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          • 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(kāi)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(yǔ)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(yǔ)...
          • 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(lái)探索風(fēng)電短期輸出功率預(yù)測(cè)精度低的問(wèn)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)明屬于安全儀表系統(tǒng)的安全完整性等級(jí)驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種考慮不確定性的SIS安全完整性等級(jí)動(dòng)態(tài)驗(yàn)證方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法針對(duì)SIL驗(yàn)證工作中的不確定性問(wèn)題,引入了隨機(jī)不確定性理論與模糊不確定性理論,將隨機(jī)不確定性理論與LSTM網(wǎng)絡(luò)...
          • 本發(fā)明屬于行星滾柱絲杠傳動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種循環(huán)式行星滾柱絲杠副接觸運(yùn)動(dòng)學(xué)分析方法及系統(tǒng);包括通過(guò)坐標(biāo)系建模單元構(gòu)建絲杠、螺母、滾柱及凸輪環(huán)的笛卡爾坐標(biāo)系,通過(guò)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(guò)法向量...
          • 本發(fā)明涉及水下爆破模擬實(shí)驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種水下爆破模擬平臺(tái),該平臺(tái)包括起吊結(jié)構(gòu)、爆破模擬結(jié)構(gòu)、智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等組成部分,平臺(tái)通過(guò)模擬水下爆破過(guò)程,實(shí)時(shí)采集爆破引起的沖擊波和壓力波數(shù)據(jù),結(jié)合智能分析系統(tǒng)進(jìn)行反演分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)爆破過(guò)程中的損...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了井工煤礦地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演變分析方法,屬于地下水系統(tǒng)領(lǐng)域。井工煤礦地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演變分析方法,包括以下步驟:S1:建立三維地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型;S2:實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)地下水系統(tǒng)表征數(shù)據(jù)和井工煤礦區(qū)環(huán)境表征數(shù)據(jù);S3:得到地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)參數(shù);...
          • 本發(fā)明涉及一種整治建筑物生態(tài)尺度設(shè)計(jì)方法,該方法針對(duì)傳統(tǒng)整治建筑物生態(tài)功能不足的問(wèn)題,提出以緩流區(qū)范圍、生境適宜度HSI、上升流體積為核心生態(tài)指標(biāo);其優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)在:本發(fā)明通過(guò)整合緩流區(qū)、生境適宜度HSI、上升流體積等生態(tài)指標(biāo),并結(jié)合CFD數(shù)值...
          • 本發(fā)明涉及固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)制造技術(shù)領(lǐng)域,具體地說(shuō)是一種推進(jìn)劑用氧化劑多級(jí)變頻加料稱量方法,包括以下步驟:1)根據(jù)氣動(dòng)膠管閥開(kāi)閉過(guò)程中通道截面面積的非線性變化,推導(dǎo)質(zhì)量流量的數(shù)學(xué)模型;2)根據(jù)對(duì)電磁閥換向時(shí)間劃分多個(gè)頻率段,并建立頻率?質(zhì)量流量...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種融合多頭交叉注意力機(jī)制與Q?former的多模態(tài)大模型擴(kuò)展方法,屬于工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。本發(fā)明包括:對(duì)文本數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)編碼,并將編碼后的多模態(tài)特征向量與文本特征向量對(duì)齊,形成文本?多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì);將對(duì)齊后的文本?多...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種命名實(shí)體識(shí)別大模型訓(xùn)練方法及命名實(shí)體識(shí)別方法,所述命名實(shí)體識(shí)別模型包括依次信號(hào)連接的BERT層、Encoder層、MLP層和CRF層,該訓(xùn)練方法包括以下步驟:獲取訓(xùn)練集,所述訓(xùn)練集包括原文本且與所述原文本語(yǔ)義相等但句式不同的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種知識(shí)增強(qiáng)的多模態(tài)大模型實(shí)體級(jí)偏好對(duì)齊方法,屬于人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明包括:收集文本和圖像模態(tài)的數(shù)據(jù),對(duì)文本模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)粒度重寫(xiě),對(duì)圖像模態(tài)的數(shù)據(jù)提取相關(guān)聯(lián)的實(shí)體;使用各個(gè)模態(tài)對(duì)應(yīng)的特征提取網(wǎng)絡(luò)提取特征,使用一個(gè)可學(xué)習(xí)的對(duì)齊...
