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          • 本申請公開了一種應用于Redis跨機房部署的配置方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域,包括:Redis智能客戶端從Redis管理服務器獲取跨機房Redis應用組的配置信息,基于該配置信息,確定Redis智能客戶端的配置信息;基于Redis智能客戶...
          • 本申請公開了一種電力數(shù)據(jù)采集的控制方法、設備及存儲介質(zhì),包括:接收控制指令;根據(jù)所述控制指令的類型執(zhí)行控制動作,包括以下任一種:若所述控制指令為數(shù)據(jù)采集指令,獲取采集數(shù)據(jù),以測量點維度為單位將所述采集數(shù)據(jù)拆分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)單元,將所述結(jié)構(gòu)化數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及商業(yè)智能與自然語言處理交叉技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種基于智能語義驅(qū)動的交互式AI報表生成方法與系統(tǒng),包括(1)大語言模型分析用戶問題語義,計算與報表主題的匹配度,動態(tài)選擇問題糾正或報表生成流程;(2)基于領(lǐng)域知識庫將模糊查詢轉(zhuǎn)換為確定性...
          • 本發(fā)明公開了一種國土變更調(diào)查數(shù)據(jù)的查詢方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),所述方法包括:獲取數(shù)據(jù)接收端的網(wǎng)絡環(huán)境及待查詢目標圖斑的地理信息;根據(jù)所述地理信息確定所述待查詢目標圖斑所在的數(shù)據(jù)查詢區(qū)域及周邊緩沖區(qū)域;從第一網(wǎng)絡環(huán)境中獲取所述數(shù)據(jù)查詢區(qū)域?qū)?..
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種數(shù)據(jù)上報方法、數(shù)據(jù)上報工具包及數(shù)據(jù)審計平臺,本申請的方法包括:響應于外部客戶端調(diào)用預設的定時器接口,以利用所述定時器接口從預設的數(shù)據(jù)庫中采集審計數(shù)據(jù);按照預設規(guī)則,根據(jù)預設字段對審計數(shù)據(jù)進行預聚合處理...
          • 本申請?zhí)峁┮环N星表數(shù)據(jù)匹配方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì),該方法包括獲取多個星表文件;針對每個星表文件,生成星表文件對應的目標表,目標表中存儲有天體數(shù)據(jù)在多個層級下的編號信息;根據(jù)目標表的結(jié)構(gòu)信息以及設置的存儲劃分策略構(gòu)建存儲計算表,將目...
          • 本公開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,用于獲取用戶問題并由預先構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫中檢索出與用戶問題相關(guān)的檢索信息;生成模塊,用于基于檢索信息生成用戶問題的回答;編排控制模塊,用于根據(jù)用戶的檢索需求對檢索模塊和生成...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫數(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)庫接口模塊、調(diào)度模塊,前端操作模塊基于Vue3實現(xiàn),用于接收用戶輸入的同步任務信息,將同步任務信息配置為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)分域模塊獲取用戶操作的交互數(shù)據(jù),按需求判斷其相對于區(qū)塊鏈服務的數(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,公開了一種醫(yī)學大模型回答增強方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),采用醫(yī)學大模型對問診問題和獲取的初步回答結(jié)果進行醫(yī)學命名實體識別;基于得到的醫(yī)學實體識別結(jié)果和初步回答結(jié)果,生成結(jié)構(gòu)化驗證問題集、擴展驗證問題集和反事實驗證問題集...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種檢索增強生成方法及裝置,本發(fā)明提供的方法,通過比較待打分召回文檔集的文檔集整體評分和評分閾值,在比較結(jié)果為文檔集整體評分小于評分閾值的情況下,基于文檔集整體評分和強化學習網(wǎng)絡生成檢索策略;基于檢索策略...
          • 本申請涉及一種服務器的檢索結(jié)果生成方法、裝置、計算機設備及介質(zhì),該方法包括:響應于用戶的查詢請求,利用預設的分層式索引對目標服務器的源數(shù)據(jù)進行索引檢索,確定目標數(shù)據(jù)。提取目標數(shù)據(jù)的語義向量和視覺特征,根據(jù)預設的對齊規(guī)則對齊向量和特征。提取索...
          • 本申請公開了一種項目資源加載方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及項目資源加載方法技術(shù)領(lǐng)域,包括服務端將存儲的多個客戶端項目的前端資源進行分類,得到公有資源和項目私有資源;響應于客戶端初始加載項目頁面,則客戶端依次從服務端中請求公有資源和對應的項...
          • 本申請涉及缺失數(shù)據(jù)恢復技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于雙傳感器旋轉(zhuǎn)測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,獲取各個旋轉(zhuǎn)周期對應的能量矩陣,所述能量矩陣包括旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)各個預設方向?qū)哪芰繑?shù)據(jù);數(shù)據(jù)計算模塊,用于獲取所述能量矩陣中的缺失...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的真空預壓土體沉降預測和控制方法,旨在實現(xiàn)對土體沉降的精準預測與動態(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)多測點時空聯(lián)合訓練及組合優(yōu)化策略完成專有模型的離線生成;通過采集目標監(jiān)測點的多源數(shù)據(jù),經(jīng)處...
          • 本發(fā)明提供了一種智能化尾礦壩位移實時預測方法,屬于公共安全預測領(lǐng)域,其內(nèi)容包括:獲取尾礦壩的在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行預處理;基于煙花鏡像粒子算法對混合特征網(wǎng)絡模型的超參數(shù)進行優(yōu)化;其次,根據(jù)優(yōu)化后的超參數(shù),訓練并構(gòu)建尾礦壩位移預測模型;...
          • 本發(fā)明涉及流域水環(huán)境污染溯源技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于深度學習的流域非點源污染精準溯源方法,包括:構(gòu)建包括污染源假設生成器和假設驗證器的生成驗證雙網(wǎng)絡協(xié)同框架,并建立污染源假設生成器與假設驗證器的協(xié)同優(yōu)化機制;實現(xiàn)對污染源假設的生成和概率評估...
          • 本發(fā)明涉及變壓器技術(shù)領(lǐng)域,公開了變壓器的運行控制方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,變壓器的運行控制方法包括:獲取變壓器中的多個方位在第一預設時間段的油溫數(shù)據(jù),對多個方位的油溫數(shù)據(jù)進行特征提取和融合,得到第一預設時間段的目標油溫數(shù)據(jù);對目標油...
          • 本發(fā)明提供一種報表數(shù)據(jù)異常監(jiān)控與質(zhì)量評估系統(tǒng)、方法及電子設備,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)的報表數(shù)據(jù),并進行分析得到報表數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)類型對應的數(shù)據(jù)點;異常點分析模塊用于對數(shù)據(jù)點進行分析,結(jié)合數(shù)據(jù)類型對應的預設...
          • 本申請涉及一種基于傳感器信號相關(guān)抑制的欠定盲源分離優(yōu)化方法。所述方法包括:通過對測量信號進行自適應白化處理,利用動態(tài)協(xié)方差矩陣重構(gòu)技術(shù),極大降低傳感器信號間相關(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...
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