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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N大模型的評(píng)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),通過(guò)獲取多任務(wù)、多場(chǎng)景下的評(píng)測(cè)集;將評(píng)測(cè)用例中的問(wèn)題輸入到待評(píng)測(cè)大模型中,生成實(shí)際評(píng)測(cè)答案;基于生成的實(shí)際評(píng)測(cè)答案、預(yù)期答案及多維度評(píng)測(cè)指標(biāo)構(gòu)建評(píng)測(cè)提示詞。將評(píng)測(cè)提示詞輸入到預(yù)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于三相分離器的能效評(píng)估分析方法,通過(guò)監(jiān)測(cè)溫度、流量及油/水/氣濃度等參數(shù)的變化量,觸發(fā)權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。針對(duì)油相、水相、氣相濃度變化,設(shè)計(jì)差異化的權(quán)重調(diào)整規(guī)則,通過(guò)設(shè)定不同參數(shù)變化閾值對(duì)應(yīng)的權(quán)重調(diào)整幅度差異(如油相變化對(duì)流...
          • 本發(fā)明提供一種標(biāo)簽分級(jí)消息傳遞的知識(shí)圖譜節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)價(jià)方法,涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法為對(duì)知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取,得到語(yǔ)義信息和結(jié)構(gòu)信息;采用聚類(lèi)算法得到新的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽并使用新的標(biāo)簽訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)分類(lèi)器,利用節(jié)點(diǎn)分類(lèi)器對(duì)語(yǔ)義信息和結(jié)構(gòu)信息進(jìn)...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種水體富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:基于決策指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的待評(píng)價(jià)水體的檢測(cè)數(shù)據(jù)生成樣本數(shù)據(jù)集,并根據(jù)樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建對(duì)象矩陣,其中,決策指標(biāo)包括總氮、總磷、葉綠素a、高錳酸鹽指數(shù)和透明度;根據(jù)對(duì)象矩陣構(gòu)建目...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種一體化無(wú)線(xiàn)振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),屬于機(jī)械振動(dòng)或聲波測(cè)量的技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取無(wú)線(xiàn)振動(dòng)傳感信號(hào),對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè),與云端服務(wù)器建立數(shù)據(jù)交互,將振動(dòng)特征向量和多源傳感數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行拼接,得到拼接特征向量,將拼接特征...
          • 基于人工智能驅(qū)動(dòng)的濕地系統(tǒng)塑料污染智能降解系統(tǒng),涉及生態(tài)環(huán)境保護(hù)與人工智能融合領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有濕地系統(tǒng)缺乏對(duì)微塑料遷移行為的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)能力,微生物降解技術(shù)與濕地系統(tǒng)的結(jié)合不夠緊密,難以實(shí)現(xiàn)微塑料的高效降解的問(wèn)題。本發(fā)明系統(tǒng)采用AI行為路...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于XGBoost的打葉復(fù)烤過(guò)程參數(shù)智能化預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:S1、構(gòu)建打葉復(fù)烤過(guò)程的參數(shù)智能化預(yù)測(cè)模塊,S2、采集PLC控制系統(tǒng)中的時(shí)序工藝數(shù)據(jù),同時(shí)將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為表格,S3、對(duì)導(dǎo)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使用Python透視...
          • 本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于時(shí)序知識(shí)圖譜補(bǔ)全的診療路徑預(yù)測(cè)方法,包括獲取診療知識(shí)圖譜快照序列;根據(jù)時(shí)間先后與臨床路徑特征將診療知識(shí)圖譜快照序列劃分為長(zhǎng)期、中期和短期三類(lèi)診療信息子圖,并對(duì)三類(lèi)診療信息子圖進(jìn)行結(jié)構(gòu)編碼,得到不...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于crossformer算法的極端天氣下光伏出力短期預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),首先采用Pearson相關(guān)系數(shù)分析對(duì)不同種類(lèi)極端天氣條件進(jìn)行特征提取,篩選出與該種極端天氣類(lèi)型高度相關(guān)的氣象特征;再利用主成分分析法對(duì)篩選出的氣象特征進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種濕式氣柜失效可能性量化評(píng)估方法及相關(guān)裝置,涉及工業(yè)安全技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取濕式氣柜各組件的先驗(yàn)失效概率、Gamma分布參數(shù)和歷史故障數(shù)據(jù);根據(jù)所述歷史故障數(shù)據(jù),對(duì)各組件的先驗(yàn)失效概率進(jìn)行修正,得到各組件修正后的后驗(yàn)失效...
