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  • 本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的SQL生成的零訓練方法，包括離線部分和在線部分；且核心技術點有四個：“EMS標準數(shù)據(jù)庫”、數(shù)據(jù)增強和模型微調、基于命名實體識別的檢索增強生成，基于抽象語法樹的SQL糾錯。本發(fā)明提出了針對眾多EMS行業(yè)用戶的零...
  • 本發(fā)明公開一種基于醫(yī)學知識圖譜的RAG系統(tǒng)，包括：知識圖譜構建模塊，用于從醫(yī)學文獻中提取醫(yī)學知識信息，并構建醫(yī)學知識圖譜；醫(yī)學知識信息提取模塊，用于分析用戶查詢數(shù)據(jù)并識別醫(yī)學知識信息；檢索增強模塊，用于基于醫(yī)學知識信息識別結果從醫(yī)學知識圖譜...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多重圖表示的科技主題演化階段預測方法及系統(tǒng)。首先對科技文獻中的科技主題關鍵詞進行主題匹配，篩選出能夠表示主題的科技主題關鍵詞，再獲取科技主題關鍵詞的詞頻序列，并提取出科技主題關鍵詞之間的語義關聯(lián)關系特征和科技主題關鍵詞之...
  • 本發(fā)明屬于電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，特別是涉及一種適用于RAG場景下的pdf文檔中表格解析方法，包括解析pdf文檔，逐頁提取pdf文檔中的表格并保存為Excel文件和定位信息，將Excel文件轉換為Markdown格式表格，通過大語言模型對M...
  • 本發(fā)明提供一種基于知識圖譜和大模型的情報分析方法和系統(tǒng)，涉及人工智能語言及知識處理技術領域，包括以下步驟：步驟S1：情報知識圖譜構建；構建情報知識圖譜涉及多個環(huán)節(jié)，包括本體建模、知識抽取、知識融合、知識存儲等環(huán)節(jié)；本體建模：基于業(yè)務實際需求...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N文本字符串的排序方法、裝置、介質及電子設備，涉及數(shù)據(jù)處理領域，包括：獲取目標用戶的用戶特征，以得到初始特征向量T；根據(jù)T和T中包括的缺失特征值的用戶特征中的必要用戶特征，在若干歷史特征向量中確定目標歷史特征向量；根據(jù)所述目標...
  • 本發(fā)明適用于數(shù)據(jù)采集技術領域，提供了一種生態(tài)網(wǎng)格數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于在野外進行生態(tài)數(shù)據(jù)的收集；數(shù)據(jù)傳輸模塊，用于將采集到的數(shù)據(jù)從野外傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心；數(shù)據(jù)存儲模塊，用于存儲和管理收集到的生態(tài)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理與分析模塊，用于...
  • 本發(fā)明提供一種檔案綜合管理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：檔案采集模塊：用于將紙質檔案轉換成電子檔案和采集電子檔案數(shù)據(jù)，對轉換成的電子檔案質量進行評估；檔案分類模塊：用于通過檔案分類技術提取電子檔案的內容特征，并基于電子檔案的內容特征對電子檔案進行分類...
  • 本申請公開了一種信息推薦方法、信息推薦裝置及計算機設備。首先確定第一推薦信息的第一特征和推薦對象的第二特征。然后，基于第一特征和第二特征確定第一推薦策略。當推薦對象的第二特征發(fā)生變化，根據(jù)變化后的第二特征調整該第一推薦策略，得到第二推薦策略...
  • 本發(fā)明公開了一種產(chǎn)品模塊的導航切換方法及裝置，涉及模塊化導航切換技術領域，包括，根據(jù)用戶信息生成用戶權限模型，根據(jù)用戶權限模型生成導航欄；捕獲用戶的點擊事件，并根據(jù)導航項對應的模塊發(fā)起模塊切換請求；收到模塊切換請求后查詢模塊的依賴關系，根據(jù)...
