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          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于思維鏈推理的大型語(yǔ)言模型增強(qiáng)表格問(wèn)答方法,屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括:構(gòu)建基于思維鏈的表格問(wèn)答CoTSQL模型以及框架提取模型,示例篩選模塊通過(guò)框架提取模型,生成自然語(yǔ)言問(wèn)題的SQL框架架構(gòu),并根據(jù)框架類別,使用篩...
          • 本發(fā)明涉及文本處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種面向建筑設(shè)計(jì)短文本的主題提取方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:獲取建筑設(shè)計(jì)短文本數(shù)據(jù)集,對(duì)所述建筑設(shè)計(jì)短文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,得到結(jié)構(gòu)化文本集;根據(jù)所述結(jié)構(gòu)化文本集進(jìn)行句向量嵌入構(gòu)建,得到句向量...
          • 本發(fā)明涉及一種基于多模型集員估計(jì)的大直徑軸承淬火優(yōu)化方法、系統(tǒng),其方法包括:確定目標(biāo)淬火測(cè)量系統(tǒng)的多個(gè)狀態(tài)參數(shù);通過(guò)狀態(tài)參數(shù)和全對(duì)稱多胞形方法,通過(guò)卡爾曼濾波方法構(gòu)建基于多個(gè)集員估計(jì)模型融合的系統(tǒng)模型;確定每個(gè)集員估計(jì)模型的預(yù)測(cè)狀態(tài)方程和概...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種基于計(jì)算機(jī)模擬的覆巖多水平注漿設(shè)計(jì)優(yōu)化方法,包括:根據(jù)地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)構(gòu)建采空區(qū)的三維地質(zhì)力學(xué)模型;計(jì)算采空區(qū)上覆巖層位中各個(gè)層位的發(fā)育特征,根據(jù)發(fā)育特征構(gòu)建采空區(qū)的注漿承載層層位;分析裂隙發(fā)育特征及層位...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種藥倉(cāng)的顆粒落料的仿真方法和系統(tǒng),本發(fā)明涉及顆粒落料的仿真方法的技術(shù)領(lǐng)域,基于各個(gè)藥物顆粒的下落事件的檢測(cè)而確定各個(gè)藥物相對(duì)于藥倉(cāng)的下落軌跡,并根據(jù)各個(gè)藥物相對(duì)于藥倉(cāng)的下落軌跡和該監(jiān)測(cè)空間的下落模擬而確定藥物顆粒落料的仿真畫面...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了考慮資源約束與雙重準(zhǔn)備時(shí)間的航空復(fù)材熱壓批調(diào)度方法,具體涉及航空復(fù)材智能制造技術(shù)領(lǐng)域,獲取熱壓成型工序相關(guān)數(shù)據(jù),包括工件數(shù)據(jù)和熱壓罐數(shù)據(jù),以最小化最大完工時(shí)間為目標(biāo),設(shè)計(jì)航空復(fù)材熱壓成型工序批調(diào)度目標(biāo)函數(shù);建立考慮資源約束和雙重...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于克里金插值預(yù)測(cè)的自適應(yīng)多波束測(cè)線布設(shè)方法,屬于水下測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域,用于多波束測(cè)線布設(shè),包括使用極端值加權(quán)水深模型對(duì)基于條帶覆蓋率的測(cè)線進(jìn)行預(yù)測(cè)與布設(shè),根據(jù)已測(cè)水域水深突變情況自適應(yīng)調(diào)整極端值加權(quán)權(quán)重,使用克里金插值模型基于已...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了多場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)電網(wǎng)仿真調(diào)度系統(tǒng)及方法,涉及電力系統(tǒng)仿真技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)單元:用于獲取不同區(qū)域的電網(wǎng)數(shù)據(jù),解析電網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得異構(gòu)數(shù)據(jù),異構(gòu)數(shù)據(jù)包括差異化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備參數(shù)和規(guī)則約束;處理單元:用于基于異構(gòu)數(shù)據(jù)獲得區(qū)域參數(shù)集;...
          • 本發(fā)明涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種經(jīng)皮穿刺針力反饋數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集到經(jīng)皮穿刺針?biāo)芯S度的受力數(shù)據(jù);維度影響分析模塊,用于根據(jù)單維度上受力數(shù)據(jù)的變化的不平緩的規(guī)律情況,確定單維度的異常波動(dòng)系數(shù),結(jié)合多維...
