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          • 本發(fā)明涉及文件調(diào)用技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種文件信息的調(diào)用方法、設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括:基于文件信息調(diào)用請(qǐng)求文本中的若干種待選擇調(diào)用字段組合方式和每一待選擇調(diào)用字段對(duì)應(yīng)的已存儲(chǔ)數(shù)據(jù)表的標(biāo)識(shí),得到第一選擇評(píng)分值,確定每一待選擇調(diào)用字段對(duì)應(yīng)的目...
          • 本發(fā)明公開了一種酒店房型匹配的方法及裝置,包括:獲取新增酒店和房型的原始信息,對(duì)原始信息進(jìn)行預(yù)處理,生成標(biāo)準(zhǔn)化的酒店和房型特征數(shù)據(jù)集;基于標(biāo)準(zhǔn)化的特征數(shù)據(jù)集構(gòu)建多層次特征向量;結(jié)合倒排索引和局部敏感哈希算法篩選生成候選匹配集;通過規(guī)則匹配模...
          • 本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)庫的查詢優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),其中,該方法獲取數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行數(shù)據(jù)和若干個(gè)不同業(yè)務(wù)類型的慢查詢數(shù)據(jù);將所述運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入至運(yùn)行預(yù)測模型中,得到所述運(yùn)行預(yù)測模型輸出的運(yùn)行預(yù)測信息;將每個(gè)所述慢查詢數(shù)據(jù)輸入至對(duì)應(yīng)的慢查詢預(yù)測...
          • 本發(fā)明公開了一種面向多模態(tài)實(shí)時(shí)搜索的異構(gòu)數(shù)據(jù)緩存方法,涉及異構(gòu)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明包括:S10:構(gòu)建關(guān)鍵信息的實(shí)時(shí)搜索特征;S20:將各分片與各模態(tài)類型進(jìn)行匹配;S30:明確各緩存對(duì)象的緩存區(qū)域;S40:對(duì)各緩存對(duì)象在對(duì)應(yīng)緩存區(qū)域中的搜...
          • 本發(fā)明公開了一種醫(yī)療機(jī)構(gòu)名稱匹配方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括接收源醫(yī)療機(jī)構(gòu)名稱字符串并進(jìn)行語義成分解析,獲取源醫(yī)療機(jī)構(gòu)的地理坐標(biāo),并基于源醫(yī)療機(jī)構(gòu)的至少一個(gè)實(shí)體屬性動(dòng)態(tài)地確定搜索半徑,以地理坐標(biāo)為中心、以搜索半徑構(gòu)建地理圍欄并以此獲取候選...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多標(biāo)簽文本分類的配穴推薦方法,涉及通過信息技術(shù)處于中醫(yī)穴位的領(lǐng)域,包括:S1、對(duì)中醫(yī)癥狀原始文本進(jìn)行預(yù)處理,以將中醫(yī)癥狀文本轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化輸入的新癥狀文本;S2、從穴位標(biāo)簽庫中獲取與新癥狀文本描述相適配的穴位處方,通過癥狀...
          • 本發(fā)明公開了一種車輛出行風(fēng)險(xiǎn)安全評(píng)估系統(tǒng),涉及車輛出行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,包括行車數(shù)據(jù)采集模塊、風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)計(jì)算模塊、綜合風(fēng)險(xiǎn)分析模塊以及出行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊;所述行車數(shù)據(jù)采集模塊用于采集車輛的行車數(shù)據(jù);所述風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)計(jì)算模塊用于分析行車數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)模型...
          • 本發(fā)明涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于動(dòng)態(tài)時(shí)空建模的風(fēng)電場風(fēng)速訂正方法及系統(tǒng),該方法包括:獲得整場功率曲線并獲得歷史時(shí)段的整場風(fēng)速構(gòu)建多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取局部特征,并輸入長短期記憶網(wǎng)絡(luò),計(jì)算各時(shí)間步特征的相關(guān)性并獲得注...
          • 本說明書實(shí)施例提供基于PSO?SVM的ATE內(nèi)嵌式晶圓缺陷檢測方法及裝置,其中方法包括:獲取歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)注確定標(biāo)注歷史數(shù)據(jù),以及建立基準(zhǔn)缺陷檢測模型;基于標(biāo)注歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整合確定原始數(shù)據(jù)集,并對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征工程與數(shù)據(jù)規(guī)范化確定目標(biāo)...
          • 本發(fā)明的一種自監(jiān)督對(duì)比掩碼重建的雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法及裝置,屬于雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,方法包括以下步驟:獲取雷達(dá)信號(hào)并構(gòu)建包含有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的雷達(dá)調(diào)制信號(hào)數(shù)據(jù)集,并轉(zhuǎn)換成時(shí)頻圖像;搭建包括在線分支和目標(biāo)分支的自監(jiān)督對(duì)比掩碼圖像重...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種綠氨反應(yīng)器故障模式識(shí)別方法及裝置;方法包括:獲取目標(biāo)綠氨反應(yīng)器的在目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)的目標(biāo)特征時(shí)序數(shù)據(jù);其中,目標(biāo)特征時(shí)序數(shù)據(jù)包括:目標(biāo)振動(dòng)時(shí)序數(shù)據(jù)和目標(biāo)溫度時(shí)序數(shù)據(jù);針對(duì)目標(biāo)振動(dòng)時(shí)序數(shù)據(jù)和目標(biāo)溫...
