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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)...
          • 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)...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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,...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 本發(fā)明提供了一種類案推薦方法及系統(tǒng),該方法通過(guò)獲取檢察業(yè)務(wù)中各歷史案件的多模態(tài)數(shù)據(jù);采用LMM模型和LLM模型對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取,得到各歷史案件的元素集合;構(gòu)建各歷史案件的時(shí)序超圖;將時(shí)序超圖轉(zhuǎn)換為綜合嵌入向量,并構(gòu)建歷史案件...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及光計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,本申請(qǐng)的方法中,按照不同矩陣運(yùn)算任務(wù)之間的屬性相似度,將屬性相似度最大的矩陣運(yùn)算任務(wù)排列在任務(wù)隊(duì)列的相鄰位置后,相當(dāng)于任務(wù)隊(duì)列中相鄰兩個(gè)矩陣運(yùn)算任務(wù)的屬性相似度可以較高。在按照任...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種高時(shí)空分辨率乘用車的排放量計(jì)算方法、裝置及介質(zhì),屬于空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其方法包括:獲取車輛軌跡數(shù)據(jù);將車輛軌跡數(shù)據(jù)映射至網(wǎng)格單元,計(jì)算每公里網(wǎng)格單元內(nèi)每小時(shí)的平均車速;根據(jù)平均車速得到網(wǎng)格化速度校正因子,根據(jù)網(wǎng)格化速度校...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種NetCDF多源電離層數(shù)據(jù)重構(gòu)方法及裝置,屬于GNSS衛(wèi)星電離層技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括接收多源電離層數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理;創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體InfTR以及InfSP;判斷預(yù)處理后的多源電離層數(shù)據(jù)類型,并按數(shù)據(jù)類型分別存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體...
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