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          • 本說明書實施例公開了一種大模型輸出結(jié)果檢測方法,該方法將基于標注有輸出結(jié)果是否正確的訓練樣本,以及確定待檢測的大模型LLM在推理過程中神經(jīng)元的激活狀態(tài),得到輸出結(jié)果的正確與否與神經(jīng)元激活狀態(tài)之間的關(guān)系,用以訓練一個檢測分類器,則在待檢測的L...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。提出了一種基于多維標簽的知識檢索方法、系統(tǒng)及計算機設(shè)備,將待檢索的知識內(nèi)容切分成多個知識切片,當知識切片設(shè)有人工標簽時,解析每個知識切片,得到每個知識切片的關(guān)鍵詞,大語言模型根據(jù)關(guān)鍵詞生成每個知識切片對應(yīng)的大模型...
          • 本說明書實施例公開了一種基于大模型的查詢語句生成方法,該方法將通過自然語言描述的業(yè)務(wù)邏輯過程輸入預先訓練的LLM,通過LLM識別該業(yè)務(wù)邏輯過程中包含的各步驟以及各步驟之間的邏輯關(guān)系,并對該業(yè)務(wù)邏輯過程中隱含的步驟進行補全,確定完整的業(yè)務(wù)邏輯...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)同步方法及電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)同步領(lǐng)域。目標終端接收數(shù)據(jù)處理設(shè)備推送的目標消息中包括對初始變更數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換后得到的目標變更數(shù)據(jù)以及目標變更數(shù)據(jù)的變更屬性信息,在目標變更數(shù)據(jù)的變更屬性信息為包括部分變更數(shù)據(jù)的情況下,才會調(diào)用...
          • 本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)聚合方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:在數(shù)據(jù)聚合系統(tǒng)的多個數(shù)據(jù)采集節(jié)點獲取待聚合信息;多個數(shù)據(jù)采集節(jié)點用于從多個數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù);若待聚合信息滿足預設(shè)合約規(guī)則,則執(zhí)行...
          • 本發(fā)明提出一種基于多維度配置的大屏數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法,該方法包括:配置數(shù)據(jù)庫查詢語句,并確定輸入數(shù)據(jù)庫以及輸出數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的配置;利用高頻值繼承沖突消解算法對源數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)事實表進行數(shù)據(jù)對齊;對帶策略標記的本地組織統(tǒng)計數(shù)據(jù)配置不同字段累加策略,并配置累...
          • 本申請公開了一種零樣本學習的多源賬單話單數(shù)據(jù)集成方法、系統(tǒng)和產(chǎn)品,其方法包括如下步驟:導入多源賬單話單數(shù)據(jù),依照數(shù)據(jù)格式類型對導入的多源賬單話單數(shù)據(jù)進行分類,將所述多源賬單話單數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征...
          • 本發(fā)明提供的圖譜數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)自動化智能抽取方法,包括:對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗,得到清洗數(shù)據(jù);對所述清洗數(shù)據(jù)進行跨模態(tài)語義對齊的分詞處理,得到語義對齊分詞數(shù)據(jù);對所述語義對齊分詞數(shù)據(jù)進行實體關(guān)系抽取,通過格蘭杰因果檢驗算法分析實體間影響關(guān)系,...
          • 本申請的實施例揭示了一種游戲存檔管理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),所述方法包括:根據(jù)游戲創(chuàng)建指令在存儲設(shè)備上創(chuàng)建初始的存檔存儲區(qū);根據(jù)游戲存檔指令對當前游戲狀態(tài)數(shù)據(jù)進行序列化生成狀態(tài)數(shù)據(jù)單元,并將所述狀態(tài)數(shù)據(jù)單元存儲至所述存檔存儲區(qū);創(chuàng)建...
          • 本發(fā)明涉及汽輪機安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種TSI系統(tǒng)OC總線的布置方法及系統(tǒng),包括:在物理布局層將OC總線分為數(shù)據(jù)采集總線、通信總線和地址與工況總線三類獨立主通道,針對三類獨立通道的信號特性,配套設(shè)置模擬地與數(shù)字地分離的接地設(shè)計及電阻緩...
