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          • 本發(fā)明公開了一種需求提交過程智能質(zhì)量閥實現(xiàn)方法、裝置、設備及介質(zhì),涉及金融科技中需求過程質(zhì)量評審場景領域,該方法包括獲取需求描述并上傳至創(chuàng)建的大模型智能平臺,基于與已有同類需求的比對進行文檔擴寫,并進行規(guī)范化處理以補齊缺失要素,生成需求文檔...
          • 本發(fā)明公開了一種多模態(tài)模型與深度學習快速生成GUI代碼方法及系統(tǒng),涉及圖形用戶界面設計技術領域,包括以下步驟:接收多模態(tài)輸入,并進行特征提取獲得多模態(tài)特征;采用多模態(tài)融合注意力網(wǎng)絡對多模態(tài)特征進行融合獲得融合特征;采用基于Transform...
          • 本發(fā)明提供一個基于大模型的微服務故障診斷與自愈系統(tǒng),屬于軟件工程與人工智能技術領域,本發(fā)明通過數(shù)據(jù)采集層采集微服務架構下各服務實例的多維度運行數(shù)據(jù),并對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理以適應大模型的輸入要求。隨后,大模型分析層基于預訓練的故障診斷大模...
          • 本發(fā)明公開了一種嵌入式系統(tǒng)及其調(diào)試方法,對每個業(yè)務模塊需要監(jiān)測的程序部分均具有預設輸出級別,可以根據(jù)不同程序的重要程度設置不同的輸出級別,以多輸出需要重點監(jiān)測的部分程序;通過調(diào)試設置模塊可以根據(jù)需求設置需要獲取調(diào)試信息的待調(diào)試業(yè)務模塊,以僅...
          • 本發(fā)明公開了一種測試方法、電子設備和介質(zhì),涉及計算機技術領域,包括一種測試方法,所述測試方法包括:獲取多個被測代碼段和多個測試用例之間的初始映射關系,其中,所述測代碼段和所述測試用例均為所述初始映射關系的對象;在確定出所述初始映射關系已被破...
          • 本申請公開了一種對支付系統(tǒng)進行測試的方法、電子設備及計算機可讀介質(zhì),生成與業(yè)務流程中資金處理節(jié)點一一對應的多個頂點并根據(jù)節(jié)點之間的調(diào)用關系在各頂點之間添加跨節(jié)點有向邊,獲得該業(yè)務流程對應的業(yè)務圖模型;為各頂點和各跨節(jié)點有向邊添加業(yè)務線標簽及...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于引用驗證與相似度約束的問答生成方法、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,方法包括:獲取與用戶輸入的問題相關的文檔內(nèi)容;利用生成模型從文檔內(nèi)容中提取的原文片段生成引用列表并不允許改寫原文片段;對引用列表中的每一引用內(nèi)容進行一致性驗證,若任...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術領域,提出了一種基于增強大模型的心理醫(yī)療圖譜檢索方法,包括:針對用戶輸入問題,采用大語言模型抽取主題實體;采用輕量大模型獲取用戶意圖標簽;基于用戶意圖標簽控制知識圖譜的關系篩選與路徑擴展過程,構建語義路徑集合;判斷...
          • 本發(fā)明涉及一種基于注意力和條件概率分布的電動汽車充電數(shù)據(jù)生成方法、設備、存儲介質(zhì),包括如下步驟:構建電動汽車充電行為的特征空間,分別針對連續(xù)值特征、時間相關特征和離散值特征,進行特征級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡增強的條件概率建模,得到基于特征注意力和殘...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領域,提供一種基于融合模型的工程問題求解方法及系統(tǒng),該方法包括:通過物理約束噪聲擾動對真實樣本進行數(shù)據(jù)增強,得到增強樣本集;根據(jù)所述增強樣本集,對物理本構模型進行參數(shù)優(yōu)化,得到最優(yōu)本構模型參數(shù);通過所述最優(yōu)本構模型參數(shù)優(yōu)化...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合建模的參與方貢獻度評估方法和系統(tǒng),涉及聯(lián)邦學習技術領域,所述方法包括:根據(jù)設置的數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)覆蓋率和數(shù)據(jù)稀缺性三個維度對應的權重分配規(guī)則,確定訓練聯(lián)合模型中各參與方的數(shù)據(jù)貢獻度;根據(jù)聯(lián)合模型迭代過程中所述第一參與方的...
