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          • 本發(fā)明提供了一種樣本生成方法、目標大語言模型的訓練方法、任務處理方法及裝置。樣本生成方法包括:獲取目標任務場景下利用大語言模型調(diào)用工具執(zhí)行任務時所需的多個調(diào)用參數(shù)、工具對應的平臺的多個平臺屬性以及第一提示文本;將多個調(diào)用參數(shù)、多個平臺屬性以...
          • 本申請涉及讀碼器技術(shù)領域,公開了一種讀碼器檢測系統(tǒng),該讀碼器檢測系統(tǒng)包括:承載板,用于設置識別碼;第一反射鏡,設置于承載板上方,第一反射鏡用于反射識別碼;讀碼器,設置于承載板上,讀碼器設置有功能燈,讀碼器用于在識別到第一反射鏡反射的識別碼后...
          • 本發(fā)明公開了基于語義理解的多語言情感識別方法,通過三階段創(chuàng)新框架實現(xiàn)跨語言情感分析,采用改進的相對位置編碼分離語義與情感特征;利用Hofstede文化維度構(gòu)建錨點向量,通過損失函數(shù)實現(xiàn)文化敏感的向量空間對齊;結(jié)合權(quán)力距離與個人主義差異動態(tài)調(diào)...
          • 本申請公開了一種文本糾錯方法及相關裝置、設備和存儲介質(zhì),其中,文本糾錯方法包括:基于原始文本進行第一糾錯,得到第一文本;基于原始文本與第一文本進行比對,得到第一糾錯執(zhí)行的糾錯操作涉及的文字對;其中,文字對包含:原始文本中相比于第一文本被修改...
          • 本發(fā)明提供了一種基于長短時記憶網(wǎng)絡的機房空間能耗預測方法及系統(tǒng),包括以下步驟:(a)構(gòu)建目標機房的三維數(shù)字孿生模型,并基于計算流體力學CFD仿真生成時序仿真數(shù)據(jù);(b)對時序仿真數(shù)據(jù)進行預處理;(c)構(gòu)建并訓練一長短時記憶LSTM網(wǎng)絡模型;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于實測譜的熱端盤壽命試驗譜編制方法,具體步驟包括:首先對發(fā)動機所有轉(zhuǎn)速及溫度譜進行峰谷值識別及小載荷去除。其次,對轉(zhuǎn)速峰值與溫度峰值數(shù)據(jù)及轉(zhuǎn)速谷值與溫度谷值數(shù)據(jù)進行匹配,并以最小二乘法以一維線性函數(shù)分別擬合發(fā)動機實測譜中溫...
          • 本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機冷端盤壽命評定譜編制方法和系統(tǒng),其中方法包括將航空發(fā)動機的每個典型任務剖面的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換為應力;確定所有典型任務剖面的應力均幅值循環(huán)矩陣;將所有典型任務剖面的應力均幅值循環(huán)矩陣中的循環(huán)載荷類型劃分為主波和二級波;將主波編...
          • 本發(fā)明公開一種基于曲紋折紙的多面體多穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu),包括第一子結(jié)構(gòu)和第二子結(jié)構(gòu);第一子結(jié)構(gòu)由八個剛性三角形面板通過轉(zhuǎn)動副連接形成的多面體框架,剛性三角形面板為正三角形且邊長為a;第二子結(jié)構(gòu)由六個可變形曲紋折紙單元組成,每個曲紋折紙單元由三個曲邊面...
          • 本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機冷端盤壽命試驗評定譜編制方法和系統(tǒng),方法中通過獲取目標發(fā)動機的實測飛行剖面,進行雨流計數(shù)和濾波預處理,提取載荷循環(huán)的均幅值對;基于聚類分析將次級循環(huán)劃分為多級載荷,并通過等效轉(zhuǎn)換將二維載荷譜降維為一維;結(jié)合等損傷原則...