          • 本申請(qǐng)公開了一種分布式存儲(chǔ)故障恢復(fù)中的雙向增量智能合并方法,涉及分布式數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域。該方法包括:接收本地及遠(yuǎn)程增量的操作序列,將操作序列映射至多維時(shí)空坐標(biāo)系,生成多維時(shí)空操作點(diǎn)集;基于多維時(shí)空操作點(diǎn)集,為各操作點(diǎn)構(gòu)建幾何因果錐,并通過分析幾...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N密碼的管理方法及程序產(chǎn)品,通過將用戶輸入的明文的密碼輸入字符進(jìn)行混淆處理,以獲得對(duì)應(yīng)的字符混淆值,并刪除對(duì)應(yīng)的密碼輸入字符。從而避免外部程序直接惡意獲取密碼的明文。進(jìn)而,當(dāng)存在合法密碼讀取請(qǐng)求時(shí),根據(jù)存儲(chǔ)字符混淆值的關(guān)聯(lián)關(guān)系,...
          • 本申請(qǐng)公開了一種海上換流站閥廳空調(diào)系統(tǒng)及其設(shè)計(jì)方法,該設(shè)計(jì)方法包括繪制焓濕圖,結(jié)合焓濕圖確定夏季室內(nèi)設(shè)計(jì)狀態(tài)點(diǎn)參數(shù)范圍;采用縫隙法計(jì)算正壓所需風(fēng)量,量取按正壓所需風(fēng)量和不小于0.5次/h計(jì)算的新風(fēng)量之間的最大值,確定新風(fēng)量;根據(jù)確定的新風(fēng)量...
          • 本發(fā)明涉及鞋類技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于生物力學(xué)模型的足部自適應(yīng)支撐調(diào)節(jié)方法,包括以下步驟:S1:足部生物力學(xué)建模:通過三維掃描獲取用戶足部幾何數(shù)據(jù),結(jié)合步態(tài)分析采集動(dòng)態(tài)載荷參數(shù),構(gòu)建個(gè)性化足部有限元模型;S2:應(yīng)力分布計(jì)算:在步態(tài)周期中按0%~...
          • 本公開提供了一種PCB信號(hào)的處理方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。本公開的PCB信號(hào)的處理方法包括:基于PCB信號(hào)的信號(hào)信息,確定包含信號(hào)信息的第一工作表,信號(hào)信息包括信號(hào)標(biāo)識(shí)和信號(hào)長度。基于信號(hào)類型對(duì)目標(biāo)信號(hào)的信號(hào)標(biāo)識(shí)進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開了安全強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的大語言模型安全決策智能體,該決策智能體包括:高層語義規(guī)劃器,用于接收文本形式的目標(biāo)與約束指令,同時(shí)接收環(huán)境的語言或視覺觀測信號(hào),輸出文本格式化的安全風(fēng)險(xiǎn)信息與建議動(dòng)作規(guī)劃;低層動(dòng)作執(zhí)行器,用于接收環(huán)境的低維觀測...
          • 本發(fā)明屬于大模型技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于任務(wù)語義感知的大模型自適應(yīng)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。包括基于目標(biāo)任務(wù)獲取若干文本數(shù)據(jù),選取任一文本數(shù)據(jù)進(jìn)行BERT編碼得到高維語義向量;對(duì)高維語義向量進(jìn)行第一層線性變換與激活處理得到低維語義向量;對(duì)低維語義向量...
          • 本申請(qǐng)涉及欺騙數(shù)據(jù)生成技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于LLM多模態(tài)數(shù)據(jù)生成的無人機(jī)抗欺騙能力提升方法,其中,方法包括:采集目標(biāo)無人機(jī)執(zhí)行飛行任務(wù)過程的多模態(tài)原始數(shù)據(jù),并對(duì)其進(jìn)行時(shí)間同步和預(yù)處理,以得到對(duì)應(yīng)的多模態(tài)特征數(shù)據(jù),且將多模態(tài)特征數(shù)據(jù)封裝為...
          • 本發(fā)明公開了一種基于差異化智能調(diào)度的健身設(shè)備預(yù)約方法及系統(tǒng),該方法允許用戶提交設(shè)備標(biāo)識(shí)或設(shè)備標(biāo)識(shí)列表、包含未來一段時(shí)間內(nèi)一次或多次訓(xùn)練的訓(xùn)練計(jì)劃以及初步預(yù)約時(shí)段;服務(wù)端收到預(yù)約請(qǐng)求后,根據(jù)預(yù)約時(shí)段為黃金時(shí)段或非黃金時(shí)段執(zhí)行差異化調(diào)度,在黃金...
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