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          • 本發(fā)明涉及一種關(guān)節(jié)角度預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取多地形行走模式下的七通道步態(tài)時(shí)序信號(hào),所述七通道步態(tài)時(shí)序信號(hào)包括大腿四通道sEMG信號(hào)、髖關(guān)節(jié)角度信號(hào)以及目標(biāo)關(guān)節(jié)角度信號(hào);利用滑動(dòng)窗口按照時(shí)序依次節(jié)選各通道步態(tài)時(shí)序信號(hào)并進(jìn)行特...
          • 本發(fā)明提出一種基于融合模型的風(fēng)電短期預(yù)測(cè)方法及裝置,結(jié)合影響風(fēng)電輸出功率的多種時(shí)間空間特征來探索風(fēng)電短期輸出功率預(yù)測(cè)精度低的問題。重點(diǎn)關(guān)注風(fēng)電短期預(yù)測(cè)中由于風(fēng)能的間歇性和不穩(wěn)定性、設(shè)備故障或網(wǎng)絡(luò)通信擁塞造成的數(shù)據(jù)不連續(xù)和不規(guī)則分布,以及多變...
          • 本發(fā)明公開了一種以文本驅(qū)動(dòng)使圖像和音頻協(xié)同增強(qiáng)的多模態(tài)融合方法,屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本發(fā)明包括:構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集和多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò);該融合網(wǎng)絡(luò)包括圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)、音頻特征提取網(wǎng)絡(luò)、文本語義向量提取網(wǎng)絡(luò)和文本驅(qū)動(dòng)模型;文本驅(qū)動(dòng)模型用于將語...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例涉及大模型領(lǐng)域,提供基于領(lǐng)域知識(shí)圖譜的客服會(huì)話處理方法、裝置及程序產(chǎn)品,應(yīng)用于基于多模態(tài)大模型的電商客服系統(tǒng),方法包括:部署多種集成電商領(lǐng)域知識(shí)圖譜的智能客服,利用集成了集成電商領(lǐng)域知識(shí)圖譜的教師大模型基于知識(shí)蒸餾訓(xùn)練智能客服。...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源原型融合的少樣本關(guān)系抽取方法及設(shè)備,包括以下步驟:獲取數(shù)據(jù)集,所述數(shù)據(jù)集包括支持集、查詢集和關(guān)系描述文本;提取支持集與查詢集中實(shí)體對(duì)的上下文特征,生成支持集的第一實(shí)體特征向量和查詢集的第二實(shí)體特征向量;提取所述關(guān)系描...
          • 本發(fā)明涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合與自適應(yīng)動(dòng)態(tài)模型的環(huán)境監(jiān)測(cè)方法,該方法通過在監(jiān)測(cè)區(qū)域部署多類型傳感器,同步采集大氣、水質(zhì)、土壤環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)。采集后的數(shù)據(jù)先經(jīng)中值濾波算法去除噪聲,再利用改進(jìn)的D?S證據(jù)理論進(jìn)行融合;接著,基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建...
          • 本發(fā)明公開了露天煤礦地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演變識(shí)別方法,屬于環(huán)境科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。為解決缺乏實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化識(shí)別能力、缺乏系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)與評(píng)估機(jī)制的問題,通過關(guān)聯(lián)信息表的創(chuàng)建,實(shí)現(xiàn)了不同監(jiān)測(cè)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)分析,使得數(shù)據(jù)展示更加靈活和直觀,基于目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)生成的...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于知識(shí)注入和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開放域文本信息抽取方法,包括對(duì)輸入文本數(shù)據(jù)提取所有名詞性短語構(gòu)建候選實(shí)體集合;將候選實(shí)體兩兩組合,構(gòu)建每個(gè)實(shí)體對(duì)的自注意力關(guān)聯(lián)矩陣;對(duì)自注意力關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行序列采樣,生成候選...
          • 本發(fā)明公開了一種基于雙階段密集檢索的知識(shí)圖譜關(guān)系抽取方法,包括:對(duì)自然語言問題和候選關(guān)系分別進(jìn)行編碼,通過點(diǎn)積運(yùn)算計(jì)算問題與關(guān)系的匹配分?jǐn)?shù),檢索匹配分?jǐn)?shù)排名靠前的候選關(guān)系;將自然語言問題與匹配分?jǐn)?shù)排名靠前的候選關(guān)系輸入BERT交叉編碼器,得...
          • 本發(fā)明公開了一種基于偏見知識(shí)圖譜與大語言模型的偏見檢測(cè)方法及設(shè)備,包括以下步驟:提取待檢測(cè)文本中的實(shí)體;將所述實(shí)體與知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配從而從所述知識(shí)圖譜中確定出對(duì)應(yīng)的子圖并生成三元組,其中,所述知識(shí)圖譜包括偏見領(lǐng)域的節(jié)點(diǎn)和表征節(jié)點(diǎn)之間...
