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          • 本發(fā)明提供一種內(nèi)容生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),所述方法包括:按照預(yù)設(shè)時間周期獲取熱點事件;對所述熱點事件進(jìn)行多層級風(fēng)險要素識別,確定包含風(fēng)險要素的熱點事件;針對每一預(yù)測結(jié)果為有風(fēng)險要素的熱點事件,基于所述熱點事件的情緒向量和主題向量...
          • 本發(fā)明提供了一種法律文本生成方法及系統(tǒng),方法包括獲取法律文本的輸入文檔,對輸入文檔進(jìn)行可編輯判斷,以得到第一判斷結(jié)果,對第一判斷結(jié)果進(jìn)行驗證,以得到第二判斷結(jié)果;若第二判斷結(jié)果為輸入文檔為可編輯PDF,則對輸入文檔進(jìn)行信息提取與組合,以得到...
          • 本發(fā)明屬于合同文本比對領(lǐng)域,提供了一種基于多模態(tài)特征融合的合同文本智能比對方法及系統(tǒng),獲取需要比對的兩份合同文本,對各合同文本進(jìn)行預(yù)處理,生成語義向量;計算兩份合同文本的語義向量之間的表面相似度、邏輯一致性和法律效力等效性;分別提取合同文本...
          • 本申請公開了一種基于大模型的企業(yè)門戶內(nèi)容智能解析方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:對發(fā)布內(nèi)容元數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)內(nèi)容解析,以得到結(jié)構(gòu)化語義信息;通過實體融合的圖譜屬性定義,以得到初始邊權(quán)重的知識圖譜;對初始邊權(quán)重的知識圖譜進(jìn)行多...
          • 本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于多模態(tài)增強的中文拼寫糾錯方法,通過構(gòu)建語義、視覺、聽覺感知模塊,提取待糾錯文本中的語義、視覺、聽覺感知特征向量,實現(xiàn)深度融合多模態(tài)信息檢錯,顯著提升檢錯效果。并且在通過檢錯網(wǎng)絡(luò)獲得檢錯標(biāo)簽后...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的接口管理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的接口管理方法包括:解析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的設(shè)計文本,得到設(shè)計文本的語義標(biāo)簽;根據(jù)語義標(biāo)簽和預(yù)存的第一提示詞,構(gòu)建第一提示數(shù)據(jù);根據(jù)第一提示數(shù)據(jù),基于預(yù)...
          • 本發(fā)明提供一種RFID手持閱讀器組網(wǎng)定位系統(tǒng),包括:手持式RFID閱讀器,RFID標(biāo)簽,無線設(shè)備,運算服務(wù)器;手持式RFID閱讀器分別與RFID標(biāo)簽、無線設(shè)備、運算服務(wù)器無線通信,RFID標(biāo)簽與無線設(shè)備無線通信;手持式RFID閱讀器發(fā)射射頻...
          • 本發(fā)明提供一種基于節(jié)點融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化方法及系統(tǒng),采用符號區(qū)間傳播方法計算出節(jié)點的取值區(qū)間,依據(jù)每個節(jié)點的區(qū)間計算出節(jié)點之間的相近程度,選取相近節(jié)點進(jìn)行融合從而降低誤差,同時以節(jié)點區(qū)間為參照,對融合過程中的誤差進(jìn)行量化。本發(fā)明提出一種...
          • 本發(fā)明提供了一種用于大語言模型端側(cè)部署的迭代式量化感知訓(xùn)練方法,可應(yīng)用于大語言模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:通過比例調(diào)度器按訓(xùn)練階段動態(tài)分配權(quán)重量化比例,避免對關(guān)鍵參數(shù)的過度壓縮,減少端側(cè)設(shè)備因低精度計算導(dǎo)致的性能損失;通過布爾型掩碼矩陣選擇性...
          • 本申請涉及一種基于自適應(yīng)PID?注意力的元學(xué)習(xí)欺詐檢測步長優(yōu)化方法,該方法通過內(nèi)循環(huán)基于PID控制參數(shù)調(diào)整動態(tài)學(xué)習(xí)率,外循環(huán)基于對應(yīng)內(nèi)循環(huán)更新的任務(wù)參數(shù)優(yōu)化PID控制參數(shù);后續(xù)基于任務(wù)參數(shù)初始化后的元學(xué)習(xí)框架對新型欺詐任務(wù)的動態(tài)學(xué)習(xí)率進(jìn)行迭...
