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  • 本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于多粒度信息和層級(jí)化的知識(shí)檢索增強(qiáng)方法和系統(tǒng)。對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)的召回粒度單一的問(wèn)題，本發(fā)明采用長(zhǎng)短上下文節(jié)點(diǎn)的分層存儲(chǔ)和召回策略；對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)的問(wèn)題理解不深入的問(wèn)題，本發(fā)明引入基于大模型的自動(dòng)問(wèn)題分類，能夠根據(jù)...
  • 本發(fā)明涉及一種基于大模型的動(dòng)態(tài)本體構(gòu)建方法，屬于人工智能、大模型、知識(shí)圖譜領(lǐng)域。本發(fā)明綜合利用專家知識(shí)、歷史經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)庫(kù)及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，定義實(shí)體類型、屬性及關(guān)系，構(gòu)建初始本體O1；借助大模型蘊(yùn)含的豐富知識(shí)，實(shí)現(xiàn)大類到子...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種云視頻推薦方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及云視頻推薦技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)首先對(duì)用戶進(jìn)行調(diào)查，然后追蹤用戶的行為，為后續(xù)用戶的學(xué)習(xí)風(fēng)格類型的確認(rèn)奠定了基礎(chǔ)，其次基于用戶填寫的調(diào)查表和各觀看視頻及其對(duì)應(yīng)的行為數(shù)據(jù)，確定用戶的適配學(xué)習(xí)風(fēng)格類...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N報(bào)送機(jī)構(gòu)樹(shù)更新方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：從日?qǐng)?bào)報(bào)表上報(bào)方的數(shù)據(jù)庫(kù)獲取屬于所述日?qǐng)?bào)報(bào)表上報(bào)方的機(jī)構(gòu)的機(jī)構(gòu)信息以及機(jī)構(gòu)關(guān)系數(shù)據(jù)；根據(jù)機(jī)構(gòu)信息以及機(jī)構(gòu)關(guān)系數(shù)據(jù)中的相同字段，以及相同字段對(duì)應(yīng)的相同...
  • 本發(fā)明提供一種復(fù)雜災(zāi)害性天氣特征參數(shù)提取系統(tǒng)，涉及氣象信息處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、災(zāi)害類型識(shí)別模塊、特征參數(shù)提取模塊和預(yù)警報(bào)告模塊，可以獲取氣象數(shù)據(jù)源，實(shí)時(shí)收集氣象數(shù)據(jù)源的原始?xì)庀髷?shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理操作，生成對(duì)應(yīng)的目標(biāo)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種容器資產(chǎn)安全構(gòu)建方法、安全管理方法及系統(tǒng)，包括S01、對(duì)提交的源代碼進(jìn)行靜態(tài)代碼掃描；S02、當(dāng)靜態(tài)掃描沒(méi)有發(fā)現(xiàn)安全問(wèn)題時(shí)，對(duì)源代碼的第三方依賴庫(kù)進(jìn)行掃描并生成軟件物料清單；S03、根據(jù)生成的軟件物料清單，將第三方依賴庫(kù)與C...
  • 本公開(kāi)涉及數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訪問(wèn)控制方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理數(shù)據(jù)；對(duì)待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽匹配處理，得到待處理數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)標(biāo)簽；通過(guò)預(yù)設(shè)的標(biāo)簽組合模板對(duì)待處理數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的各個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行處理，得到待...
  • 本發(fā)明屬于任務(wù)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于禁忌搜索的艦船直升機(jī)動(dòng)態(tài)調(diào)度方法、系統(tǒng)和設(shè)備。該方法包括：調(diào)用構(gòu)建的艦船直升機(jī)作業(yè)任務(wù)規(guī)劃模型；采用事件需求模擬設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)調(diào)度策略并生成任務(wù)編碼初值；采用基于禁忌搜索的動(dòng)態(tài)調(diào)度算法對(duì)直升機(jī)任務(wù)編碼序...
  • 本發(fā)明提供了一種基于減法平均優(yōu)化算法的鈦合金表面應(yīng)力預(yù)測(cè)方法，利用減法平均優(yōu)化算法的高效性，適應(yīng)能力強(qiáng)，噪聲影響小，適應(yīng)能力強(qiáng)等特點(diǎn)，從而提高預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和適用性。同時(shí)將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)都輸送到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，可以減少試驗(yàn)次數(shù)...
  • 本發(fā)明提出一種基于工況識(shí)別的衛(wèi)星太陽(yáng)電池陣數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法，屬于航空航天技術(shù)領(lǐng)域，解決太陽(yáng)電池陣的管理和維護(hù)困難，以及機(jī)理建模方法和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法中存在的不足。建模步驟包括：采集在軌衛(wèi)星的遙測(cè)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；為預(yù)處理后的遙測(cè)數(shù)據(jù)添加...
