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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于大模型的代碼生成方法，該方法通過(guò)將業(yè)務(wù)邏輯過(guò)程輸入LLM，提升了LLM生成代碼的準(zhǔn)確性，而且，為了避免由自然語(yǔ)言描述的業(yè)務(wù)邏輯過(guò)程本身所具有的歧義性和模糊性而帶來(lái)的業(yè)務(wù)邏輯過(guò)程中各步驟的邏輯混亂，該方法LLM通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N配置開(kāi)發(fā)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)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(diǎn)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(gè)第二操作，在流程配置文件內(nèi)創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的至少兩個(gè)流程節(jié)點(diǎn)，第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(guò)預(yù)設(shè)的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型對(duì)未完全渲染的DOM區(qū)域執(zhí)行動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)補(bǔ)全，并生成增強(qiáng)DOM結(jié)構(gòu)圖；提取增強(qiáng)DOM結(jié)構(gòu)圖中各候選組件區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于偽代碼的任務(wù)執(zhí)行方法，該方法通過(guò)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(yǔ)義精確性來(lái)約束該任務(wù)執(zhí)行過(guò)程的整體邏輯準(zhǔn)確性，而對(duì)于其中需要采用知識(shí)才能執(zhí)行的具體步驟，則通過(guò)由自然語(yǔ)言定義的特殊算子來(lái)表達(dá)，通過(guò)L...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種知識(shí)高階程序HOP的執(zhí)行方法，該方法通過(guò)將所需執(zhí)行的任務(wù)變?yōu)橄鄳?yīng)的HOP，借助計(jì)算機(jī)程序代碼的語(yǔ)義精確性來(lái)約束該任務(wù)執(zhí)行過(guò)程的整體邏輯準(zhǔn)確性，而對(duì)于其中需要采用知識(shí)才能執(zhí)行的具體步驟，則通過(guò)由自然語(yǔ)言定義的特殊算子來(lái)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種多智能體協(xié)同方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：根據(jù)當(dāng)前任務(wù)目標(biāo)對(duì)多個(gè)智能體進(jìn)行知識(shí)化建模；將當(dāng)前任務(wù)目標(biāo)轉(zhuǎn)化為多個(gè)子目標(biāo)，并為每個(gè)子目標(biāo)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(duì)智能體組進(jìn)行知識(shí)化建模；根據(jù)當(dāng)前任務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于復(fù)雜場(chǎng)景的分布式分級(jí)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(chǎng)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(chǎng)景中的時(shí)效影響風(fēng)險(xiǎn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種服務(wù)調(diào)用方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)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(qǐng)求；其中，所述服務(wù)調(diào)用請(qǐng)求包括目標(biāo)調(diào)用大模型的授權(quán)信息以及請(qǐng)求數(shù)據(jù)；確定所述服務(wù)調(diào)用請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的目標(biāo)轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則；其中，所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種硬件故障信息的管理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及服務(wù)器硬件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)原始硬件故障信息進(jìn)行多維度特征提取，將混合信息拆解為各維度獨(dú)立的特征向量，打破混合信息結(jié)構(gòu)；再對(duì)各維度特征向量解耦，得到專屬特征表示，使其在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種代碼優(yōu)化方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)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(duì)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(biāo)代碼優(yōu)化策略，確保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及汽輪機(jī)安全監(jiān)測(cè)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(dú)立主通道，針對(duì)三類獨(dú)立通道的信號(hào)特性，配套設(shè)置模擬地與數(shù)字地分離的接地設(shè)計(jì)及電阻緩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的實(shí)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(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：根據(jù)游戲創(chuàng)建指令在存儲(chǔ)設(shè)備上創(chuàng)建初始的存檔存儲(chǔ)區(qū)；根據(jù)游戲存檔指令對(duì)當(dāng)前游戲狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)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(chǔ)至所述存檔存儲(chǔ)區(qū)；創(chuàng)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)自動(dòng)化智能抽取方法，包括：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到清洗數(shù)據(jù)；對(duì)所述清洗數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊的分詞處理，得到語(yǔ)義對(duì)齊分詞數(shù)據(jù)；對(duì)所述語(yǔ)義對(duì)齊分詞數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體關(guān)系抽取，通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)算法分析實(shí)體間影響關(guān)系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種零樣本學(xué)習(xí)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(dǎo)入多源賬單話單數(shù)據(jù)，依照數(shù)據(jù)格式類型對(duì)導(dǎo)入的多源賬單話單數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jì)方法，該方法包括：配置數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)句，并確定輸入數(shù)據(jù)庫(kù)以及輸出數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)的配置；利用高頻值繼承沖突消解算法對(duì)源數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)事實(shí)表進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)齊；對(duì)帶策略標(biāo)記的本地組織統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)配置不同字段累加策略，并配置累...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)聚合方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)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(gè)數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)獲取待聚合信息；多個(gè)數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)用于從多個(gè)數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)；若待聚合信息滿足預(yù)設(shè)合約規(guī)則，則執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?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(biāo)終端接收數(shù)據(jù)處理設(shè)備推送的目標(biāo)消息中包括對(duì)初始變更數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換后得到的目標(biāo)變更數(shù)據(jù)以及目標(biāo)變更數(shù)據(jù)的變更屬性信息，在目標(biāo)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(huì)調(diào)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于大模型的查詢語(yǔ)句生成方法，該方法將通過(guò)自然語(yǔ)言描述的業(yè)務(wù)邏輯過(guò)程輸入預(yù)先訓(xùn)練的LLM，通過(guò)LLM識(shí)別該業(yè)務(wù)邏輯過(guò)程中包含的各步驟以及各步驟之間的邏輯關(guān)系，并對(duì)該業(yè)務(wù)邏輯過(guò)程中隱含的步驟進(jìn)行補(bǔ)全，確定完整的業(yè)務(wù)邏輯...
								
            
							
            
							
						
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								      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(biāo)簽的知識(shí)檢索方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)設(shè)備，將待檢索的知識(shí)內(nèi)容切分成多個(gè)知識(shí)切片，當(dāng)知識(shí)切片設(shè)有人工標(biāo)簽時(shí)，解析每個(gè)知識(shí)切片，得到每個(gè)知識(shí)切片的關(guān)鍵詞，大語(yǔ)言模型根據(jù)關(guān)鍵詞生成每個(gè)知識(shí)切片對(duì)應(yīng)的大模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種大模型輸出結(jié)果檢測(cè)方法，該方法將基于標(biāo)注有輸出結(jié)果是否正確的訓(xùn)練樣本，以及確定待檢測(cè)的大模型LLM在推理過(guò)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(xùn)練一個(gè)檢測(cè)分類器，則在待檢測(cè)的L...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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