          • 本發(fā)明屬于人工智能與海洋學(xué)相結(jié)合的技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明提出一種預(yù)測(cè)全球海洋環(huán)境的方法、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),構(gòu)建海洋環(huán)境預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)模型,以標(biāo)準(zhǔn)氣象預(yù)處理張量數(shù)據(jù)為輸入因子,將標(biāo)準(zhǔn)氣象預(yù)處理張量數(shù)據(jù)通過(guò)海洋模型混合器混合預(yù)測(cè)獲得指定時(shí)間步長(zhǎng)的全球...
          • 本發(fā)明涉及技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于AWG的量子信號(hào)噪聲控制方法,包括以下步驟,本發(fā)明中,通過(guò)精確采樣量子信號(hào)的幅度與頻率波動(dòng),采用信號(hào)熵優(yōu)化對(duì)信號(hào)變化進(jìn)行分析,噪聲特征在信號(hào)傳輸過(guò)程中實(shí)時(shí)捕捉,不僅提高了噪聲特征提取的準(zhǔn)確性,還通過(guò)模糊自適...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源氣象信息的天氣系統(tǒng)識(shí)別方法,包括如下步驟:S1、獲取目標(biāo)區(qū)域歷史多源氣象數(shù)據(jù);S2、對(duì)原始?xì)庀髷?shù)據(jù)進(jìn)行清洗與補(bǔ)全;S3、標(biāo)注天氣系統(tǒng)種類(lèi)與位置,構(gòu)建訓(xùn)練集;S4、訓(xùn)練單源氣象特征提取模型;S5、融合單源特征,訓(xùn)練集成...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)化技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及結(jié)合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)氣象智能決策支持方法和系統(tǒng),包括以下步驟:步驟S1.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)獲取與處理:通過(guò)官方、監(jiān)測(cè)設(shè)備獲取農(nóng)業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;步驟S2.數(shù)據(jù)提取與融合:依據(jù)關(guān)聯(lián)性...
          • 本發(fā)明提供的是一種基于FPGA的改進(jìn)型Morlet小波變換硬件實(shí)現(xiàn)方法,屬于數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。其特征是:該系統(tǒng)通過(guò)參數(shù)化小波基函數(shù)設(shè)計(jì)、滑動(dòng)濾波預(yù)處理模塊、并行FIR濾波器架構(gòu)優(yōu)化、雙時(shí)鐘域流水線(xiàn)控制及自適應(yīng)符號(hào)率估計(jì)算法,解決了傳統(tǒng)M...
          • 本公開(kāi)涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種內(nèi)容挖掘方法、內(nèi)容挖掘裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。該內(nèi)容挖掘方法包括:提取社交媒體平臺(tái)中的熱點(diǎn)內(nèi)容;在存在所述熱點(diǎn)內(nèi)容的詳情頁(yè)面時(shí),基于所述詳情頁(yè)面進(jìn)行關(guān)鍵詞提取得到熱點(diǎn)關(guān)鍵詞;在不存在所述詳情頁(yè)面時(shí),...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種上車(chē)點(diǎn)推薦方法、裝置和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,應(yīng)用于乘客用戶(hù)的客戶(hù)端,方法包括:接收推薦上車(chē)點(diǎn)的信息,在頁(yè)面上展示地圖顯示區(qū)域、用以選擇當(dāng)前上車(chē)點(diǎn)的第一頁(yè)面元素和用以選擇推薦上車(chē)點(diǎn)的第二頁(yè)面元素。然后,乘客用戶(hù)的客戶(hù)端響應(yīng)于選...
          • 本發(fā)明涉及文化旅游導(dǎo)覽技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的海洋文化智能導(dǎo)覽系統(tǒng),集多源數(shù)據(jù)采集、上下文語(yǔ)義理解、用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建、個(gè)性化內(nèi)容推薦及自適應(yīng)內(nèi)容呈現(xiàn)于一體,系統(tǒng)通過(guò)采集用戶(hù)語(yǔ)音、位置、面部圖像及環(huán)境信息,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)獲取;結(jié)合語(yǔ)...
          • 本發(fā)明提供了一種自動(dòng)化收集和提取企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)信息方法及系統(tǒng),通過(guò)S1基于TF?IDF的關(guān)鍵詞抽取算法,建立創(chuàng)新活動(dòng)信息的特征詞庫(kù);S2掃描目標(biāo)網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu),定位到目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)并獲取網(wǎng)頁(yè)源代碼;S3依據(jù)HTML標(biāo)簽進(jìn)行分塊,得到待識(shí)別文本塊;S...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種信息展示方法、裝置及電子設(shè)備,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:響應(yīng)于用戶(hù)輸入的目標(biāo)搜索詞,從各個(gè)候選關(guān)鍵詞中,選取與目標(biāo)搜索詞相匹配的候選關(guān)鍵詞,作為目標(biāo)候選關(guān)鍵詞;其中,每一候選關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)有至少一個(gè)描述文本,每一描述...
          技術(shù)分類(lèi)
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