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          • 本公開提供了一種配送機器人交互方法及系統(tǒng),涉及自動化技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:接收目標(biāo)用戶發(fā)送的與配送指令相關(guān)的自然語言,對自然語言進(jìn)行識別并進(jìn)行自然語言解析,確定配送意圖;根據(jù)配送意圖為配送指令創(chuàng)建或修改機器人配送任務(wù);控制配送機器人按照配送...
          • 本申請公開了一種多合一控制器的版本管理方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì),屬于新能源汽車領(lǐng)域。在將多個控制器進(jìn)行芯片級集成的情況下,本申請?zhí)岢隽艘环N版本管理方案,該方案會將各個控制器的版本信息合并為一個新的版本信息,這個新的版本信息包括全部控制器的...
          • 本發(fā)明提供了一種調(diào)整計算資源的方法,包括如下步驟:獲取若干個初始任務(wù)請求,基于初始任務(wù)請求,獲取若干個候選任務(wù)請求,當(dāng)資源分配組件YARN所有可分配的計算資源均已被申請后,獲取若干個中間任務(wù)請求,根據(jù)若干個候選任務(wù)請求和若干個中間任務(wù)請求,...
          • 本公開提供了一種多智能體的協(xié)同交互方法、裝置、計算機存儲介質(zhì)和電子設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:將接收到的待處理信息與多個交互上下文信息進(jìn)行相關(guān)度判斷;響應(yīng)于待處理信息與目標(biāo)交互上下文信息的相關(guān)度大于相關(guān)度閾值,為待處理信息標(biāo)注與...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計算性能優(yōu)化方法、系統(tǒng)及裝置,其中,該方法包括:獲取初始訓(xùn)練數(shù)據(jù),對所述初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一,得到待訓(xùn)練數(shù)據(jù);識別并選擇當(dāng)前環(huán)境中的目標(biāo)處理設(shè)備,將所述待訓(xùn)練數(shù)據(jù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分配到目標(biāo)處理設(shè)備;在目標(biāo)...
          • 本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),包括:處理器和存儲有計算機程序的存儲器,當(dāng)計算機程序被處理器執(zhí)行時,實現(xiàn)以下步驟:創(chuàng)建目標(biāo)隊列,將若干個初始任務(wù)請求提交至指定的初始隊列中,在指定的初始隊列對應(yīng)的服務(wù)器端執(zhí)行初始任務(wù)請求,當(dāng)某個初始任務(wù)請求對應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開了一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)系分析方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。包括:獲取系統(tǒng)數(shù)據(jù)流量,對系統(tǒng)數(shù)據(jù)流量進(jìn)行預(yù)處理以確定接口請求數(shù)據(jù);確定接口請求數(shù)據(jù)中的定位符,并基于定位符構(gòu)建字典樹,根據(jù)字典樹確定各交易相關(guān)系統(tǒng)及其對應(yīng)的接口;對各交易相關(guān)系統(tǒng)...
          • 本申請公開了一種USB接口的接入檢測方法、檢測電路及移動電源,屬于USB接口技術(shù)領(lǐng)域。USB接口的接入檢測方法包括:響應(yīng)接入檢測信號獲取與USB接口連接的接入檢測單元的輸出信號;在輸出信號為第一信號情況下,判定USB接口預(yù)建立成功,第一信號...
          • 一種區(qū)塊鏈系統(tǒng)中狀態(tài)數(shù)據(jù)的管理方法,所述區(qū)塊鏈系統(tǒng)通過多個數(shù)據(jù)文件,基于鍵值對形式存儲狀態(tài)數(shù)據(jù),通過第一鍵值對索引所述多個數(shù)據(jù)文件中的第一數(shù)據(jù)文件,所述第一鍵值對的鍵包括第一數(shù)據(jù)文件的文件標(biāo)識;所述方法包括:基于治理數(shù)據(jù)文件子集中的任意第二...
          • 本發(fā)明屬于新能源技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種新能源領(lǐng)域的事件管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該事件管理方法包括以下步驟:將新能源的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,生成多個事件類型模型;根據(jù)業(yè)務(wù)場景對事件類型模型進(jìn)行提取,提取出該業(yè)務(wù)場景所需數(shù)據(jù),進(jìn)行事件發(fā)布...
