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          • 本發(fā)明提供了一種帶有私有保護(hù)特性的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),接收待處理的查詢語(yǔ)句;按照查詢語(yǔ)句及其內(nèi)的目標(biāo)關(guān)鍵字生成攜帶有保護(hù)標(biāo)記的查詢塊集合,以構(gòu)建攜帶有保護(hù)標(biāo)記的目標(biāo)語(yǔ)法樹(shù)結(jié)構(gòu);在基于目標(biāo)語(yǔ)法樹(shù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建語(yǔ)義樹(shù)結(jié)構(gòu)的過(guò)程中,維護(hù)層...
          • 本發(fā)明屬于票務(wù)超售控制技術(shù)領(lǐng)域,提出了基于客流自適應(yīng)的班線超售控制系統(tǒng)及控制方法,主要方案為:通過(guò)虛擬查詢及購(gòu)票終端獲取票務(wù)查詢、購(gòu)買(mǎi)指令的來(lái)源類(lèi)型,并生成自動(dòng)化查詢、購(gòu)票指令;通過(guò)票務(wù)查詢服務(wù)器接收自動(dòng)化查詢指令和用戶查詢指令,并判斷用戶...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N緩存數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中,該方法包括:數(shù)據(jù)操作攔截器實(shí)時(shí)獲取數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)語(yǔ)句,若數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)語(yǔ)句的執(zhí)行引起數(shù)據(jù)庫(kù)變更,則根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)語(yǔ)句生成緩存失效事件,并將緩存失效事件發(fā)送給事務(wù)感知事件調(diào)度器,事務(wù)感知事件調(diào)度...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù),用于改善多數(shù)據(jù)同時(shí)處理時(shí)整體處理時(shí)間拉長(zhǎng)導(dǎo)致部分重要數(shù)據(jù)處理延遲問(wèn)題,包括識(shí)別工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)中的數(shù)據(jù)源類(lèi)型,并導(dǎo)入數(shù)據(jù)分類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)分區(qū),檢測(cè)各數(shù)據(jù)分區(qū)的傳...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于人工智能的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)分布式節(jié)點(diǎn)集群讀取大數(shù)據(jù)平臺(tái)中待處理數(shù)據(jù)的分布查詢信息,并提取分布式節(jié)點(diǎn)集群中所有節(jié)點(diǎn)上的查詢梯度約束;對(duì)查詢演化序列進(jìn)行并行匹配,得到查詢檢索狀態(tài)對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)并行標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)分析方法、系統(tǒng)及其介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,包括以下具體步驟:對(duì)所要分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,根據(jù)分類(lèi)匯總的數(shù)據(jù),繪制時(shí)間柱狀圖,使用時(shí)間柱狀圖顯示數(shù)據(jù)信息,對(duì)時(shí)間柱狀圖進(jìn)行管控,對(duì)時(shí)間柱狀圖進(jìn)行顯示管控,根據(jù)時(shí)間柱狀圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于人工智能的知識(shí)問(wèn)答快速處理方法及系統(tǒng),涉及人工智能領(lǐng)域,本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建多模態(tài)知識(shí)圖譜,通過(guò)混合檢索策略融合收集的多源教學(xué)數(shù)據(jù),所述混合檢索策略包括語(yǔ)義檢索、向量檢索及元數(shù)據(jù)檢索;基于RAG增強(qiáng)框架執(zhí)行多級(jí)問(wèn)答處理,解析多...
          • 本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種生命意義感檢測(cè)方法及裝置。該方法包括:基于多篇科學(xué)文獻(xiàn)構(gòu)建知識(shí)圖譜;獲取用于訓(xùn)練的文本數(shù)據(jù);將所述知識(shí)圖譜作為大語(yǔ)言模型的背景知識(shí),通過(guò)所述大語(yǔ)言模型生成所述文本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的知識(shí)描述文本;基于所述文本數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)涉及語(yǔ)義分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于語(yǔ)義分析的AI智能體問(wèn)答文本生成方法,包括:獲取每個(gè)問(wèn)題對(duì)的問(wèn)題關(guān)鍵詞集合和問(wèn)答關(guān)鍵詞集合;計(jì)算各關(guān)鍵詞的語(yǔ)義變化向量,進(jìn)而獲取每個(gè)問(wèn)題對(duì)的問(wèn)題關(guān)鍵詞集合中每個(gè)關(guān)鍵詞的語(yǔ)義異常偏差;結(jié)合問(wèn)題關(guān)鍵詞集合...