          • 本申請(qǐng)涉及電力配電領(lǐng)域,尤其涉及一種電力配電設(shè)備安全運(yùn)行檢測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括步驟:構(gòu)建并訓(xùn)練關(guān)于電力配電設(shè)備的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)表示每個(gè)設(shè)備,采集各配電設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù);邊表示設(shè)備之間的電氣連接關(guān)系;輸入為設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)及電氣連...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于智能水表的城市居民用水行為分類方法,涉及智慧水務(wù)技術(shù)領(lǐng)域。用于提升用水行為識(shí)別與異常檢測(cè)精度。首先,通過(guò)智能水表實(shí)時(shí)生成水流變化方向序列,基于穩(wěn)定持續(xù)性觸發(fā)事件捕獲,提取流量梯度及時(shí)間戳密度特征;隨后,采用自適應(yīng)濾波方式消除...
          • 本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取多源異構(gòu)的事件知識(shí),抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)體信息和屬性信息;將屬性信息融合后構(gòu)建多標(biāo)簽分類模型,通過(guò)多標(biāo)簽分類模型抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的時(shí)序關(guān)系;對(duì)時(shí)序關(guān)系添加...
          • 本申請(qǐng)涉及一種表格數(shù)據(jù)對(duì)比方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì);獲取待對(duì)比的兩個(gè)目標(biāo)表格數(shù)據(jù);根據(jù)預(yù)設(shè)字段映射表,從兩個(gè)目標(biāo)表格數(shù)據(jù)中,確定出多個(gè)待對(duì)比字段對(duì);待對(duì)比字段對(duì)包括兩個(gè)目標(biāo)對(duì)比字段;針對(duì)每個(gè)待對(duì)比字段對(duì)中的每個(gè)目標(biāo)對(duì)比字段,對(duì)目...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了面向教學(xué)服務(wù)機(jī)器人的語(yǔ)義指紋自適應(yīng)訓(xùn)練方法,涉及教育神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域,包括課程版本語(yǔ)義指紋注入、實(shí)時(shí)漂移偵測(cè)與分桶定位、小樣本糾偏與高層權(quán)重補(bǔ)丁、分層控制增量學(xué)習(xí)調(diào)度、影子推理一致性選優(yōu)及學(xué)習(xí)資產(chǎn)注冊(cè)與周期校驗(yàn)與追蹤六步...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于垂直探針陣列的高頻信號(hào)采集方法及系統(tǒng),涉及信號(hào)采集技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括以下步驟:采集初步信號(hào)數(shù)據(jù),同時(shí)提取初步信號(hào)數(shù)據(jù)中的特征參數(shù),得到初步信號(hào)特征集;獲取深度信號(hào)特征集,并將深度信號(hào)特征集與初步信號(hào)特征集結(jié)合,使用機(jī)器...
          • 本發(fā)明提供一種基于AI的多場(chǎng)景文本智能推薦與自動(dòng)生成方法及系統(tǒng),涉及文本生成技術(shù)領(lǐng)域,包括通過(guò)對(duì)招聘需求信息進(jìn)行實(shí)體提取形成結(jié)構(gòu)化特征,利用膠囊動(dòng)態(tài)路由網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建層次化語(yǔ)義向量,結(jié)合多層注意力機(jī)制與交互融合機(jī)制選擇關(guān)鍵特征,并通過(guò)儲(chǔ)備池網(wǎng)絡(luò)和...
          • 本發(fā)明涉及基于大模型和知識(shí)圖譜的多數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義沖突消解方法,屬公共數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)域。本發(fā)明包括:多數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義提取與預(yù)處理;定義語(yǔ)義表示與大模型解析:利用大模型對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的定義進(jìn)行語(yǔ)義分析,生成語(yǔ)義嵌入向量和關(guān)鍵特征;知識(shí)圖譜構(gòu)建...
          • 本發(fā)明提供了數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法及自進(jìn)化學(xué)習(xí)方法,屬于ER圖構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法包括:S1.元數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理;S2.領(lǐng)域感知元數(shù)據(jù)向量化;S3.多策略候選關(guān)系召回;S4.LLM結(jié)構(gòu)化推理與驗(yàn)證;S...
          • 本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析方法及系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析技術(shù)領(lǐng)域,首先采集數(shù)據(jù)資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)特征、關(guān)聯(lián)特征及流轉(zhuǎn)特征等原始特征信息,接著進(jìn)行可視化維度映射處理得到包含結(jié)構(gòu)維度、關(guān)聯(lián)維度及流轉(zhuǎn)維度的可視化維度集合,依據(jù)該可視...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)血緣分析的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法,涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過(guò)提取數(shù)據(jù)全生命周期操作信息并標(biāo)注含數(shù)據(jù)源類型編碼、初始采集節(jié)點(diǎn)ID和全局唯一序列號(hào)的唯一標(biāo)識(shí);預(yù)處理操作信息,構(gòu)建動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián);以動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)構(gòu)建含節(jié)點(diǎn)和定向邊...
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