          • 本公開提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、數(shù)據(jù)處理裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì),屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取待處理數(shù)據(jù);利用第一處理模型根據(jù)所述待處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型,對所述待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化解析處理,得到第一中間數(shù)據(jù);利用預(yù)先配置的目...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)表分裂方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:獲取數(shù)據(jù)庫中每個分區(qū)的標(biāo)識信息和占用空間信息;對于任一分區(qū),在占用空間信息超出分區(qū)分裂預(yù)警閾值的情況下,將標(biāo)識信息以及占用空間信息寫入分區(qū)分裂預(yù)警監(jiān)控表中;在當(dāng)前時刻處于第一時間...
          • 本發(fā)明公開了一種生態(tài)敏感區(qū)實時定位與語音提示AI查詢器及方法,包括便攜式手持外殼,便攜式手持外殼內(nèi)集成GPS定位模塊、生態(tài)敏感區(qū)數(shù)據(jù)庫、處理器模塊、語音輸出模塊;通過集成GPS模塊與生態(tài)敏感區(qū)數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)項目區(qū)與敏感區(qū)的快速空間匹配,并利用...
          • 本公開提供了一種視頻檢索增強生成方法、裝置及相關(guān)設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于用戶輸入的查詢內(nèi)容在預(yù)先設(shè)置的視頻檢索庫中進(jìn)行檢索,得到目標(biāo)視頻片段;將查詢內(nèi)容與目標(biāo)視頻片段輸入至預(yù)先訓(xùn)練的視覺語言模型中,輸出查詢內(nèi)容對應(yīng)的視覺...
          • 本公開提供了一種模塊化可裝配的大模型檢索增強生成方法及相關(guān)設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:通過解析器對用戶配置的模塊化任務(wù)流程進(jìn)行解析,生成執(zhí)行指令后發(fā)送至執(zhí)行器,其中,模塊化任務(wù)流程包括多個功能模塊按照預(yù)先構(gòu)建的執(zhí)行流水線組成的;...
          • 本發(fā)明涉及一種基于異構(gòu)圖語義的聯(lián)邦地點推薦方法,使用本地私有數(shù)據(jù)集構(gòu)建對應(yīng)的本地異構(gòu)圖,使用異構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)該本地異構(gòu)圖中的POI節(jié)點特征,通過注意力機制學(xué)習(xí)元路徑語義特征。融合該軌跡序列特征和對應(yīng)的元路徑語義特征訓(xùn)練本地模型;通過知識蒸餾...
          • 本申請實施例提供一種碳排放量計算方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:接收數(shù)據(jù)采集模塊發(fā)送的多個歷史能源數(shù)據(jù)和第一碳排放量;根據(jù)多個歷史能源數(shù)據(jù),計算得到第二碳排放量;響應(yīng)于第一碳排放量和第二碳排放量的差值大于預(yù)設(shè)...
          • 本發(fā)明提出了一種基于雙源波文比分割地表蒸散發(fā)組分的方法,包括以下步驟:步驟1.收集氣象資料;步驟2.基于收集的氣象資料分別構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)波文比、植被冠層波文比和土壤層波文比的函數(shù)表達(dá)式;步驟3.將步驟2中的波文比表達(dá)式代入能量平衡方程和水汽平...
          • 本申請?zhí)峁┮环N鐵路碳排放量計算方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及交通運輸領(lǐng)域。該方法包括:獲取碳排放核算區(qū)域內(nèi)的鐵路運營期間的能源相關(guān)數(shù)據(jù);鐵路運營期間的能源數(shù)據(jù)包括:碳匯相關(guān)數(shù)據(jù)、至少一種第一能源各自對應(yīng)的總消耗量;基于碳匯相...
          • 本發(fā)明涉及一種基于特征參數(shù)進(jìn)行增益函數(shù)構(gòu)建的探地雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法,包括:獲取探地雷達(dá)原始數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理后排序,獲取B?Scan初始數(shù)據(jù)矩陣;在預(yù)設(shè)采樣步長下計算每道A?Scan數(shù)據(jù)的特征參數(shù)向量,按照初始數(shù)據(jù)矩陣掃描空間構(gòu)建特征參數(shù)矩陣...
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