  • 本發(fā)明提供了一種基于碰撞恢復(fù)的RFID標(biāo)簽識(shí)別方法及系統(tǒng)。基于信號(hào)的不同衰減程度，通過(guò)對(duì)射頻信號(hào)解調(diào)、IQ映射以及聚類，能夠分析得出射頻信號(hào)的數(shù)量，以及信號(hào)的不同組合狀態(tài)，再通過(guò)分解得到每個(gè)射頻信號(hào)的幅度分量，從而能夠進(jìn)行信號(hào)恢復(fù)。這一來(lái)避...
  • 本發(fā)明涉及一種智能感知算法訓(xùn)練框架統(tǒng)一支撐方法，屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。本發(fā)明包括主流國(guó)產(chǎn)框架轉(zhuǎn)換兼容技術(shù)；統(tǒng)一訓(xùn)練系統(tǒng)；訓(xùn)練框架多硬件兼容技術(shù)；多類型計(jì)算資源虛擬化技術(shù)。本發(fā)明集成國(guó)產(chǎn)主流訓(xùn)練框架PaddlePaddle，通過(guò)X2Paddle工...
  • 本發(fā)明屬于自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種車輛自動(dòng)駕駛的軌跡預(yù)測(cè)模型調(diào)度方法，包括步驟一：數(shù)據(jù)預(yù)處理，將車輛原始的歷史軌跡數(shù)據(jù)先按照一定規(guī)則填充到網(wǎng)格中,再將每一張網(wǎng)格分別處理成一張圖；每一張圖代表在當(dāng)前時(shí)間的車輛的當(dāng)前狀態(tài)，圖中一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一...
  • 本發(fā)明涉及礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種適于露天開(kāi)采礦產(chǎn)資源質(zhì)量精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的方法及應(yīng)用，所述方法包括：建立包括礦山勘查研究數(shù)據(jù)和礦區(qū)穿孔生產(chǎn)數(shù)據(jù)的真三維數(shù)據(jù)庫(kù)，并結(jié)合野外地質(zhì)條件判定，編制大間距一次遠(yuǎn)景區(qū)和小間距二次礦靶區(qū)，最后基于此進(jìn)...
  • 本發(fā)明屬于信息傳播技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于時(shí)間感知超圖學(xué)習(xí)的多模態(tài)社交媒體流行度預(yù)測(cè)方法，首先，采用以時(shí)間為核心的方法來(lái)檢索與目標(biāo)UGC相關(guān)的前K個(gè)實(shí)例；隨后，通過(guò)利用UGC屬性，將所有相關(guān)實(shí)例連接在一起，形成目標(biāo)UGC的超圖；其次，研發(fā)了...
  • 本發(fā)明涉及一種基于二分搜索和KM算法的目標(biāo)分配方法，屬于資源分配領(lǐng)域。本發(fā)明將目標(biāo)分配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為規(guī)劃模型，并確定最小化最大值問(wèn)題的優(yōu)化函數(shù)；構(gòu)建二分圖，在二分圖中，優(yōu)化函數(shù)轉(zhuǎn)化成：在所有的分配方案中，求解一個(gè)最大匹配，使得該分配方案中最大的...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多要素耦合的潰壩突發(fā)事件應(yīng)急決策效果評(píng)估方法。該方法通過(guò)組織?人員?技術(shù)多要素耦合，表征潰壩突發(fā)事件應(yīng)急決策要素與致災(zāi)后果映射及演化機(jī)制。提出基于數(shù)學(xué)模型的災(zāi)后應(yīng)急決策效果評(píng)估方法，在數(shù)據(jù)?機(jī)理驅(qū)動(dòng)下刻畫潰壩突發(fā)事件應(yīng)急決策...
  • 訂正時(shí)間線確定及筆跡分析方法、服務(wù)器、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：檢測(cè)每個(gè)學(xué)生是否存在班級(jí)批改時(shí)刻和/或?qū)W生批改時(shí)刻；若存在班級(jí)批改時(shí)刻和學(xué)生批改時(shí)刻，則將訂正時(shí)間線設(shè)置為學(xué)生批改時(shí)刻；若存在班級(jí)批改時(shí)刻且不存在學(xué)生批改時(shí)刻，則將訂正時(shí)間線設(shè)置...
  • 本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種基于區(qū)塊鏈的項(xiàng)目準(zhǔn)入數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括業(yè)務(wù)管理模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)追溯模塊、決策調(diào)整模塊、數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊以及框架制定模塊；所述業(yè)務(wù)管理模塊，用于對(duì)個(gè)人貸款的用戶變更、資源的分配以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種金融營(yíng)銷建模方法、裝置、服務(wù)器、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法提供了一種兩階段采樣的建模方式，以及一種采樣區(qū)間的構(gòu)造方式。其中，第一階段采用特征篩選的方式構(gòu)建營(yíng)銷模型，作為粗排模型，該模型相對(duì)于在采樣的尺度下對(duì)...
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