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          • 本發(fā)明公開了一種異構系統(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行數(shù)據(jù)融通,用戶通過所述系統(tǒng)A發(fā)布融媒體內容和互動,用戶通過所述系統(tǒng)B對融媒體內容進行收集、管理和存儲;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?zhí)峁┝艘环N前端性能測試環(huán)境的還原方法、裝置、介質和設備,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)的性能結果,性能結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設處理速度的目標性能結果,對應的操作系統(tǒng)的唯一標識...
          • 本發(fā)明公開了一種針對.NET平臺的模糊測試語句覆蓋率計算方法,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、指令對齊與插樁點映射;步驟6...
          • 本申請公開了一種用于生成測試腳本的接口調用列表過濾方法及裝置。其中,該方法包括:對瀏覽器響應請求數(shù)據(jù)的過程進行錄制,得到原始接口調用列表;對原始接口調用列表中的無關請求數(shù)據(jù)進行過濾,得到初始接口調用列表;在初始接口調用列表中任意兩條相鄰的請...
          • 本說明書實施例公開了一種生成測試腳本的方法、裝置、設備及介質。方案可以包括:獲取針對測試需求的語料信息;所述語料信息是自然語言形式的語料信息;對所述語料信息進行步驟推導處理,得到若干個原子化步驟信息;一個原子化步驟信息包括針對一個操作動作的...
          • 本發(fā)明提供一種對話數(shù)據(jù)生成方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質,首先構建人物類型庫,該人物類型庫包括多個人物組關聯(lián)的描述信息、對話參考信息和至少一個對話主題;當存在針對目標人物組和目標對話主題的對話生成需求時,由提問模型根據(jù)目標對話主題...
          • 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告生成方法及系統(tǒng),屬于自然語言處理技術領域,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)實體識別模型和金融領域實體詞典對待分析文本進行語義解析,構建語義圖;步驟S...
          • 本發(fā)明適用于多模態(tài)知識圖譜實體對齊技術領域,提供了基于互信息增強和迭代的多模態(tài)知識圖譜實體對齊方法,包括以下步驟:獲取三元組文本信息;通過交叉注意力機制多層感知機學習實體關系或屬性的文本描述信息與結構信息,獲取關系嵌入向量表示;嵌入其他特征...
          • 本發(fā)明公開了一種基于偏見知識圖譜與大語言模型的偏見檢測方法及設備,包括以下步驟:提取待檢測文本中的實體;將所述實體與知識圖譜中的節(jié)點進行匹配從而從所述知識圖譜中確定出對應的子圖并生成三元組,其中,所述知識圖譜包括偏見領域的節(jié)點和表征節(jié)點之間...
          • 本發(fā)明公開了一種基于雙階段密集檢索的知識圖譜關系抽取方法,包括:對自然語言問題和候選關系分別進行編碼,通過點積運算計算問題與關系的匹配分數(shù),檢索匹配分數(shù)排名靠前的候選關系;將自然語言問題與匹配分數(shù)排名靠前的候選關系輸入BERT交叉編碼器,得...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術領域,公開了一種基于知識注入和圖神經(jīng)網(wǎng)絡的開放域文本信息抽取方法,包括對輸入文本數(shù)據(jù)提取所有名詞性短語構建候選實體集合;將候選實體兩兩組合,構建每個實體對的自注意力關聯(lián)矩陣;對自注意力關聯(lián)矩陣進行序列采樣,生成候選...
          • 本發(fā)明公開了露天煤礦地下水系統(tǒng)動態(tài)演變識別方法,屬于環(huán)境科學技術領域。為解決缺乏實時動態(tài)變化識別能力、缺乏系統(tǒng)的監(jiān)測與評估機制的問題,通過關聯(lián)信息表的創(chuàng)建,實現(xiàn)了不同監(jiān)測指標之間的關聯(lián)分析,使得數(shù)據(jù)展示更加靈活和直觀,基于目標監(jiān)測數(shù)據(jù)生成的...
          • 本發(fā)明涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合與自適應動態(tài)模型的環(huán)境監(jiān)測方法,該方法通過在監(jiān)測區(qū)域部署多類型傳感器,同步采集大氣、水質、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,再利用改進的D?S證據(jù)理論進行融合;接著,基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡建...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源原型融合的少樣本關系抽取方法及設備,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、查詢集和關系描述文本;提取支持集與查詢集中實體對的上下文特征,生成支持集的第一實體特征向量和查詢集的第二實體特征向量;提取所述關系描...
          • 本申請實施例涉及大模型領域,提供基于領域知識圖譜的客服會話處理方法、裝置及程序產(chǎn)品,應用于基于多模態(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域知識圖譜的智能客服,利用集成了集成電商領域知識圖譜的教師大模型基于知識蒸餾訓練智能客服。...
          • 本發(fā)明公開了一種以文本驅動使圖像和音頻協(xié)同增強的多模態(tài)融合方法,屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)處理領域。本發(fā)明包括:構建多模態(tài)數(shù)據(jù)集和多模態(tài)融合網(wǎng)絡;該融合網(wǎng)絡包括圖像特征提取網(wǎng)絡、音頻特征提取網(wǎng)絡、文本語義向量提取網(wǎng)絡和文本驅動模型;文本驅動模型用于將語...
          • 本發(fā)明提出一種基于融合模型的風電短期預測方法及裝置,結合影響風電輸出功率的多種時間空間特征來探索風電短期輸出功率預測精度低的問題。重點關注風電短期預測中由于風能的間歇性和不穩(wěn)定性、設備故障或網(wǎng)絡通信擁塞造成的數(shù)據(jù)不連續(xù)和不規(guī)則分布,以及多變...
          • 本發(fā)明涉及一種關節(jié)角度預測模型構建方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取多地形行走模式下的七通道步態(tài)時序信號,所述七通道步態(tài)時序信號包括大腿四通道sEMG信號、髖關節(jié)角度信號以及目標關節(jié)角度信號;利用滑動窗口按照時序依次節(jié)選各通道步態(tài)時序信號并進行特...
          • 本發(fā)明屬于安全儀表系統(tǒng)的安全完整性等級驗證技術領域,具體公開了一種考慮不確定性的SIS安全完整性等級動態(tài)驗證方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法針對SIL驗證工作中的不確定性問題,引入了隨機不確定性理論與模糊不確定性理論,將隨機不確定性理論與LSTM網(wǎng)絡...
          • 本發(fā)明屬于行星滾柱絲杠傳動技術領域,提供了一種循環(huán)式行星滾柱絲杠副接觸運動學分析方法及系統(tǒng);包括通過坐標系建模單元構建絲杠、螺母、滾柱及凸輪環(huán)的笛卡爾坐標系,通過螺紋幾何建模單元,定義絲杠、螺母和滾柱的牙型輪廓方程及牙面參數(shù)方程,通過法向量...
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