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          • 本發(fā)明涉及商業(yè)智能與自然語(yǔ)言處理交叉技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種基于智能語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的交互式AI報(bào)表生成方法與系統(tǒng),包括(1)大語(yǔ)言模型分析用戶(hù)問(wèn)題語(yǔ)義,計(jì)算與報(bào)表主題的匹配度,動(dòng)態(tài)選擇問(wèn)題糾正或報(bào)表生成流程;(2)基于領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)將模糊查詢(xún)轉(zhuǎn)換為確定性...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種國(guó)土變更調(diào)查數(shù)據(jù)的查詢(xún)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括:獲取數(shù)據(jù)接收端的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境及待查詢(xún)目標(biāo)圖斑的地理信息;根據(jù)所述地理信息確定所述待查詢(xún)目標(biāo)圖斑所在的數(shù)據(jù)查詢(xún)區(qū)域及周邊緩沖區(qū)域;從第一網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中獲取所述數(shù)據(jù)查詢(xún)區(qū)域?qū)?yīng)...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種數(shù)據(jù)上報(bào)方法、數(shù)據(jù)上報(bào)工具包及數(shù)據(jù)審計(jì)平臺(tái),本申請(qǐng)的方法包括:響應(yīng)于外部客戶(hù)端調(diào)用預(yù)設(shè)的定時(shí)器接口,以利用所述定時(shí)器接口從預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)中采集審計(jì)數(shù)據(jù);按照預(yù)設(shè)規(guī)則,根據(jù)預(yù)設(shè)字段對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)聚合處理...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N星表數(shù)據(jù)匹配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括獲取多個(gè)星表文件;針對(duì)每個(gè)星表文件,生成星表文件對(duì)應(yīng)的目標(biāo)表,目標(biāo)表中存儲(chǔ)有天體數(shù)據(jù)在多個(gè)層級(jí)下的編號(hào)信息;根據(jù)目標(biāo)表的結(jié)構(gòu)信息以及設(shè)置的存儲(chǔ)劃分策略構(gòu)建存儲(chǔ)計(jì)算表,將目...
          • 本公開(kāi)提供了一種可編排的RAG檢索系統(tǒng)和檢索方法,該系統(tǒng)包括:檢索模塊,用于獲取用戶(hù)問(wèn)題并由預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索出與用戶(hù)問(wèn)題相關(guān)的檢索信息;生成模塊,用于基于檢索信息生成用戶(hù)問(wèn)題的回答;編排控制模塊,用于根據(jù)用戶(hù)的檢索需求對(duì)檢索模塊和生成...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)及方法,包括前端操作模塊、后端解析模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)接口模塊、調(diào)度模塊,前端操作模塊基于Vue3實(shí)現(xiàn),用于接收用戶(hù)輸入的同步任務(wù)信息,將同步任務(wù)信息配置為JSON數(shù)據(jù)格式,并發(fā)送給后端解析模塊,后端解析模塊基于G...
          • 本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)分域、域鏈映射、區(qū)塊組合、存證更新及數(shù)據(jù)管理模塊。數(shù)據(jù)分域模塊獲取用戶(hù)操作的交互數(shù)據(jù),按需求判斷其相對(duì)于區(qū)塊鏈服務(wù)的數(shù)據(jù)分域;域鏈映射模塊獲取交互數(shù)據(jù)的區(qū)塊...
          • 本發(fā)明涉及大模型技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種醫(yī)學(xué)大模型回答增強(qiáng)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),采用醫(yī)學(xué)大模型對(duì)問(wèn)診問(wèn)題和獲取的初步回答結(jié)果進(jìn)行醫(yī)學(xué)命名實(shí)體識(shí)別;基于得到的醫(yī)學(xué)實(shí)體識(shí)別結(jié)果和初步回答結(jié)果,生成結(jié)構(gòu)化驗(yàn)證問(wèn)題集、擴(kuò)展驗(yàn)證問(wèn)題集和反事實(shí)驗(yàn)證問(wèn)題集...
          • 本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種檢索增強(qiáng)生成方法及裝置,本發(fā)明提供的方法,通過(guò)比較待打分召回文檔集的文檔集整體評(píng)分和評(píng)分閾值,在比較結(jié)果為文檔集整體評(píng)分小于評(píng)分閾值的情況下,基于文檔集整體評(píng)分和強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)生成檢索策略;基于檢索策略...
