取各點的自適應(yīng)鄰域半徑;通過對測點局部...
          • 本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲得企業(yè)的多個窗口財務(wù)數(shù)據(jù)集,并根據(jù)財務(wù)異常多維因子進行觸發(fā)梳理,建立多個窗口財務(wù)異常觸發(fā)向量;進行多源訓(xùn)練,建立財務(wù)異常檢測架構(gòu),包括償債異常檢測模型集...
          • 本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:對用戶輸入數(shù)據(jù)進行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實體集、主意圖置信度和用戶特征的任務(wù)包。確定主意圖置信度的級別,若為高置信度,調(diào)用相應(yīng)子智能體處理任務(wù)包;若為中置信度,確定主意圖...
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