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          • 本申請?zhí)峁┮环N基于大模型的智能客服對話生成與優(yōu)化方法和系統(tǒng)。其中,本申請通過采集用戶重復(fù)提問、手動改寫、光標(biāo)軌跡、文本刪除、語音打斷數(shù)據(jù)并標(biāo)注時間戳。計算操作密集值和錯誤頻率值生成修正熱圖。據(jù)此定義強(qiáng)度節(jié)點(diǎn)和觸發(fā)條件邊,構(gòu)建動態(tài)錯誤圖譜。在...
          • 一種基于大模型的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及程序產(chǎn)品,涉及大模型、數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)處理方法包括:確定目標(biāo)數(shù)據(jù)表中的表字段和目標(biāo)SQL語句中的語句字段;通過大模型對表字段和語句字段中兩兩組合的每一字段對進(jìn)行語義理解,得到第一語義相似度矩...
          • 本發(fā)明提出了融合知識圖譜的供應(yīng)鏈銷售異常檢測與根因分析系統(tǒng)及方法,包括需求采集與預(yù)處理模塊,用于對接訂單系統(tǒng)、供應(yīng)鏈系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)及外部數(shù)據(jù)源,完成數(shù)據(jù)清洗、實(shí)體解析與特征提取;供應(yīng)鏈知識圖譜構(gòu)建模塊,用于定義實(shí)體類型與關(guān)系類型;實(shí)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于熱度表的時序數(shù)據(jù)資源分層方法,包括:接收設(shè)備上報的時序數(shù)據(jù),按測點(diǎn)和時間維度進(jìn)行分組切割,生成滿足預(yù)設(shè)大小閾值的時序數(shù)據(jù)文件塊;解析用戶查詢信息,確定時序數(shù)據(jù)文件塊的查詢次數(shù);構(gòu)建熱度信息表,熱度信息表的橫軸為測點(diǎn),縱軸為...
          • 本公開實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,以至少解決相關(guān)技術(shù)中存在運(yùn)算資源浪費(fèi)、運(yùn)算效率低、實(shí)時性差、運(yùn)算精度降低、適應(yīng)性差等問題。該數(shù)據(jù)處理方法包括:確定當(dāng)前初始數(shù)據(jù)對應(yīng)的動態(tài)閾值;將當(dāng)前初始...
          • 本發(fā)明公開了一種基于等面積網(wǎng)格的太空大數(shù)據(jù)存儲與管理方法,涉及太空數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法通過劃分全球范圍內(nèi)同高度下面積均等的基礎(chǔ)網(wǎng)格單元,構(gòu)建包含基礎(chǔ)網(wǎng)格、關(guān)聯(lián)衛(wèi)星、碰撞預(yù)警、太空環(huán)境等數(shù)據(jù)的后臺數(shù)據(jù)庫架構(gòu),并采用動態(tài)分表策略適配海...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于實(shí)時工業(yè)以太網(wǎng)的EEPROM數(shù)據(jù)讀寫方法、裝置及介質(zhì)。該方法包括:在目標(biāo)從站上根據(jù)EEPROM容量參數(shù)設(shè)置EEPROM訪問的起始偏移和訪問長度,建立分頁事務(wù);當(dāng)分頁事務(wù)為讀取類型時,依次觸發(fā)目標(biāo)從站的EEPROM控制寄存...
          • 本申請公開了提升自動化測試有效性的測試用例調(diào)度方法、裝置及存儲設(shè)備,該方法包括以下步驟:響應(yīng)于代碼提交獲取測試參數(shù),所述測試參數(shù)包括測試時長、測試用例;啟動基礎(chǔ)測試;根據(jù)需要改動的功能模塊確定改動的固件模塊,并確定改動的固件模塊測試執(zhí)行的加...
          • 本申請公開了一種測試用例的執(zhí)行方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對每一個待測試用例進(jìn)行解析,獲取每一個待測試用例包括的各測試步驟、各測試步驟之間的依賴關(guān)系;當(dāng)確定至少兩個待測試用例中存在相同的目標(biāo)測試步驟時,將其中...
          • 本申請公開了一種測試管理方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,在本申請公開的測試管理方法中,在參數(shù)管理器進(jìn)行添加兩個對外數(shù)據(jù)獲取接口,支持顯式指定參數(shù)存儲以及自動化捕獲當(dāng)前函數(shù)的所有參數(shù)的功能,大幅簡化使用流程。捕獲的參數(shù)經(jīng)過類型敏感...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)載嵌入式軟件的測試優(yōu)先級評估方法,涉及軟件工程驗證領(lǐng)域,包括:基于需求分解機(jī)載嵌入式軟件對應(yīng)的功能模塊,得到若干分解功能模塊;獲取分解功能模塊的安全影響程度等級分值和重要度等級分值;根據(jù)安全影響程度等級分值和重要度等級...