          • 本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機程序塊譜載荷等級確定方法、系統(tǒng)計算機設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,其中方法包括對航空發(fā)動機的每個飛行剖面進行雨流計數(shù),得到多個載荷循環(huán)的均值和幅值,以作為每個載荷循環(huán)的均幅值對;以目標飛行剖面中最大載荷對應的載荷歷程時間...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AIGC的親子游景區(qū)推薦系統(tǒng),屬于旅游推薦系統(tǒng)技術(shù)領域,包括數(shù)據(jù)采集模塊、智能分類模塊、專家組件模塊以及決策推送模塊,專家組件模塊包括用戶分析模塊、學科教育模塊、素質(zhì)科普模塊以及交通環(huán)境模塊;數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取景區(qū)數(shù)據(jù)...
          • 本說明書實施例公開了一種超圖匹配方法,根據(jù)查詢超圖中每個查詢超邊的屬性,在數(shù)據(jù)超圖中確定與每個查詢超邊匹配的候選超邊集,并在對查詢超邊和候選超邊集中的候選超邊進行同構(gòu)計算之前,根據(jù)每個查詢超邊在查詢超圖中的鄰居查詢超邊,在候選超邊集中剔除掉...
          • 本發(fā)明提出了一種基于LLAVA大模型和圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡的圖文對匹配方法,僅用文本來理解圖片的語義信息較為單一,難以全面捕捉復雜場景中的深層含義,將文本提示和原始圖片數(shù)據(jù)輸入進LLAVA大模型中,得到新的對圖像的描述文本,從而將大模型融入模型...
          • 本發(fā)明提供一種基于多視圖的文本分類模型的多階段訓練方法及系統(tǒng),包括:對原始文本數(shù)據(jù)進行掩碼處理并基于處理后的數(shù)據(jù)對預訓練模型進行初步訓練;基于全部文本數(shù)據(jù)及其對應的文本詞頻偽標簽進行第二階段中間訓練;基于預設的比例的文本數(shù)據(jù)及其對應的文本主...
          • 本發(fā)明提出一種基于BERT和貝葉斯分類器的電子戰(zhàn)裝備關系抽取方法,屬于知識圖譜關系抽取技術(shù)領域。所述方法包括:步驟S1、對文本數(shù)據(jù)進行預處理,基于分類結(jié)果添加標簽;步驟S2、構(gòu)建嵌入層,利用嵌入層將中文數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量表示;步驟S3、構(gòu)建雙向...
          • 本說明書實施例公開了一種用于執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備,首先將待分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對應的分析指令輸入到第一大語言模型,獲得所述第一大語言模型輸出的指令分析結(jié)果,該指令分析結(jié)果用于指示所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中所述分...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的任務處理方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。該方法包括:響應于攜帶有用戶需求的用戶請求,對待處理任務進行任務分解,得到第一任務指令,第一任務指令用于確定處理待處理任務所需調(diào)用的工具;將第一任務指令輸入經(jīng)預訓練后得到的...
          • 本申請公開了一種屏幕控制方法及相關裝置、設備和存儲介質(zhì),其中,屏幕控制方法包括:在設備系統(tǒng)切換至喚醒狀態(tài)時,讀取喚醒源標志的第一當前賦值;其中,第一當前賦值表征當前促使切換至喚醒狀態(tài)的喚醒源類型;基于喚醒源標志的第一當前賦值和與第一當前賦值...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N管理數(shù)據(jù)的方法、相關裝置及計算機程序產(chǎn)品,該申請響應于待存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)大小大于管理閾值,將待存儲數(shù)據(jù)拆分為多個文件塊;基于待存儲數(shù)據(jù)的原始完整文件,將待存儲數(shù)據(jù)寫入第一存儲,并基于多個文件塊,將待存儲數(shù)據(jù)寫入第二存儲,其中,...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)存儲方法、設備、計算機可讀介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請的一具體實施方式包括:從活躍位圖集合中確定出目標活躍位圖,其中,活躍位圖集合中的活躍位圖中的每個存儲狀態(tài)位用于表征一個數(shù)據(jù)塊的存儲狀態(tài),活躍位圖對應的數(shù)據(jù)塊集合中存在至少一...
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