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								      本發(fā)明公開了一種知識增強(qiáng)的多模態(tài)大模型實體級偏好對齊方法，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)，對文本模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)粒度重寫，對圖像模態(tài)的數(shù)據(jù)提取相關(guān)聯(lián)的實體；使用各個模態(tài)對應(yīng)的特征提取網(wǎng)絡(luò)提取特征，使用一個可學(xué)習(xí)的對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種命名實體識別大模型訓(xùn)練方法及命名實體識別方法，所述命名實體識別模型包括依次信號連接的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義相等但句式不同的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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：對文本數(shù)據(jù)與對應(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齊，形成文本?多模態(tài)數(shù)據(jù)對；將對齊后的文本?多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及固體火箭發(fā)動機(jī)制造技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種推進(jìn)劑用氧化劑多級變頻加料稱量方法，包括以下步驟：1)根據(jù)氣動膠管閥開閉過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)對電磁閥換向時間劃分多個頻率段，并建立頻率?質(zhì)量流量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種整治建筑物生態(tài)尺度設(shè)計方法，該方法針對傳統(tǒng)整治建筑物生態(tài)功能不足的問題，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)點表現(xiàn)在：本發(fā)明通過整合緩流區(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了井工煤礦地下水系統(tǒng)動態(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)動態(tài)模型；S2：實時監(jiān)測地下水系統(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)動態(tài)參數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水下爆破模擬實驗技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種水下爆破模擬平臺，該平臺包括起吊結(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，平臺通過模擬水下爆破過程，實時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，實現(xiàn)對爆破過程中的損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于行星滾柱絲杠傳動技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種循環(huán)式行星滾柱絲杠副接觸運(yùn)動學(xué)分析方法及系統(tǒng)；包括通過坐標(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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								      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(shù)領(lǐng)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(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種關(guān)節(jié)角度預(yù)測模型構(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(guān)節(jié)角度信號以及目標(biāo)關(guān)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(jìn)行特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于融合模型的風(fēng)電短期預(yù)測方法及裝置，結(jié)合影響風(fēng)電輸出功率的多種時間空間特征來探索風(fēng)電短期輸出功率預(yù)測精度低的問題。重點關(guān)注風(fēng)電短期預(yù)測中由于風(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種以文本驅(qū)動使圖像和音頻協(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)動模型；文本驅(qū)動模型用于將語...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及大模型領(lǐng)域，提供基于領(lǐng)域知識圖譜的客服會話處理方法、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)域知識圖譜的智能客服，利用集成了集成電商領(lǐng)域知識圖譜的教師大模型基于知識蒸餾訓(xùn)練智能客服。...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guān)系描...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合與自適應(yīng)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(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(xué)技術(shù)領(lǐng)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(jī)制的問題，通過關(guān)聯(lián)信息表的創(chuàng)建，實現(xiàn)了不同監(jiān)測指標(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)測數(shù)據(jù)生成的...
								
            
							
            
							
						
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								      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，包括對輸入文本數(shù)據(jù)提取所有名詞性短語構(gòu)建候選實體集合；將候選實體兩兩組合，構(gòu)建每個實體對的自注意力關(guān)聯(lián)矩陣；對自注意力關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行序列采樣，生成候選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙階段密集檢索的知識圖譜關(guān)系抽取方法，包括：對自然語言問題和候選關(guān)系分別進(jìn)行編碼，通過點積運(yùn)算計算問題與關(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shè)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(jìn)行匹配從而從所述知識圖譜中確定出對應(yīng)的子圖并生成三元組，其中，所述知識圖譜包括偏見領(lǐng)域的節(jié)點和表征節(jié)點之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于多模態(tài)知識圖譜實體對齊技術(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(jī)制多層感知機(jī)學(xué)習(xí)實體關(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...
								
            
							
            
							
						
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