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          • 本申請的實(shí)施例提供了一種多維虛擬資產(chǎn)賬戶的管理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備。該方法包括:建立虛擬資產(chǎn)賬戶體系,包括用戶行為賬戶、商戶行為賬戶以及店員行為賬戶;通過數(shù)據(jù)采集技術(shù)實(shí)時(shí)記錄用戶行為數(shù)據(jù)、商戶行為數(shù)據(jù)以及店員行為數(shù)據(jù);基于預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)...
          • 本發(fā)明公開一種基于納什博弈和動(dòng)態(tài)耦合的智能體在線自主協(xié)作調(diào)度方法,針對現(xiàn)有技術(shù)對集中式設(shè)備與全局通信網(wǎng)絡(luò)過度依賴和智能體靜態(tài)耦合關(guān)系僵化等問題,提出智能體通過局部通信與局域納什均衡博弈達(dá)成調(diào)度共識(shí);動(dòng)態(tài)耦合機(jī)制支持智能體按需上下線,并實(shí)時(shí)同...
          • 本發(fā)明提供了一種基于物料齊套的智能排產(chǎn)方法及系統(tǒng),其中方法包括:根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的構(gòu)件主材信息,分析物料套料與待排產(chǎn)構(gòu)件主材之間的齊套關(guān)系,以最大化齊套構(gòu)件生產(chǎn)數(shù)目為目標(biāo),得到主材物料加工順序,并計(jì)算構(gòu)件加工順序;基于構(gòu)件加工順序以及生產(chǎn)數(shù)據(jù)...
          • 本公開提供了一種網(wǎng)絡(luò)相關(guān)違法行為的防控方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:獲取網(wǎng)絡(luò)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù);對網(wǎng)絡(luò)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和特征選擇,得到預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù);將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入到涉網(wǎng)易感人群分類模型,確定涉網(wǎng)易感人群大數(shù)據(jù)畫像;其...
          • 本申請涉及一種網(wǎng)約車訂單處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),所屬領(lǐng)域?yàn)榫W(wǎng)約車技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:接收網(wǎng)約車訂單,基于網(wǎng)約車的當(dāng)前位置和網(wǎng)約車訂單的起始位置,確定對網(wǎng)約車進(jìn)行等待補(bǔ)償?shù)拈_始時(shí)間節(jié)點(diǎn);確定對網(wǎng)約車進(jìn)行等待補(bǔ)償?shù)奶嵝褧r(shí)間節(jié)點(diǎn)...
          • 本發(fā)明提供了一種樣本生成方法、目標(biāo)大語言模型的訓(xùn)練方法、任務(wù)處理方法及裝置。樣本生成方法包括:獲取目標(biāo)任務(wù)場景下利用大語言模型調(diào)用工具執(zhí)行任務(wù)時(shí)所需的多個(gè)調(diào)用參數(shù)、工具對應(yīng)的平臺(tái)的多個(gè)平臺(tái)屬性以及第一提示文本;將多個(gè)調(diào)用參數(shù)、多個(gè)平臺(tái)屬性以...
          • 本申請涉及讀碼器技術(shù)領(lǐng)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(shè)置識(shí)別碼;第一反射鏡,設(shè)置于承載板上方,第一反射鏡用于反射識(shí)別碼;讀碼器,設(shè)置于承載板上,讀碼器設(shè)置有功能燈,讀碼器用于在識(shí)別到第一反射鏡反射的識(shí)別碼后...
          • 本發(fā)明公開了基于語義理解的多語言情感識(shí)別方法,通過三階段創(chuàng)新框架實(shí)現(xiàn)跨語言情感分析,采用改進(jìn)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(diǎn)向量,通過損失函數(shù)實(shí)現(xiàn)文化敏感的向量空間對齊;結(jié)合權(quán)力距離與個(gè)人主義差異動(dòng)態(tài)調(diào)...
          • 本申請公開了一種文本糾錯(cuò)方法及相關(guān)裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,文本糾錯(cuò)方法包括:基于原始文本進(jìn)行第一糾錯(cuò),得到第一文本;基于原始文本與第一文本進(jìn)行比對,得到第一糾錯(cuò)執(zhí)行的糾錯(cuò)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(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的機(jī)房空間能耗預(yù)測方法及系統(tǒng),包括以下步驟:(a)構(gòu)建目標(biāo)機(jī)房的三維數(shù)字孿生模型,并基于計(jì)算流體力學(xué)CFD仿真生成時(shí)序仿真數(shù)據(jù);(b)對時(shí)序仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;(c)構(gòu)建并訓(xùn)練一長短時(shí)記憶LSTM網(wǎng)絡(luò)模型;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于實(shí)測譜的熱端盤壽命試驗(yàn)譜編制方法,具體步驟包括:首先對發(fā)動(dòng)機(jī)所有轉(zhuǎn)速及溫度譜進(jìn)行峰谷值識(shí)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(jìn)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(dòng)機(jī)實(shí)測譜中溫...
          • 本發(fā)明提供一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)冷端盤壽命評(píng)定譜編制方法和系統(tǒng),其中方法包括將航空發(fā)動(dòng)機(jī)的每個(gè)典型任務(wù)剖面的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換為應(yīng)力;確定所有典型任務(wù)剖面的應(yīng)力均幅值循環(huán)矩陣;將所有典型任務(wù)剖面的應(yīng)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(jí)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(gè)剛性三角形面板通過轉(zhuǎn)動(dòng)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(gè)可變形曲紋折紙單元組成,每個(gè)曲紋折紙單元由三個(gè)曲邊面...
          • 本發(fā)明提供一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)冷端盤壽命試驗(yàn)評(píng)定譜編制方法和系統(tǒng),方法中通過獲取目標(biāo)發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)測飛行剖面,進(jìn)行雨流計(jì)數(shù)和濾波預(yù)處理,提取載荷循環(huán)的均幅值對;基于聚類分析將次級(jí)循環(huán)劃分為多級(jí)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(dòng)機(jī)程序塊譜載荷等級(jí)確定方法、系統(tǒng)計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,其中方法包括對航空發(fā)動(dòng)機(jī)的每個(gè)飛行剖面進(jìn)行雨流計(jì)數(shù),得到多個(gè)載荷循環(huán)的均值和幅值,以作為每個(gè)載荷循環(huán)的均幅值對;以目標(biāo)飛行剖面中最大載荷對應(yīng)的載荷歷程時(shí)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(lǐng)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(xué)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(shí)施例公開了一種超圖匹配方法,根據(jù)查詢超圖中每個(gè)查詢超邊的屬性,在數(shù)據(jù)超圖中確定與每個(gè)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(jìn)行同構(gòu)計(jì)算之前,根據(jù)每個(gè)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(luò)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(fù)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(jìn)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(xùn)練方法及系統(tǒng),包括:對原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行掩碼處理并基于處理后的數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行初步訓(xùn)練;基于全部文本數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的文本詞頻偽標(biāo)簽進(jìn)行第二階段中間訓(xùn)練;基于預(yù)設(shè)的比例的文本數(shù)據(jù)及其對應(yīng)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(guān)系抽取方法,屬于知識(shí)圖譜關(guān)系抽取技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:步驟S1、對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,基于分類結(jié)果添加標(biāo)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...
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