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          • 本發(fā)明涉及大模型服務追蹤技術領域,公開了一種大模型服務鏈式調(diào)用追蹤系統(tǒng)及根因分析方法,包括:對大模型的輸入和輸出進行語義編碼,生成最終指紋并進行跨Span指紋繼承與擴展;計算分析語義不確定性并動態(tài)調(diào)整采樣率;基于采樣率采集得到的采樣數(shù)據(jù),融...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種模型訓練優(yōu)化方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)及程序,其中方法包括:通過運行目標優(yōu)化模型的目標設備的設備關聯(lián)硬件信息獲取目標優(yōu)化模型的模型訓練耗時和模型推理耗時等模型耗時信息,以確定目標優(yōu)化模型的訓練實例和推理實例的目標比...
          • 本公開涉及人工智能技術領域,具體提供了一種解題模型訓練的方法、解題的方法及其裝置及設備。其中,該方法包括:對題目樣本的解析步驟序列進行正確性評估,獲得解析步驟序列的正確性分值;解析步驟序列是基于當前輪次的解題模型對題目樣本解析獲得的;基于用...
          • 本發(fā)明涉及大模型調(diào)度技術領域,具體公開了一種大語言模型多用戶高并發(fā)高吞吐推理方法及系統(tǒng),所述方法包括對每一采集時段內(nèi)的所有用戶信息進行識別,提取并統(tǒng)計字詞,得到字詞庫;根據(jù)所述字詞庫確定宏觀限制邊界;以每個用戶為索引,統(tǒng)計用戶信息對應的字詞...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,尤其涉及一種基于用戶行為分析的水資源管理優(yōu)化方法,該方法將用戶在每個時段內(nèi)的累計用水量組成用水量序列,根據(jù)用水量序列的周期性特征獲取代表性周期長度;根據(jù)代表性周期長度獲取目標子序列,根據(jù)目標子序列與用水量序列之間...
          • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)融合網(wǎng)絡模型的臺風路徑與強度預測方法,屬于氣象監(jiān)測技術領域。該方法包括:獲取臺風的位置坐標、中心風速、中心氣壓,以及臺風中心區(qū)域的風場與位勢高度的再分析數(shù)據(jù);構建數(shù)據(jù)與物理共同驅動的多模態(tài)融合網(wǎng)絡模型;構建該多模態(tài)融合...
          • 本申請公開了一種基于大數(shù)據(jù)的海洋漁業(yè)資源規(guī)劃方法,涉及漁業(yè)資源技術領域,包括:將作業(yè)海域劃分若干個網(wǎng)格,獲取各網(wǎng)格的初始屬性;采集每艘漁船的實時數(shù)據(jù)集;計算各網(wǎng)格的船舶準入優(yōu)先級,實現(xiàn)多船協(xié)同路徑規(guī)劃;根據(jù)初選規(guī)則將網(wǎng)格組合為若干個塊區(qū)域,...
          • 本發(fā)明提供了一種多源異構數(shù)據(jù)融合的輸電線路人工智能路徑規(guī)劃選線方法和系統(tǒng),涉及輸電線路規(guī)劃技術領域。本發(fā)明通過獲取基礎地理數(shù)據(jù)、障礙物標記數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)以及輸電線路起點和終點信息,構建多層級代價地圖體系,包括基礎層、障礙層、氣象層...
          • 本申請涉及交通控制技術領域,尤其涉及一種智慧港口的車輛行駛智慧協(xié)同方法及系統(tǒng),方法基于港口網(wǎng)格化地圖獲取運輸車輛的初始路徑;將待優(yōu)化的初始路徑作為目標路徑,獲取目標路徑與其余初始路徑之間的重合率;基于重合率獲取影響系數(shù),使用影響系數(shù)優(yōu)化A?...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)并行處理的超短期光伏出力預測方法及系統(tǒng)。其中,預測方法包括如下:獲取第一預設時間段內(nèi)的氣象預測數(shù)據(jù);通過三個獨立的進程并行執(zhí)行如下三個步驟:基于氣象預測數(shù)據(jù),統(tǒng)計光伏出力預測數(shù)據(jù);根據(jù)光伏板出力特性以及氣象預測數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明公開了一種類黃金采放比放頂煤工作面確定方法及設備,包括獲取煤層周邊的多個地質(zhì)參數(shù),基于所述地質(zhì)參數(shù)判斷煤層是否符合放頂煤開采基礎條件;若是,則對煤層和生產(chǎn)條件進行放頂煤開采量化評估,若滿足要求則對煤層采用放頂煤作業(yè),并確定采放比為0....
