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          • 本發(fā)明公開了一種基于小信號(hào)放大技術(shù)的低滲油藏壓裂井快速試井分析方法,該方法包括:獲取低滲油藏壓裂井三線性流模型早期解析解;獲取低滲油藏壓裂井無限導(dǎo)流裂縫模型解析解和早期解析解;構(gòu)建低滲油藏壓裂井井底壓力影響函數(shù);構(gòu)建低滲油藏壓裂井有限導(dǎo)流裂...
          • 本發(fā)明涉及一種基于平臺(tái)推薦效用刻畫實(shí)現(xiàn)社交平臺(tái)信息傳播預(yù)測(cè)的方法,包括以下步驟:生成社交內(nèi)容表征以及社交用戶表征;構(gòu)建社交平臺(tái)推薦向量;根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)渠道預(yù)測(cè)傳播過程;融合平臺(tái)推薦渠道;解碼得到后續(xù)時(shí)刻感染用戶。本發(fā)明還涉及一種基于平臺(tái)推薦效...
          • 本發(fā)明屬于科技成果推送技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于超圖重構(gòu)技術(shù)的科技成果潛在需求挖掘方法,包括:S1、構(gòu)建需求者?科技成果交互圖;S2、構(gòu)建需求者的超圖關(guān)聯(lián)矩陣和科技成果的超圖關(guān)聯(lián)矩陣;S3、使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕獲需求者間與科技成果間的直接依賴關(guān)...
          • 本發(fā)明公開了一種面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自監(jiān)督細(xì)粒度表示方法,包括:基于預(yù)設(shè)粒度規(guī)則對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集進(jìn)行多級(jí)切分,得到細(xì)粒度子樣本集合;對(duì)每一子樣本生成兩種視圖增強(qiáng)數(shù)據(jù),得到第一視圖與第二視圖;輸入共享參數(shù)的表示編碼網(wǎng)絡(luò),獲得對(duì)應(yīng)的多層嵌入向量;...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種模型資產(chǎn)入庫(kù)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括:對(duì)獲取的待入庫(kù)三維模型進(jìn)行預(yù)處理,確定與待入庫(kù)三維模型對(duì)應(yīng)的待入庫(kù)模型視圖集合;對(duì)待入庫(kù)模型視圖集合中各待入庫(kù)模型視圖進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別,確定目標(biāo)識(shí)別結(jié)果;根據(jù)預(yù)構(gòu)建的設(shè)備...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種煙草農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng),收集煙草農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù);分析標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征,將標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)劃分為標(biāo)準(zhǔn)信息要素、標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)要素和標(biāo)準(zhǔn)條文要素三個(gè)知識(shí)單元;構(gòu)建煙草農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)圖譜本體模型,包括標(biāo)準(zhǔn)信息...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的數(shù)據(jù)問答方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,所述方法包括:獲取用戶輸入問題和問答知識(shí)庫(kù);其中,所述問答知識(shí)庫(kù)中包括多個(gè)問答數(shù)據(jù)對(duì),每個(gè)問答數(shù)據(jù)對(duì)包括預(yù)設(shè)問題和對(duì)應(yīng)的答案;根據(jù)所述用戶輸入問題構(gòu)建輸入提示詞;將所...
          • 本發(fā)明特別涉及一種基于大模型的自動(dòng)化指標(biāo)創(chuàng)建方法。該基于大模型的自動(dòng)化指標(biāo)創(chuàng)建方法,用戶輸入需求,預(yù)處理后,利用大語言模型進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別,提取關(guān)鍵實(shí)體信息,并生成結(jié)構(gòu)化需求參數(shù);從SQL模板庫(kù)中匹配模板并動(dòng)態(tài)填充,經(jīng)語法校驗(yàn)和性能優(yōu)化后得...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的Text2SQL優(yōu)化生成方法,屬于自然語言處理領(lǐng)域。該方法通過信息增強(qiáng)的約束機(jī)制引導(dǎo)Text2SQL優(yōu)化框架運(yùn)作,在框架中采用加權(quán)表選擇模塊,并進(jìn)行動(dòng)態(tài)列值填入,有效減少冗余的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)信息,從而進(jìn)一步提升模...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)更新方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取待入庫(kù)文件,并基于待入庫(kù)文件設(shè)置待入庫(kù)文件對(duì)應(yīng)的離線數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)配置信息;基于結(jié)構(gòu)配置信息在大數(shù)據(jù)集群數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建離線數(shù)據(jù)表,并基于結(jié)構(gòu)配置信息將...
