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								      本說明書實施例公開了一種大模型輸出結果檢測方法，該方法將基于標注有輸出結果是否正確的訓練樣本，以及確定待檢測的大模型LLM在推理過程中神經元的激活狀態(tài)，得到輸出結果的正確與否與神經元激活狀態(tài)之間的關系，用以訓練一個檢測分類器，則在待檢測的L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術領域。提出了一種基于多維標簽的知識檢索方法、系統(tǒng)及計算機設備，將待檢索的知識內容切分成多個知識切片，當知識切片設有人工標簽時，解析每個知識切片，得到每個知識切片的關鍵詞，大語言模型根據(jù)關鍵詞生成每個知識切片對應的大模型...
								
            
							
            
							
						
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								      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)務邏輯過程輸入預先訓練的LLM，通過LLM識別該業(yè)務邏輯過程中包含的各步驟以及各步驟之間的邏輯關系，并對該業(yè)務邏輯過程中隱含的步驟進行補全，確定完整的業(yè)務邏輯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)同步方法及電子設備，涉及數(shù)據(jù)同步領域。目標終端接收數(shù)據(jù)處理設備推送的目標消息中包括對初始變更數(shù)據(jù)進行轉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，才會調用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)聚合方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域。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合約規(guī)則，則執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)分為結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)；對結構化數(shù)據(jù)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      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)進行實體關系抽取，通過格蘭杰因果檢驗算法分析實體間影響關系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的實施例揭示了一種游戲存檔管理方法、裝置、電子設備和存儲介質，所述方法包括：根據(jù)游戲創(chuàng)建指令在存儲設備上創(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及汽輪機安全監(jiān)測技術領域，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，配套設置模擬地與數(shù)字地分離的接地設計及電阻緩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種代碼優(yōu)化方法、電子設備、存儲介質及程序產品，涉及計算機技術領域，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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種硬件故障信息的管理方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及服務器硬件測試技術領域，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，打破混合信息結構；再對各維度特征向量解耦，得到專屬特征表示，使其在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種服務調用方法、設備、存儲介質和計算機程序產品，涉及計算機技術領域，該方法包括：接收服務調用方的服務調用請求；其中，所述服務調用請求包括目標調用大模型的授權信息以及請求數(shù)據(jù)；確定所述服務調用請求對應的目標轉發(fā)規(guī)則；其中，所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于復雜場景的分布式分級調度方法與裝置，屬于任務調度技術領域，具體包括：根據(jù)任務類型在不同的分析場景中與其它的任務類型的數(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的構成數(shù)據(jù)，確定任務類型中的共享控制任務類型，以服...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種多智能體協(xié)同方法、裝置、電子設備及存儲介質，包括：根據(jù)當前任務目標對多個智能體進行知識化建模；將當前任務目標轉化為多個子目標，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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)行的任務變?yōu)橄鄳腍OP，借助計算機程序代碼的語義精確性來約束該任務執(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種基于偽代碼的任務執(zhí)行方法，該方法通過將所需執(zhí)行的任務變?yōu)橄鄳膫未a，借助偽代碼的語義精確性來約束該任務執(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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領域，包括以下步驟：基于軌跡數(shù)據(jù)流通過預設的結構預測模型對未完全渲染的DOM區(qū)域執(zhí)行動態(tài)結構補全，并生成增強DOM結構圖；提取增強DOM結構圖中各候選組件區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N配置開發(fā)方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：響應于用戶的第一操作，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；響應于用戶的至少兩個第二操作，在流程配置文件內創(chuàng)建對應的至少兩個流程節(jié)點，第...
								
            
							
            
							
						
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								      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)務邏輯過程本身所具有的歧義性和模糊性而帶來的業(yè)務邏輯過程中各步驟的邏輯混亂，該方法LLM通過...
								
            
							
            
							
						
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