          • 本發(fā)明涉及用電預測技術領域,尤其涉及一種基于用電特征分析的產(chǎn)業(yè)用電需求預測方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:獲取產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)各產(chǎn)業(yè)對應的智能電表實時用電數(shù)據(jù)、生產(chǎn)設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)以及產(chǎn)業(yè)ERP系統(tǒng)內(nèi)對應的生產(chǎn)計劃數(shù)據(jù)并進行去噪插補處理,同時構...
          • 一種基于大語言模型輔助多智能體強化學習的配電網(wǎng)低碳調(diào)度方法,包括:建立考慮碳流的系統(tǒng)模型,基于碳排放流理論量化碳勢分布與傳遞路徑,整合分布式資源約束、二階錐松弛潮流模型及低碳目標函數(shù);構建大語言模型輔助模塊,經(jīng)提示工程解析任務目標與約束,自...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)邊際成本的碳排放定額實時調(diào)控方法及系統(tǒng),涉及碳排放定額實時調(diào)控技術領域,包括以下步驟,采集施工現(xiàn)場的實時擾動數(shù)據(jù),識別當前擾動狀態(tài),并將擾動狀態(tài)映射至預定義的狀態(tài)區(qū)間;基于所映射的狀態(tài)區(qū)間,調(diào)用預構建的碳排放變結構擾...
          • 本發(fā)明提供了一種速生豐產(chǎn)林樹種造林區(qū)確立方法及系統(tǒng),涉及植樹造林領域。本發(fā)明融合生態(tài)環(huán)境與社會經(jīng)濟雙維度信息,采用改進的最大熵強化學習模型構建生態(tài)環(huán)境適宜區(qū)預測模型,并基于規(guī)則建模判定社會經(jīng)濟適宜性,通過空間疊加獲得最終適宜造林區(qū)。本發(fā)明實...
          • 本發(fā)明涉及光伏施工管理技術領域,公開了一種光伏施工資源動態(tài)優(yōu)化配置管理平臺。該平臺包括處理器、資源監(jiān)測模塊、動態(tài)配置優(yōu)化模塊、配置效能監(jiān)控模塊及資源預警模塊。資源監(jiān)測模塊追蹤多個光伏工地的施工進程,該進程分為材料籌備、組件安裝及并網(wǎng)調(diào)試階段...
          • 本申請涉及商業(yè)管理系統(tǒng)技術領域,公開一種基于大數(shù)據(jù)智能尋場方法、裝置、設備及介質(zhì),包括:獲取外部終端發(fā)送的尋場任務;在預設的系統(tǒng)資源池中獲取預存儲的第一場地資源;將尋場任務發(fā)送至用戶終端,接收用戶終端發(fā)送的第二場地資源;基于預設匹配算法,對...
          • 本發(fā)明公開了一種天然氣加氣站安全評價方法及系統(tǒng),涉及加氣站安全評價技術領域。該天然氣加氣站安全評價方法,通過獲取天然氣加氣站的加氣設備和加氣環(huán)境時序狀態(tài)數(shù)據(jù),并進行預處理;分別基于預訓練的設備特征提取模型和環(huán)境特征提取模型進行特征分析,得到...
          • 本發(fā)明公開了基于多源數(shù)據(jù)融合的人工影響天氣作業(yè)動態(tài)預警方法,具體涉及數(shù)據(jù)風險領域,包括多源氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理與分析、多源氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)融合、集中作業(yè)風險預警與決策以及持續(xù)監(jiān)控與評估。本發(fā)明通過多源數(shù)據(jù)動態(tài)融合顯著提升預警時效性,利用...
          • 本發(fā)明屬于水產(chǎn)養(yǎng)殖技術領域,提出了一種飼料投喂效率評估方法及系統(tǒng),具體為:首先在養(yǎng)殖場布置監(jiān)測節(jié)點攝像頭,在監(jiān)測節(jié)點讀取實時監(jiān)測數(shù)據(jù)以計算攝食波動值,然后根據(jù)攝食波動值計算投喂異常因子,識別投喂風險狀態(tài),最后通過投喂風險狀態(tài)評估飼料投喂效率...
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