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          • 本發(fā)明實施例提供了一種任務調(diào)度方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質(zhì),響應于任務調(diào)度請求,獲取任務調(diào)度請求指示的目標任務對應的目標任務類型,并基于目標任務類型對應的資源確定方式,確定目標編譯資源;基于至少兩個待調(diào)度節(jié)點對應的資源使用情況以及目標...
          • 本公開提供了一種用戶請求處理方法、大模型服務系統(tǒng)、設備以及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及人工智能、大語言模型等技術(shù)領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為:接收第一用戶請求;對該第一用戶請求進行分詞,以得到該第一用戶請求對應的分詞序列;根據(jù)該分詞序列,...
          • 本發(fā)明提供一種基于社區(qū)結(jié)構(gòu)的圖存儲方法、裝置、系統(tǒng)和電子設備,涉及圖存儲技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取用戶輸入的待存儲圖數(shù)據(jù);將待存儲圖數(shù)據(jù)存儲至內(nèi)存圖中,并將存儲待存儲圖數(shù)后且達到容量上限的內(nèi)存圖凍結(jié)為不可變內(nèi)存圖;基于L0社區(qū)表,確定不可...
          • 本申請公開了一種問題處理方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決如何提高處理問題的效率的問題。該方法包括:獲取用戶的輸入問題;基于輸入問題,從知識庫中獲取目標知識列表;目標知識列表包括與輸入問題相關(guān)的多個知識內(nèi)容和每個知識內(nèi)容與...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于數(shù)據(jù)采集平臺的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備和存儲介質(zhì),該基于數(shù)據(jù)采集平臺的數(shù)據(jù)處理方法包括:響應于對所述數(shù)據(jù)采集平臺的數(shù)據(jù)錄入方式的選中操作,基于所述數(shù)據(jù)錄入方式獲取目標業(yè)務對象的初始業(yè)務數(shù)據(jù);對所述初始...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N異步圖表渲染方法、裝置、設備以及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標圖表的待渲染任務,目標圖表的待渲染任務包括:目標圖表的原始數(shù)據(jù)、目標圖表的渲染優(yōu)先級、目標圖表的頁面位置?;谀繕藞D表的待渲染任務,獲取第一w...
          • 本發(fā)明提供了一種通過力電解耦法去除腦機接口中噪音信號的方法,采集腦機接口中產(chǎn)生的信號,包括神經(jīng)纖維所傳導的電信號、干擾電信號以及腦內(nèi)各種載荷的力信號引起的電信號;通過含液多孔材料的力?電本構(gòu)關(guān)系去除動作電位引起的電信號,解耦腦內(nèi)各種載荷的力...
          • 本申請涉及一種電力數(shù)據(jù)異常檢測方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取待測電力數(shù)據(jù);將所述待測電力數(shù)據(jù)輸入孤立森林模型,以計算所述待測電力數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)點在孤立樹結(jié)構(gòu)中的平均隔離深度,得到第一異常數(shù)據(jù);將...
          • 本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的水下直升機作業(yè)預演方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:收集水下直升機的物理特征數(shù)據(jù);進行水下直升機的數(shù)字樣機的靜態(tài)參數(shù)映射;進行水下直升機數(shù)字樣機的三維建模;構(gòu)建水下直升機的動力學和運動學理論模型;...
          • 本發(fā)明提出一種基于RCWA算法優(yōu)化的量測設備調(diào)整方法及系統(tǒng),基于預設待測量結(jié)構(gòu),得到基準光譜和若干階數(shù)電場;基于若干階數(shù)所述電場,得到階數(shù)重要性排序;基于所述階數(shù)重要性排序,得到近似光譜;基于所述基準光譜,調(diào)整近似光譜階數(shù)比例,得到階數(shù)選擇...
          • 本申請涉及機器學習領(lǐng)域,公開了一種復合管界面分層應變的預測方法及相關(guān)設備,包括:獲取復合管中基層與覆層的幾何參數(shù)、材料參數(shù)和接觸面參數(shù);將幾何參數(shù)、材料參數(shù)和接觸面參數(shù)輸入預先訓練的預測模型,得到基層與覆層的分層應變。如此,基于基層與覆層的...
          • 本申請公開了一種科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析方法、設備及存儲介質(zhì),涉及流量計量技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析結(jié)果的準確性較低的問題。該科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析方法包括:通過雙向流固耦合模型,確定流體壓力與結(jié)構(gòu)剛度之間的實時關(guān)系;基于...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的盾構(gòu)智能輔助選型系統(tǒng)及方法。所述選型系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)輸入模塊、規(guī)則知識庫模塊、大模型推理模塊和結(jié)果生成模塊;本發(fā)明面向盾構(gòu)施工中地質(zhì)條件復雜、規(guī)則多約束、專家依賴度高等現(xiàn)實問題,構(gòu)建了一個融合規(guī)則知識庫、深度學習...
          • 本申請公開了一種大模型對話方法、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決采用線性對話流對話時,容易導致上下文信息冗余與混亂,進而導致對話效率較低的問題。該大模型對話方法包括:獲取用戶輸入的問題信息;獲取本次對話的對話類型;對...
          • 本發(fā)明公開了一種茶樹種質(zhì)資源圃管理方法,包括采用由數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、系統(tǒng)運行模塊、系統(tǒng)顯示模塊、外接端口模塊組成的茶樹種質(zhì)資源圃管理系統(tǒng),通過對茶樹種質(zhì)資源圃的整體平面數(shù)據(jù)和各區(qū)塊分布數(shù)據(jù)、結(jié)合氣象站及土壤墑情信息數(shù)據(jù)、入圃的茶樹...
          • 本發(fā)明涉及虛擬電廠差異化貢獻分配和分布式碳交易技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種多主體協(xié)作博弈的虛擬電廠低碳議價優(yōu)化方法,通過構(gòu)建多虛擬電廠?負荷聚合商MVPP?LA合作聯(lián)盟框架,整合風力、光伏、熱電聯(lián)產(chǎn)及儲能系統(tǒng),增強供需互動,并構(gòu)建基于能量交互的碳排...
          • 本申請涉及一種充電站運營方法、裝置、計算機設備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取多個樣本充電站對應的歷史運營數(shù)據(jù);基于歷史運營數(shù)據(jù),構(gòu)建初始策略預測模型;對初始策略預測模型進行優(yōu)化,得到優(yōu)化后的策略預測模型;獲取目標充電站中多個電...
          • 本發(fā)明公開了一種基于無人機、公交車和出租車的應急響應調(diào)度方法及系統(tǒng),屬于應急調(diào)度領(lǐng)域。本發(fā)明分析無人機的應急響應模式,并建立聯(lián)合公交車出租車軌跡時空約束下無人機應急響應能耗模型,提出一種參與型中繼出租車招募模型,建立考慮響應延誤、響應持續(xù)時...
          • 本發(fā)明涉及圖文數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于人工智能的數(shù)字化企業(yè)管理數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng),用以基于全面多元的供應鏈數(shù)據(jù),融合動態(tài)決策邏輯生成可視化圖文分析報告,提升圖文生成的全面性、動態(tài)性和決策指導性,從而有效指導企業(yè)管理系統(tǒng)進行供應鏈動態(tài)調(diào)...
          • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種工作流生成方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),包括:獲取針對目標任務的工作流生成請求;基于工作流生成請求與預先訓練的第一模型,確定目標任務的子任務節(jié)點和子任務節(jié)點之間的依賴關(guān)系;子任務節(jié)點用于表征子任務節(jié)點...
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