          • 本申請?zhí)峁┒嗄B(tài)知識圖譜的大模型處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。通過獲取目標(biāo)領(lǐng)域內(nèi)的多模態(tài)樣本數(shù)據(jù),將不同模態(tài)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián),構(gòu)建得到領(lǐng)域特定的多模態(tài)知識圖譜,并基于多模態(tài)知識圖譜生成高質(zhì)量的多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,使得通用大...
          • 本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的智慧工廠能效優(yōu)化方法及系統(tǒng)、設(shè)備,涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于設(shè)備運行參數(shù)、生產(chǎn)計劃信息,收集生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù);構(gòu)建工廠數(shù)字孿生模型,確定設(shè)備啟停時序及能源分配策略;部署邊緣計算節(jié)點,監(jiān)測設(shè)備振動頻譜,生...
          • 本發(fā)明屬于技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的薄膜涂層加工工藝仿真與優(yōu)化系統(tǒng);由數(shù)據(jù)采集模塊、特征識別與分析模塊、行為數(shù)字孿生模擬模塊、涂層均勻性評估模塊、工藝參數(shù)優(yōu)化模塊及涂層分布預(yù)測模塊組成。通過獲取基材三維粗糙度數(shù)字模型,精確識別微米...
          • 本發(fā)明涉及礦山巡檢技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種地下洞室和礦山洞室的無人巡檢方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:獲取礦區(qū)對應(yīng)的地形地貌信息以及地下水分布狀況并進(jìn)行三維實景建模,生成礦區(qū)三維地圖模型,其中所述礦區(qū)為地下洞室區(qū)域及礦山洞室區(qū)域;通過礦區(qū)三...
          • 本發(fā)明公開了基于人工智能多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的工程質(zhì)量分析系統(tǒng)及方法,涉及工程質(zhì)量分析技術(shù)領(lǐng)域,包括工程質(zhì)量分析平臺,所述工程質(zhì)量分析平臺通信連接有如下模塊,其中:多源數(shù)據(jù)融合模塊,用于從施工現(xiàn)場采集包括圖像數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)以及BIM模型數(shù)據(jù)的多...
          • 本發(fā)明公開了一種變電站施工狀態(tài)進(jìn)度的監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng),方法包括:根據(jù)預(yù)設(shè)的對比策略將第一特征圖像與預(yù)設(shè)的各個標(biāo)準(zhǔn)特征圖像進(jìn)行對比,得到當(dāng)前采集時刻所處的目標(biāo)施工階段,并獲取目標(biāo)施工階段所在的目標(biāo)施工優(yōu)先級集合,獲取目標(biāo)施工優(yōu)先級集合中各個...
          • 本發(fā)明屬于循環(huán)水處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了一種循環(huán)水智慧運行管控方法及系統(tǒng);方法包括:對多源水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理與特征提取,得到水質(zhì)特征參數(shù)集合;基于多源水質(zhì)數(shù)據(jù)和水質(zhì)特征參數(shù)集合對循環(huán)水中氧化型殺菌劑與緩蝕劑間的副反應(yīng)風(fēng)險進(jìn)行評估,得到...
          • 本發(fā)明提供一種基于孿生技術(shù)的智慧場館數(shù)字駕駛艙及運行管理方法,屬于運行管理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:將策略調(diào)整時段在當(dāng)前日期的前期時段中的策略調(diào)整時段作為影響時段,基于影響時段的分布數(shù)據(jù),確定策略調(diào)整時段不存在功率不足風(fēng)險時,確定區(qū)域中的展品的分...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N礦區(qū)綜合能源調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲介質(zhì),屬于能源管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取礦區(qū)各供電單元的優(yōu)先級分?jǐn)?shù)參考值;各供電單元所利用的能源各不相同;基于每一供電單元的第一運行參數(shù)確定該供電單元對應(yīng)的優(yōu)先級調(diào)整系數(shù);基...
          • 本發(fā)明屬于城市生態(tài)規(guī)劃的技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于多維度功能權(quán)衡的城市綠地植物動態(tài)篩選方法,本發(fā)明通過量化生態(tài)功能、社會需求與抗逆性,結(jié)合AHP?熵權(quán)法,按場地類型動態(tài)調(diào)節(jié)權(quán)重,結(jié)合固氮菌劑與微肥,提升葉際固氮速率,降低化肥依賴,相較傳統(tǒng)方法,...
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