          • 本發(fā)明提供了一種基于語(yǔ)音識(shí)別的管網(wǎng)工程領(lǐng)域?qū)<医?jīng)驗(yàn)引導(dǎo)方法,通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和智能引導(dǎo)機(jī)制,顯著提升了施工經(jīng)驗(yàn)的采集和共享效率。考慮專家施工經(jīng)驗(yàn)引導(dǎo)的具體實(shí)現(xiàn)思路及相關(guān)技術(shù),提出基于語(yǔ)音的專家施工經(jīng)驗(yàn)智能引導(dǎo)框架。自動(dòng)將專家的隱性經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種軌道交通智能客服專家混合大語(yǔ)言模型,涉及大語(yǔ)言模型技術(shù)領(lǐng)域,步驟一:數(shù)據(jù)初始化;步驟二:交互與數(shù)據(jù)采樣;步驟三:離散動(dòng)作訓(xùn)練,使用深度Q網(wǎng)絡(luò)處理離散動(dòng)作選擇;步驟四:連續(xù)動(dòng)作訓(xùn)練,使用策略梯度方法優(yōu)化連續(xù)策略;步驟五:聯(lián)合訓(xùn)...
          • 本發(fā)明提供基于AI智能策略生成的多任務(wù)印刷調(diào)度優(yōu)化方法,涉及生產(chǎn)車間智能調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,該方法構(gòu)建并維護(hù)動(dòng)態(tài)認(rèn)知圖譜,實(shí)時(shí)全面感知印刷生產(chǎn)的各項(xiàng)實(shí)體狀態(tài)與復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系,利用人工智能引擎,基于圖譜進(jìn)行情境感知與推理,生成符合當(dāng)前需求的柔性工作流...
          • 本發(fā)明提供基于AI遷移知識(shí)的跨介質(zhì)印刷工藝參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化方法,涉及智能印刷技術(shù)領(lǐng)域,包括初始化與數(shù)據(jù)連接建立、多源數(shù)據(jù)采集與知識(shí)遷移融合、拓?fù)溆成渑c初始參數(shù)生成、生態(tài)模擬與參數(shù)動(dòng)態(tài)演化、跨尺度協(xié)同優(yōu)化與參數(shù)精調(diào)、敘事推導(dǎo)與優(yōu)化路徑規(guī)劃、設(shè)備...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于量化總風(fēng)險(xiǎn)損失的大規(guī)模城市橋隧網(wǎng)絡(luò)評(píng)估方法,所述方法為:一、對(duì)開(kāi)源地理平臺(tái)進(jìn)行爬蟲(chóng),獲取路網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)并建立橋隧網(wǎng)絡(luò)模型;二、根據(jù)道路等級(jí)和交匯情況對(duì)橋隧網(wǎng)絡(luò)模型的邊和節(jié)點(diǎn)進(jìn)行簡(jiǎn)化;三、對(duì)交通速度數(shù)據(jù)進(jìn)行換算,獲取日均交通...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多維度敏感性分析的配電網(wǎng)物資成本動(dòng)態(tài)計(jì)算系統(tǒng)構(gòu)建方法,包括下述步驟:多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與業(yè)務(wù)特征標(biāo)準(zhǔn)化;基于動(dòng)態(tài)需求彈性的單因素敏感性建模;多因素耦合敏感性分析;動(dòng)態(tài)成本計(jì)算系統(tǒng)構(gòu)建;經(jīng)濟(jì)影響預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)驗(yàn)證。本發(fā)明解決了傳...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于定額的煤炭企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)成本管控方法,包括:步驟S1、根據(jù)煤炭企業(yè)生產(chǎn)成本消耗的實(shí)際數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)成本管控重點(diǎn),構(gòu)建定額數(shù)據(jù)體系,形成成本定額庫(kù);步驟S2、根據(jù)成本定額庫(kù),結(jié)合企業(yè)年度的生產(chǎn)成本預(yù)算數(shù)據(jù)體系,明確預(yù)算目標(biāo),構(gòu)建出基...
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