          • 本發(fā)明具體涉及大數(shù)據(jù)分析技術領域,公開了一種用于智能照明網(wǎng)絡的多源異構數(shù)據(jù)實時監(jiān)測方法,包括S1:多源異構數(shù)據(jù)采集:構建網(wǎng)絡照明多源數(shù)據(jù)集;S2:多源數(shù)據(jù)預處理;S3:邊緣聚合與特征提取:構建網(wǎng)絡照明多源數(shù)據(jù)特征集;S4:多維度數(shù)據(jù)分析:計...
          • 本發(fā)明涉及電故障監(jiān)控技術領域,具體為一種智能移動式變電站電故障監(jiān)控方法,該方法通過多源傳感器同步采集移動式變電站的電氣監(jiān)測信號、多維環(huán)境噪聲信號及動態(tài)工況參數(shù);采用多尺度頻譜模態(tài)分解構建環(huán)境噪聲基底向量組,通過正交投影濾波從電氣監(jiān)測信號中濾...
          • 本申請適用于運動數(shù)據(jù)處理技術領域,提供一種室內(nèi)運動項目識別方法及相關裝置,實現(xiàn)對目標用戶進行的室內(nèi)運動項目準確識別。本申請方法應用于配有三軸加速度傳感器的智能設備,主要包括:獲取三軸加速度傳感器對佩戴其的目標用戶的第一軸加速度信號、第二軸加...
          • 本發(fā)明涉及人工智能與深度學習技術領域,特別是涉及基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡的道路凝冰相變潛熱智能預測方法及系統(tǒng),方法包括:構建三維監(jiān)測網(wǎng)絡步驟,以道路側面為X軸,長度方向為Z軸,高度方向為Y軸,建立三維直角坐標系,構建光纖光柵傳感器分布式拓撲網(wǎng)絡...
          • 本申請公開了一種聲學測試異常處理方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì),涉及聲學測試技術領域,包括:預先對聲學測試系統(tǒng)中獲取的異常數(shù)據(jù)進行自監(jiān)督聚類,得到各聚類結果對應的異常類別;根據(jù)異常類別,對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行異常識別,得到異常數(shù)據(jù);對異常數(shù)據(jù)進行因果推...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,具體為農(nóng)產(chǎn)品采樣數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),包括以下步驟:登記采樣批次的圖像信息、產(chǎn)地信息與產(chǎn)品品類,以及農(nóng)藥殘留量、添加劑殘留量和獸藥殘留量。本發(fā)明通過對農(nóng)產(chǎn)品果皮硬度、果肉彈性模量、呼吸速率、乙烯釋放...
          • 本發(fā)明涉及身份驗證技術領域,具體為一種企業(yè)登記自助服務終端及其身份驗證方法及系統(tǒng),包括以下步驟,基于企業(yè)登記自助服務終端,核驗序列號、發(fā)卡機關標識與有效期,并將動態(tài)二維碼參數(shù)逐項比對,判斷各字段一致性,依據(jù)結果與登記系統(tǒng)信息匹配,識別辦理流...
          • 本發(fā)明公開了基于高階函數(shù)和依賴代數(shù)的惡意軟件逃逸行為檢測方法,涉及函數(shù)式編程和程序分析技術領域。本發(fā)明包括接收逃逸失敗惡意軟件的源代碼,并基于依賴代數(shù)理論,分析所述源代碼中的函數(shù)間的依賴關系,并構建相關集合,其中依賴關系包括數(shù)據(jù)依賴、控制依...
          • 一種基于AI的交互式應用安全測試漏洞研判方法及系統(tǒng),涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領域,該方法包括:對目標系統(tǒng)的關鍵函數(shù)進行插樁,采集執(zhí)行環(huán)境信息。從執(zhí)行環(huán)境信息中的HTTP請求數(shù)據(jù)識別用戶輸入,追蹤其傳播路徑得到帶有漏洞類型標記的污染數(shù)據(jù)傳播鏈。將執(zhí)...
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