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          • 本發(fā)明屬于指標(biāo)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種考慮期間偏移的指標(biāo)計(jì)算方法、系統(tǒng)及終端設(shè)備,方法包括:根據(jù)實(shí)際使用需求定義包含維度和指標(biāo)的指標(biāo)體系表;定義指標(biāo)計(jì)算公式,所述指標(biāo)計(jì)算公式中插入維度引用和指標(biāo)引用的預(yù)占位符;其中,所述指標(biāo)引用中包含指...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)字段使用控制方法、裝置、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)使用技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取數(shù)據(jù)提供方發(fā)布的數(shù)據(jù)產(chǎn)品;數(shù)據(jù)產(chǎn)品是數(shù)據(jù)提供方將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)源形式接入數(shù)據(jù)空間形成的;將基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成的目標(biāo)策略綁定至數(shù)據(jù)產(chǎn)品...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種多源異構(gòu)總線數(shù)據(jù)并行采集記錄方法及其系統(tǒng),包括:初始化任務(wù)周期和最大采樣周期;基于任務(wù)周期對(duì)任務(wù)隊(duì)列中的任務(wù)進(jìn)行調(diào)度,設(shè)置時(shí)間步長(zhǎng)并標(biāo)記可調(diào)度任務(wù);根據(jù)可調(diào)度任務(wù)數(shù)量設(shè)置采樣通道并分配給采樣線程;將...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種面向數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的多維度特征動(dòng)態(tài)封裝方法及系統(tǒng),包括獲取預(yù)設(shè)特征模型集合并分析各特征模型間的依賴關(guān)系,構(gòu)建有向圖;若檢測(cè)到循環(huán)依賴,斷開邊權(quán)重最小的邊,得到特征計(jì)算順序;接收特征封裝請(qǐng)求,計(jì)算權(quán)威性因子、...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于模型的問答測(cè)試方法、系統(tǒng)、介質(zhì)以及產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,將問答題目分別輸入至目標(biāo)模型和基準(zhǔn)模型,對(duì)應(yīng)得到第一問答結(jié)果和第二問答結(jié)果。根據(jù)問答題目的類型調(diào)用對(duì)應(yīng)的評(píng)分機(jī)制,對(duì)第一問答結(jié)果和第二問答結(jié)果進(jìn)行評(píng)分對(duì)比,生...
          • 本發(fā)明公開基于共享知識(shí)挖掘的增量多語言文本識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及文本檢測(cè)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,訓(xùn)練得到特定于當(dāng)前語言的特色識(shí)別器;將回放集和當(dāng)前語言的數(shù)據(jù)集送入所有特色識(shí)別器,基于所有特色識(shí)別器的預(yù)測(cè)一致性,挖掘語言之間潛在的共享字符和共享單詞;基于...
          • 本發(fā)明公開了一種基于損失閾值和動(dòng)態(tài)權(quán)重的自適應(yīng)醫(yī)學(xué)文本分類方法,對(duì)預(yù)先獲取的醫(yī)療文本進(jìn)行預(yù)處理,然后使用分詞器進(jìn)行文本分詞,生成對(duì)應(yīng)的字符序列并進(jìn)行語義特征編碼;基于樣本損失分布確定易或難樣本閾值,并在后續(xù)每輪訓(xùn)練中依據(jù)該閾值對(duì)樣本進(jìn)行易或...
          • 本發(fā)明涉及知識(shí)抽取技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大模型的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng),包括以下步驟:通過對(duì)話狀態(tài)跟蹤器獲取用戶當(dāng)前輸入語句,將語句輸入BERT意圖分類模型進(jìn)行領(lǐng)域標(biāo)簽解析、行為類型識(shí)別、情感傾向檢測(cè),輸出三維分類向量,基于LSTM序列標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開一種基于目標(biāo)檢測(cè)和多模態(tài)大模型的智能審核方法及裝置,涉及云資源評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域;包括:步驟1:進(jìn)行數(shù)據(jù)集收集;步驟2:搭建文本審核服務(wù);步驟3:搭建音頻審核服務(wù);步驟4:訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)審核模型;步驟5:搭建圖像和視頻審核服務(wù);本發(fā)明通過...
          • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像跨域檢索技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像跨域檢索方法及系統(tǒng),包括:獲取MRI圖像和CT圖像;基于雙向生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行所獲取圖像的無監(jiān)督跨域映射,計(jì)算跨域映射的對(duì)抗損失函數(shù);基于多層級(jí)循環(huán)一致性約束機(jī)制,計(jì)算梯...