          • 本發(fā)明公開了一種職能實(shí)體編碼映射方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:構(gòu)建第一業(yè)務(wù)系統(tǒng)的第一職能實(shí)體樹和第二業(yè)務(wù)系統(tǒng)的第二職能實(shí)體樹;根據(jù)第一職能實(shí)體樹中的第一葉子節(jié)點(diǎn)和第二職能實(shí)體樹中的第二葉子節(jié)點(diǎn)之間的葉子節(jié)點(diǎn)編碼映射關(guān)系,確定第一...
          • 本申請(qǐng)公開了一種軟件的功能測(cè)試方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。首先可以識(shí)別目標(biāo)軟件中的第一待測(cè)功能,該功能可以是新增或優(yōu)化的功能。接著,基于預(yù)先構(gòu)建的功能關(guān)系庫(kù),確定該第一待測(cè)功能的多條關(guān)聯(lián)鏈路,并從中篩選出多個(gè)第二待測(cè)功能,包括與第一功能直接...
          • 本發(fā)明公開了一種基于故障報(bào)告的自動(dòng)生成鐵路供電測(cè)距參數(shù)的系統(tǒng)及方法,包括基于Python腳本語言設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)易打開故障報(bào)告界面、基于Python腳本語言的故障報(bào)告處理模塊、計(jì)算測(cè)距參數(shù)模塊和自動(dòng)生成測(cè)試用例模塊。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了智能牽引變電站自動(dòng)化...
          • 本發(fā)明公開了一種性能測(cè)試案例獲取方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及性能測(cè)試領(lǐng)域,該方法包括:將歷史交易數(shù)據(jù)輸入到初始性能響應(yīng)模型,以獲取預(yù)測(cè)性能響應(yīng)結(jié)果;其中,初始性能響應(yīng)模型包括依次連接的第一隱藏層和第二隱藏層;根據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)的真實(shí)性...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环NAndroid平臺(tái)性能檢測(cè)的方法包括配置性能指標(biāo)集合,向Agent注入預(yù)定義的基于Android系統(tǒng)的運(yùn)行特征的多維性能指標(biāo);提供執(zhí)行跟蹤器,被配置為在Agent執(zhí)行任務(wù)時(shí)同步捕獲執(zhí)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù);設(shè)置多個(gè)基于Andro...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種系統(tǒng)異常檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,適用于金融科技領(lǐng)域和醫(yī)療健康領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)云服務(wù)系統(tǒng)檢測(cè)得到狀態(tài)類型不同的原始樣本運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù);對(duì)每一原始樣本運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)在時(shí)間上進(jìn)行數(shù)據(jù)分割,得到...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)安全與災(zāi)難恢復(fù)的技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于數(shù)據(jù)變更速率的智能容災(zāi)備份方法,通過對(duì)主節(jié)點(diǎn)日志級(jí)別的實(shí)時(shí)解析,構(gòu)建加權(quán)模型量化數(shù)據(jù)變更速率,并以此驅(qū)動(dòng)備份節(jié)奏、數(shù)據(jù)時(shí)間差閾值及同步協(xié)議的動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)調(diào)優(yōu);同時(shí)引入多目標(biāo)負(fù)載均衡算法...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),該方法包括:通過第二設(shè)備對(duì)至少一個(gè)待備份文件進(jìn)行壓縮處理,得到第一備份文件;待備份文件用于存儲(chǔ)第二設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù);通過第二設(shè)備基于預(yù)設(shè)分塊大小對(duì)第一備份文件的字節(jié)依次進(jìn)行分塊,得到至少一個(gè)第一分塊;通...
          • 本公開涉及一種硬件錯(cuò)誤處理方法、裝置及系統(tǒng)、RAS處理單元、SOC、BMC,該方法包括:響應(yīng)于所述SOC的硬件發(fā)生錯(cuò)誤,收集表示所述SOC的硬件發(fā)生錯(cuò)誤的第一硬件錯(cuò)誤信息;通過對(duì)所收集的第一硬件錯(cuò)誤信息進(jìn)行打包來生成目標(biāo)錯(cuò)誤信息;將所述目標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開了一種運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及系統(tǒng)運(yùn)維領(lǐng)域,該方法包括:根據(jù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)獲取業(yè)務(wù)系統(tǒng)的鏈路關(guān)系圖;響應(yīng)于獲取到業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù),將運(yùn)行數(shù)據(jù)發(fā)送給風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型,以使風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)和鏈路關(guān)系圖,生成風(fēng)險(xiǎn)...
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