  • 本發(fā)明公開一種基于水環(huán)境容量計算離子型稀土礦開采規(guī)模的方法，包括如下步驟：計算擬開采礦區(qū)內流域的水環(huán)境容量；計算擬開采礦區(qū)內流域的最大能夠承受浸礦劑滲漏量；計算浸出母液回收率；計算浸礦劑注液系數(shù)；計算擬開采礦區(qū)內最大能夠開采礦土體積。本發(fā)明...
  • 本發(fā)明公開了一種考慮地表溫度和相對濕度的新雪密度確定方法。所述方法在傳統(tǒng)新雪密度確定方法只考慮氣溫和風速的基礎上，加入了地表溫度和相對濕度對新雪密度的影響，解決了傳統(tǒng)方法在一些特定場景下對新雪密度確定誤差過大的問題。本方法得到的新雪密度比傳...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，并具體公開了一種智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)濾波方法及系統(tǒng)，其方法包括：實時采集智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，獲得最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)集；基于最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)集中不同數(shù)據(jù)類型之間的關系，搭建出最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)...
  • 本公開涉及一種醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)；將醫(yī)療數(shù)據(jù)輸入填充模型得到對應的預測填充值；其中填充模型是基于樣本醫(yī)療數(shù)據(jù)對深度學習模型訓練得到，樣本醫(yī)療數(shù)據(jù)包括多個不同類型的樣本數(shù)據(jù)，訓練過程包括：從多個不同類型的樣本...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析領域，尤其涉及一種負荷潛在關聯(lián)因素辨識方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質。本發(fā)明獲取歷史時間段內的工業(yè)日負荷數(shù)據(jù)及其對應的多個潛在關聯(lián)因素的數(shù)據(jù)并預處理；采用指數(shù)核函數(shù)分別對預處理后的歷史時間段內的工業(yè)日負荷數(shù)據(jù)、每個潛在關聯(lián)因素...
  • 本發(fā)明提供了一種基于飛行參數(shù)數(shù)據(jù)的飛機著陸速度預測方法，包括：收集飛機的歷史飛行參數(shù)數(shù)據(jù)，分析并選取對飛機著陸速度預測有影響的參數(shù)，構建初始飛行參數(shù)集，在歷史飛行參數(shù)數(shù)據(jù)中獲取對應的歷史原始數(shù)據(jù)；對歷史原始數(shù)據(jù)進行預處理，獲得初始數(shù)據(jù)；提取...
  • 本發(fā)明提供了一種基于使用需求的電動汽車退役預測方法，其全面考慮了車輛自身靜態(tài)指標、實際運行時的多種狀態(tài)以及用戶的充電與行駛行為和習慣等因素對不同類型的車輛退役可能存在的影響，還特別提出了基于威布爾分布的老化分數(shù)以及多維度的出行需求量化手段；...
  • 本發(fā)明涉及時間序列預測技術領域，且公開了一種基于專家去噪的時間序列預測系統(tǒng)及方法，該方法包括：讀取線上數(shù)據(jù)庫，獲取歷史時間序列數(shù)據(jù)，建立條件擴散模型框架，所述條件擴散模型框架包括：時間上下文嵌入模型和訓練模型，將所述歷史時間序列數(shù)據(jù)輸入條件...
  • 本發(fā)明公開了一種基于差分?正交相關分析以及差分?主成分分析的質量相關監(jiān)測方法，適用于需要對復雜數(shù)據(jù)集進行質量分析的領域。該方法通過將數(shù)據(jù)集劃分為多個子空間，分別采用不同的分析技術來提高監(jiān)測的準確性和效率。具體來說，本發(fā)明包括以下步驟：首先，...
  • 本申請公開了一種交互序列的預測方法、特征增強模型的訓練方法，涉及大模型技術、預測領域。其中，該方法包括：獲取用戶在歷史時間段形成的多個歷史交互序列，其中，不同歷史交互序列用于表示在不同維度上用戶的交互序列；利用特征提取模型分別對多個歷史交互...
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