          • 本發(fā)明公開了一種基于行為數(shù)據(jù)挖掘的旅游搭子個(gè)性化推薦方法,涉及旅游服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,該推薦方法包括收集旅游場(chǎng)景中用戶的多組行為源數(shù)據(jù);依據(jù)上述行為源數(shù)據(jù)確定不同的數(shù)據(jù)挖掘時(shí)間間隔信息;按照不同的數(shù)據(jù)挖掘時(shí)間間隔信息得到多批行為樣本組合;對(duì)多批行...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于大模型的單據(jù)類型推薦方法,屬于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:提取單據(jù)處理規(guī)則文件的文本內(nèi)容,并對(duì)所述文本內(nèi)容進(jìn)行切分,以得到所述單據(jù)處理規(guī)則文件的靜態(tài)處理規(guī)則;通過預(yù)訓(xùn)練的規(guī)則挖掘模型,以及歷史審核單據(jù)類型推薦結(jié)果,以...
          • 本發(fā)明提供的基于知識(shí)圖譜與鄰接圖協(xié)同采樣的信息推薦方法及裝置,涉及信息推薦技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取用戶歷史交互數(shù)據(jù)構(gòu)建三元組,并與項(xiàng)目屬性圖譜融合構(gòu)建協(xié)同知識(shí)圖譜;通過投影變換進(jìn)行表示對(duì)齊得到初始嵌入表示;通過有偏隨機(jī)游走進(jìn)行多跳鄰居采樣得...
          • 本發(fā)明屬于GNSS軌跡處理技術(shù)領(lǐng)域,公開一種面向位置軌跡快速檢索的GNSS軌跡數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢方法。用戶上傳軌跡數(shù)據(jù)經(jīng)位置轉(zhuǎn)換后,采用Redis數(shù)據(jù)庫和MySQL數(shù)據(jù)庫結(jié)合的方式存儲(chǔ)軌跡數(shù)據(jù);Redis數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)當(dāng)日用戶軌跡數(shù)據(jù),MySQL數(shù)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種頁面異常監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取采集配置信息,根據(jù)采集配置信息來執(zhí)行具體的數(shù)據(jù)采集操作,能夠通過采集配置獲取到用戶關(guān)注的且對(duì)頁面異常分析有用的信息,同時(shí)在執(zhí)行數(shù)據(jù)采集操作時(shí),通過主執(zhí)行...
          • 本發(fā)明屬于底棲動(dòng)物監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種可涉水不同類型河流大型底棲無脊椎動(dòng)物監(jiān)測(cè)方法,通過河流類型進(jìn)行劃分、監(jiān)測(cè)點(diǎn)位布設(shè)、采樣區(qū)域選擇、采樣、統(tǒng)計(jì)樣品中大型底棲無脊椎動(dòng)物的種類和數(shù)量等5個(gè)主要步驟,給出一種可涉水河流大型底棲無脊椎動(dòng)物監(jiān)測(cè)...
          • 本發(fā)明公開了一種超導(dǎo)線臨界電流數(shù)據(jù)處理方法及數(shù)據(jù)自動(dòng)處理系統(tǒng),涉及超導(dǎo)線臨界電流測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括以下步驟:獲取超導(dǎo)線U?I測(cè)量數(shù)據(jù),生成初始U?I曲線;根據(jù)初始U?I曲線確定背底電壓線性數(shù)據(jù)段并進(jìn)行擬合,生成背底函數(shù)直線;采用初始...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,尤其涉及用于軸承檢測(cè)的示波器信號(hào)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),通過示波器采集軸承振動(dòng)數(shù)據(jù),提取第一時(shí)刻數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分析,獲得其功率譜進(jìn)行頻率劃分得到第一頻率序列;同理,對(duì)第二時(shí)刻數(shù)據(jù)得到第二頻率序列,對(duì)齊兩個(gè)頻率序列得到頻率匹...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的人機(jī)交互方法,該方法實(shí)時(shí)獲取多模態(tài)交互數(shù)據(jù);針對(duì)任一模態(tài)交互數(shù)據(jù),獲取任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量性能評(píng)估值和實(shí)時(shí)響應(yīng)性能評(píng)估值,得到任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的最優(yōu)性能補(bǔ)償值;利用最優(yōu)性能補(bǔ)償值...
          • 本發(fā)明公開了一種基于子空間壓縮與字典優(yōu)化的稀疏貝葉斯波達(dá)方向估計(jì)方法,屬于陣列信號(hào)處理領(lǐng)域。本發(fā)明通過子空間壓縮技術(shù)降低數(shù)據(jù)維度,提高抗噪性;結(jié)合稀疏貝葉斯模型自動(dòng)估計(jì)信號(hào)功率與噪聲功率,避免依賴信源數(shù)信息;通過支持集自適應(yīng)剪枝策略提升計(jì)算...
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