          • 本發(fā)明提供可交互的多模態(tài)人工智能數(shù)字人自動(dòng)講解方法及系統(tǒng),涉及人工智能體數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域,包括通過(guò)將文檔轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化文件,利用多模態(tài)人工智能模型解析圖片序列得到文本內(nèi)容,采用大語(yǔ)言模型及人工智能體構(gòu)建講解文本,并通過(guò)人工智能體將音頻與數(shù)字人及...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的RAG系統(tǒng)評(píng)估數(shù)據(jù)集自動(dòng)合成方法和裝置,其中,該方法包括:獲取RAG系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù),并從知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)垂直領(lǐng)域的關(guān)鍵詞和相關(guān)的文檔;根據(jù)關(guān)鍵詞和文檔,利用預(yù)設(shè)的提示詞模版合成初始問(wèn)答對(duì);構(gòu)建初始問(wèn)答對(duì)的獎(jiǎng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種文字寫(xiě)作修正輔助方法及系統(tǒng),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取用戶的當(dāng)前文字描述,提取實(shí)體文本并進(jìn)行語(yǔ)義排序,生成實(shí)體文本序列;通過(guò)詞向量模型識(shí)別各實(shí)體文本的規(guī)范得分、情感得分和行文對(duì)象級(jí)別,生成第一投影點(diǎn);以每個(gè)實(shí)體文本...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的可視化場(chǎng)景方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì),涉及數(shù)字孿生與可視化建模技術(shù)領(lǐng)域,包括采集多格式源數(shù)據(jù)進(jìn)行字段標(biāo)準(zhǔn)映射,將字段標(biāo)準(zhǔn)映射后的多格式源數(shù)據(jù)執(zhí)行一致性校驗(yàn);將一致性校驗(yàn)后的多格式源數(shù)據(jù)寫(xiě)入待融合緩沖區(qū),在待融合緩沖...
          • 本申請(qǐng)涉及一種圖數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)和管理方法,該方法包括:基于集群創(chuàng)建指令確定集群部署策略,根據(jù)集群部署策略創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的Zone,并確定各個(gè)Zone的副本數(shù)量;根據(jù)各個(gè)Zone的副本數(shù)量和圖數(shù)據(jù)庫(kù)配置的總分片數(shù),在各Zone的物理機(jī)上輪詢分配分片副...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多源公開(kāi)新聞?wù)卟杉椒捌脚_(tái),具有多源公開(kāi)新聞?wù)卟杉K、多源公開(kāi)新聞?wù)吒袷交幚泶鎯?chǔ)模塊、多源公開(kāi)新聞?wù)咦詣?dòng)采集模塊,所述系統(tǒng)采集多源公開(kāi)新聞?wù)撸⒉杉男畔⑦M(jìn)行格式化處理存儲(chǔ),能對(duì)采集到的格式化信息進(jìn)行檢索。...
          • 本申請(qǐng)涉及一種云臺(tái)角度解算方法、裝置、電子裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,該云臺(tái)角度解算方法包括:獲取初始重力加速度數(shù)據(jù)和初始角速度數(shù)據(jù),根據(jù)初始重力加速度數(shù)據(jù)和初始角速度數(shù)據(jù),確定重構(gòu)重力加速度數(shù)據(jù),根據(jù)初始重力加速度數(shù)據(jù)確定觀測(cè)模型,并根據(jù)重構(gòu)重...
          • 本發(fā)明涉及一種多目標(biāo)啟發(fā)式潮流方程矩陣最優(yōu)分塊計(jì)算方法和裝置,其中,方法包括:以負(fù)載平衡性和子矩陣計(jì)算總代價(jià)最小為目標(biāo),構(gòu)建雅克比矩陣最優(yōu)分塊模型;將所述雅克比矩陣最優(yōu)分塊模型的目標(biāo)函數(shù)作為多目標(biāo)遺傳退火算法的適應(yīng)度函數(shù),并進(jìn)行雅克比矩陣最...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種高并行度Softmax軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)方法,通過(guò)引入基于分布的和估計(jì)方法與Log2量化來(lái)改進(jìn)Softmax算法,實(shí)現(xiàn)更少的面積開(kāi)銷(xiāo)、更快的運(yùn)行速度和更低的能耗。該方法包括:統(tǒng)計(jì)階段:處理整個(gè)輸入向量以生成直方分布圖和輸入序列的...
          • 本發(fā)明涉及一種頁(yè)巖儲(chǔ)層油氣運(yùn)移能力的評(píng)價(jià)方法,以巖石對(duì)流體吸附抑制指數(shù)與孔徑貢獻(xiàn)指數(shù)的算術(shù)平方根作為油氣運(yùn)移能力指數(shù),用以評(píng)價(jià)油氣運(yùn)移能力;0<油氣運(yùn)移能力指數(shù)≤0.35時(shí),油氣運(yùn)移能力為III類(lèi),油氣運(yùn)移能力差;0.35<油氣...
          • 本發(fā)明涉及發(fā)電機(jī)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種水輪發(fā)電機(jī)組在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),包括:采集數(shù)據(jù),通過(guò)輕量化TinyML推理模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;通過(guò)PCA對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)歸一化;通過(guò)特征提取模塊對(duì)歸一化后的...
          技術(shù)分類(lèi)
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