          • 本申請公開了一種代碼優(yōu)化方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,由于根據(jù)待優(yōu)化代碼的分詞編碼序列、優(yōu)化位置信息和優(yōu)化類型,確定了適用于待優(yōu)化代碼的針對性的優(yōu)化思維鏈,后續(xù)再根據(jù)優(yōu)化思維鏈確定待優(yōu)化代碼的目標代碼優(yōu)化策略,確保...
          • 本申請公開了一種硬件故障信息的管理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及服務(wù)器硬件測試技術(shù)領(lǐng)域,通過對原始硬件故障信息進行多維度特征提取,將混合信息拆解為各維度獨立的特征向量,打破混合信息結(jié)構(gòu);再對各維度特征向量解耦,得到專屬特征表示,使其在...
          • 本申請公開了一種服務(wù)調(diào)用方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:接收服務(wù)調(diào)用方的服務(wù)調(diào)用請求;其中,所述服務(wù)調(diào)用請求包括目標調(diào)用大模型的授權(quán)信息以及請求數(shù)據(jù);確定所述服務(wù)調(diào)用請求對應(yīng)的目標轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則;其中,所述目...
          • 本發(fā)明提供一種基于復雜場景的分布式分級調(diào)度方法與裝置,屬于任務(wù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:根據(jù)任務(wù)類型在不同的分析場景中與其它的任務(wù)類型的數(shù)據(jù)流量的共享數(shù)據(jù)、在不同的分析場景中的時效影響風險任務(wù)的構(gòu)成數(shù)據(jù),確定任務(wù)類型中的共享控制任務(wù)類型,以服...
          • 本申請涉及一種多智能體協(xié)同方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:根據(jù)當前任務(wù)目標對多個智能體進行知識化建模;將當前任務(wù)目標轉(zhuǎn)化為多個子目標,并為每個子目標分配智能體,并根據(jù)智能體分配結(jié)果生成智能體組,且對智能體組進行知識化建模;根據(jù)當前任務(wù)...
          • 本說明書實施例公開了一種知識高階程序HOP的執(zhí)行方法,該方法通過將所需執(zhí)行的任務(wù)變?yōu)橄鄳?yīng)的HOP,借助計算機程序代碼的語義精確性來約束該任務(wù)執(zhí)行過程的整體邏輯準確性,而對于其中需要采用知識才能執(zhí)行的具體步驟,則通過由自然語言定義的特殊算子來...
          • 本說明書實施例公開了一種基于偽代碼的任務(wù)執(zhí)行方法,該方法通過將所需執(zhí)行的任務(wù)變?yōu)橄鄳?yīng)的偽代碼,借助偽代碼的語義精確性來約束該任務(wù)執(zhí)行過程的整體邏輯準確性,而對于其中需要采用知識才能執(zhí)行的具體步驟,則通過由自然語言定義的特殊算子來表達,通過L...
          • 本發(fā)明公開了基于元素感知的瀏覽器前端組件智能分類方法及系統(tǒng),涉及前端組件智能分類技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:基于軌跡數(shù)據(jù)流通過預設(shè)的結(jié)構(gòu)預測模型對未完全渲染的DOM區(qū)域執(zhí)行動態(tài)結(jié)構(gòu)補全,并生成增強DOM結(jié)構(gòu)圖;提取增強DOM結(jié)構(gòu)圖中各候選組件區(qū)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N配置開發(fā)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:響應(yīng)于用戶的第一操作,創(chuàng)建流程配置文件,第一操作至少包括用戶點擊指示創(chuàng)建流程配置文件的第一區(qū)域;響應(yīng)于用戶的至少兩個第二操作,在流程配置文件內(nèi)創(chuàng)建對應(yīng)的至少兩個流程節(jié)點,第...
          • 本說明書實施例公開了一種基于大模型的代碼生成方法,該方法通過將業(yè)務(wù)邏輯過程輸入LLM,提升了LLM生成代碼的準確性,而且,為了避免由自然語言描述的業(yè)務(wù)邏輯過程本身所具有的歧義性和模糊性而帶來的業(yè)務(wù)邏輯過程中各步驟的邏輯混亂,該方法LLM通過...
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