          • 本申請(qǐng)涉及一種服務(wù)器的檢索結(jié)果生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:響應(yīng)于用戶(hù)的查詢(xún)請(qǐng)求,利用預(yù)設(shè)的分層式索引對(duì)目標(biāo)服務(wù)器的源數(shù)據(jù)進(jìn)行索引檢索,確定目標(biāo)數(shù)據(jù)。提取目標(biāo)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義向量和視覺(jué)特征,根據(jù)預(yù)設(shè)的對(duì)齊規(guī)則對(duì)齊向量和特征。提取索...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種項(xiàng)目資源加載方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及項(xiàng)目資源加載方法技術(shù)領(lǐng)域,包括服務(wù)端將存儲(chǔ)的多個(gè)客戶(hù)端項(xiàng)目的前端資源進(jìn)行分類(lèi),得到公有資源和項(xiàng)目私有資源;響應(yīng)于客戶(hù)端初始加載項(xiàng)目頁(yè)面,則客戶(hù)端依次從服務(wù)端中請(qǐng)求公有資源和對(duì)應(yīng)的項(xiàng)...
          • 本申請(qǐng)涉及缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于雙傳感器旋轉(zhuǎn)測(cè)量的噪聲溯源分析系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)獲取模塊,獲取各個(gè)旋轉(zhuǎn)周期對(duì)應(yīng)的能量矩陣,所述能量矩陣包括旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)各個(gè)預(yù)設(shè)方向?qū)?yīng)的能量數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)計(jì)算模塊,用于獲取所述能量矩陣中的缺失...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的真空預(yù)壓土體沉降預(yù)測(cè)和控制方法,旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)土體沉降的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)閉環(huán)控制。該方法采用編碼器?解碼器架構(gòu)構(gòu)建模型框架,經(jīng)多測(cè)點(diǎn)時(shí)空聯(lián)合訓(xùn)練及組合優(yōu)化策略完成專(zhuān)有模型的離線(xiàn)生成;通過(guò)采集目標(biāo)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的多源數(shù)據(jù),經(jīng)處...
          • 本發(fā)明提供了一種智能化尾礦壩位移實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法,屬于公共安全預(yù)測(cè)領(lǐng)域,其內(nèi)容包括:獲取尾礦壩的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;基于煙花鏡像粒子算法對(duì)混合特征網(wǎng)絡(luò)模型的超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化;其次,根據(jù)優(yōu)化后的超參數(shù),訓(xùn)練并構(gòu)建尾礦壩位移預(yù)測(cè)模型;...
          • 本發(fā)明涉及流域水環(huán)境污染溯源技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的流域非點(diǎn)源污染精準(zhǔn)溯源方法,包括:構(gòu)建包括污染源假設(shè)生成器和假設(shè)驗(yàn)證器的生成驗(yàn)證雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同框架,并建立污染源假設(shè)生成器與假設(shè)驗(yàn)證器的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制;實(shí)現(xiàn)對(duì)污染源假設(shè)的生成和概率評(píng)估...
          • 本發(fā)明涉及變壓器技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了變壓器的運(yùn)行控制方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,變壓器的運(yùn)行控制方法包括:獲取變壓器中的多個(gè)方位在第一預(yù)設(shè)時(shí)間段的油溫?cái)?shù)據(jù),對(duì)多個(gè)方位的油溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和融合,得到第一預(yù)設(shè)時(shí)間段的目標(biāo)油溫?cái)?shù)據(jù);對(duì)目標(biāo)油...
          • 本發(fā)明提供一種報(bào)表數(shù)據(jù)異常監(jiān)控與質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)獲取模塊用于獲取企業(yè)的報(bào)表數(shù)據(jù),并進(jìn)行分析得到報(bào)表數(shù)據(jù)中每個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn);異常點(diǎn)分析模塊用于對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分析,結(jié)合數(shù)據(jù)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于傳感器信號(hào)相關(guān)抑制的欠定盲源分離優(yōu)化方法。所述方法包括:通過(guò)對(duì)測(cè)量信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)白化處理,利用動(dòng)態(tài)協(xié)方差矩陣重構(gòu)技術(shù),極大降低傳感器信號(hào)間相關(guān)性,有效壓縮特征空間維度,降低采集數(shù)據(jù)之間的耦合程度。構(gòu)建基于L1范數(shù)約束的聚類(lèi)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的EBT訓(xùn)練場(chǎng)景生成方法及系統(tǒng),通過(guò)實(shí)時(shí)獲取飛行操縱數(shù)據(jù)流、生理反饋數(shù)據(jù)流以及語(yǔ)音交互數(shù)據(jù)流,生理反饋數(shù)據(jù)流包含瞳孔直徑變化率;基于生理反饋數(shù)據(jù)流,生成系統(tǒng)管理能力維度的量化評(píng)分;當(dāng)其低于預(yù)設(shè)能力...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)特征提取方法和裝置,方法包括:對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行量子態(tài)編碼,得到量子態(tài)數(shù)據(jù);構(gòu)建量子核電路,并基于量子核電路對(duì)量子態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行映射;對(duì)量子核電路的末態(tài)進(jìn)行量子測(cè)量,得到量子核矩陣;將量子核矩陣作為卷積核,并...
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