          • 本發(fā)明提供了一種分布式的大模型訓(xùn)練工具自動化測試方法及系統(tǒng)。該方法包括在多個測試節(jié)點(diǎn)上的一個測試節(jié)點(diǎn)上啟動主控模塊,主控模塊解析測試任務(wù)配置文件以獲取測試用例信息;響應(yīng)于來自測試節(jié)點(diǎn)的測試任務(wù)注冊請求,主控模塊將所述測試用例信息發(fā)送給所述測...
          • 本發(fā)明涉及測試領(lǐng)域,具體提供一種測試數(shù)據(jù)自動生成導(dǎo)入系統(tǒng)、方法、終端及介質(zhì),系統(tǒng)以插件形式封裝,通過依賴注入的方式集成到SpringBoot項目中,根據(jù)讀取的環(huán)境參數(shù)在測試或準(zhǔn)生產(chǎn)環(huán)境中啟動系統(tǒng);根據(jù)測試目的通過鼠標(biāo)點(diǎn)擊方式框選頁面上的各類...
          • 本申請公開了一種灰色故障處理方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括采集所有服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的性能數(shù)據(jù);根據(jù)所有服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的性能數(shù)據(jù)以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對服務(wù)器集群中出現(xiàn)灰色故障的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢測;響應(yīng)于服務(wù)器集群中任意一臺服務(wù)器節(jié)點(diǎn)出...
          • 本發(fā)明涉及U盾管理技術(shù)領(lǐng)域,具體是涉及一種U盾集約應(yīng)用管控方法,包括以下步驟:S1、將U盾放置到按壓裝置上,使用按壓裝置進(jìn)行遠(yuǎn)程控制,實(shí)現(xiàn)指定U盾的綁定、連接、支付功能;S2、通過按壓裝置在U盾連接和使用過程中進(jìn)行實(shí)時通訊檢測,在批量管控U...
          • 本申請實(shí)施例提供了一種故障原因的確定方法、裝置、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備、計算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,其中,該方法包括:接收目標(biāo)對象發(fā)送的故障分析請求,并確定故障分析請求對應(yīng)的初步故障原因列表;確定初步故障原因列表中的初步故障原因?qū)?yīng)的分析...
          • 本發(fā)明涉及分布式數(shù)據(jù)存儲技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種網(wǎng)絡(luò)分區(qū)場景下數(shù)據(jù)庫集群分區(qū)運(yùn)行方法、設(shè)備及介質(zhì),其中方法包括:構(gòu)建多主分布式數(shù)據(jù)庫集群,各節(jié)點(diǎn)持續(xù)捕獲數(shù)據(jù)庫原生事務(wù)日志;獲取變更事件數(shù)據(jù),并進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲;解析原始日志為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),執(zhí)行均勻...
          • 本發(fā)明涉及一種重定時器,包括模擬信號前端處理模塊、時鐘數(shù)據(jù)恢復(fù)模塊、時鐘觸發(fā)驅(qū)動模塊,還包括:相位控制判決器,用于基于最佳采樣時鐘相位對處理后的模擬信號進(jìn)行定點(diǎn)采樣和判決而獲得數(shù)字信號,并對數(shù)字信號的每個比特的可信程度進(jìn)行評分;前向糾錯解碼...
          • 本申請公開了一種推理服務(wù)的部署方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:響應(yīng)于創(chuàng)建推理服務(wù),讀取模型信息配置表和引擎信息配置表,并根據(jù)創(chuàng)建推理服務(wù)時預(yù)先配置的模型名稱,對模型信息配置表和引擎信息表進(jìn)行匹配處理,得到容器調(diào)度平臺上可用于加載推理服...
          • 本發(fā)明提供一種邊緣數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載和能耗協(xié)同優(yōu)化方法及系統(tǒng)。本發(fā)明結(jié)合圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢,使得Actor網(wǎng)絡(luò)對邊緣數(shù)據(jù)中心新任務(wù)的分配時能夠通過圖節(jié)點(diǎn)獲取各個異質(zhì)服務(wù)器的負(fù)載狀態(tài)變化,以將任務(wù)分配到服務(wù)器資源充足且能夠提高邊緣數(shù)...
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