          • 本發(fā)明適用于多模態(tài)知識(shí)圖譜實(shí)體對(duì)齊技術(shù)領(lǐng)域,提供了基于互信息增強(qiáng)和迭代的多模態(tài)知識(shí)圖譜實(shí)體對(duì)齊方法,包括以下步驟:獲取三元組文本信息;通過交叉注意力機(jī)制多層感知機(jī)學(xué)習(xí)實(shí)體關(guān)系或?qū)傩缘奈谋久枋鲂畔⑴c結(jié)構(gòu)信息,獲取關(guān)系嵌入向量表示;嵌入其他特征...
          • 本發(fā)明提供一種基于語義圖大模型的金融案件資金分析報(bào)告生成方法及系統(tǒng),屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:步驟S1,獲取待分析文本,待分析文本為金融案件數(shù)據(jù);步驟S2,根據(jù)實(shí)體識(shí)別模型和金融領(lǐng)域?qū)嶓w詞典對(duì)待分析文本進(jìn)行語義解析,構(gòu)建語義圖;步驟S...
          • 本發(fā)明提供一種對(duì)話數(shù)據(jù)生成方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),首先構(gòu)建人物類型庫,該人物類型庫包括多個(gè)人物組關(guān)聯(lián)的描述信息、對(duì)話參考信息和至少一個(gè)對(duì)話主題;當(dāng)存在針對(duì)目標(biāo)人物組和目標(biāo)對(duì)話主題的對(duì)話生成需求時(shí),由提問模型根據(jù)目標(biāo)對(duì)話主題...
          • 本說明書實(shí)施例公開了一種生成測(cè)試腳本的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方案可以包括:獲取針對(duì)測(cè)試需求的語料信息;所述語料信息是自然語言形式的語料信息;對(duì)所述語料信息進(jìn)行步驟推導(dǎo)處理,得到若干個(gè)原子化步驟信息;一個(gè)原子化步驟信息包括針對(duì)一個(gè)操作動(dòng)作的...
          • 本申請(qǐng)公開了一種用于生成測(cè)試腳本的接口調(diào)用列表過濾方法及裝置。其中,該方法包括:對(duì)瀏覽器響應(yīng)請(qǐng)求數(shù)據(jù)的過程進(jìn)行錄制,得到原始接口調(diào)用列表;對(duì)原始接口調(diào)用列表中的無關(guān)請(qǐng)求數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾,得到初始接口調(diào)用列表;在初始接口調(diào)用列表中任意兩條相鄰的請(qǐng)...
          • 本發(fā)明公開了一種針對(duì).NET平臺(tái)的模糊測(cè)試語句覆蓋率計(jì)算方法,所述方法包括如下步驟:步驟1、程序集加載與信息提取;步驟2、插樁前IL與源代碼映射構(gòu)建;步驟3、控制流圖生成;步驟4、基本塊到源代碼范圍映射;步驟5、指令對(duì)齊與插樁點(diǎn)映射;步驟6...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N前端性能測(cè)試環(huán)境的還原方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備,該方法包括:獲取用戶端數(shù)據(jù),根據(jù)性能數(shù)據(jù)確定用戶端數(shù)據(jù)的性能結(jié)果,性能結(jié)果表征用戶端的處理速度;基于與表征用戶端的處理速度低于預(yù)設(shè)處理速度的目標(biāo)性能結(jié)果,對(duì)應(yīng)的操作系統(tǒng)的唯一標(biāo)識(shí)...
          • 本發(fā)明公開了一種異構(gòu)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)融通的方法,其在系統(tǒng)A和系統(tǒng)B之間配置插件模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)融通,用戶通過所述系統(tǒng)A發(fā)布融媒體內(nèi)容和互動(dòng),用戶通過所述系統(tǒng)B對(duì)融媒體內(nèi)容進(jìn)行收集、管理和存儲(chǔ);用戶依次登錄插件模塊和系統(tǒng)A并與系統(tǒng)B晶型綁定綁定;用戶...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N交易業(yè)務(wù)的處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備,該方法包括:接收當(dāng)前交易請(qǐng)求的交易請(qǐng)求報(bào)文,并獲取交易調(diào)度規(guī)則,交易調(diào)度規(guī)則包括云服務(wù)器處理名單和交易流量配置;確定當(dāng)前交易請(qǐng)求是否在云服務(wù)器處理名單中;在當(dāng)前交易請(qǐng)求在云服務(wù)器...
          • 本發(fā)明提供了一種無人機(jī)軌跡復(fù)制方法及無人機(jī),針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的不足。本發(fā)明首先獲取無人機(jī)一段時(shí)間內(nèi)飛行軌跡的詳細(xì)數(shù)據(jù),當(dāng)無人機(jī)自航點(diǎn)起飛后,通過手動(dòng)/自動(dòng)觸發(fā)方式,開始對(duì)飛行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻率動(dòng)態(tài)采樣,將無人機(jī)單位時(shí)間內(nèi)的軌跡分為多次記錄,獲...
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