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  • 本發(fā)明提供一種全局?局部解碼的遙感影像路網(wǎng)提取方法，涉及遙感影像路網(wǎng)提取技術(shù)領(lǐng)域，首先通過Transformer模型實(shí)現(xiàn)遙感影像中道路節(jié)點(diǎn)的查詢，將道路節(jié)點(diǎn)的查詢分別映射為道路節(jié)點(diǎn)的2維坐標(biāo)和36維方向描述子，執(zhí)行初級(jí)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。在此基礎(chǔ)上...
  • 本說明書公開了一種大模型的預(yù)訓(xùn)練方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及電子設(shè)備，通過預(yù)先確定若干預(yù)設(shè)的幾何圖元以及各幾何圖元對(duì)應(yīng)的各第一描述文本，并根據(jù)各幾何圖元之間的關(guān)系和對(duì)應(yīng)的第一描述文本確定構(gòu)建出的幾何機(jī)構(gòu)的第二描述文本。然后確定該幾何結(jié)構(gòu)的性質(zhì)數(shù)...
  • 本申請(qǐng)涉及一種多模態(tài)混合的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品。所述方法包括：接收包含多模態(tài)混合信息的目標(biāo)問題；將所述目標(biāo)問題輸入到經(jīng)過訓(xùn)練的多模態(tài)混合領(lǐng)域?qū)＜掖竽Ｐ椭羞M(jìn)行處理，得到所述目標(biāo)問題對(duì)應(yīng)的答案；所述經(jīng)過訓(xùn)練的多模態(tài)混合領(lǐng)域?qū)＜掖?..
  • 本申請(qǐng)公開了一種文本生成方法、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：首先獲取查詢請(qǐng)求的語義信息；然后依據(jù)語義信息，確定查詢請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的目標(biāo)生成模式；再利用目標(biāo)生成模式對(duì)查詢請(qǐng)求進(jìn)行答復(fù)，獲取查詢請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的答復(fù)信息；...
  • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)答信息生成方法、設(shè)備、介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，針對(duì)預(yù)訓(xùn)練語言模型的并行推理計(jì)算的一個(gè)批次中，根據(jù)所在設(shè)備執(zhí)行預(yù)填充任務(wù)的算力利用率確定預(yù)填充任務(wù)的詞元預(yù)算數(shù)量和解碼任務(wù)的詞元預(yù)算數(shù)量，使解碼任務(wù)的詞元預(yù)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害知識(shí)圖譜生成方法及系統(tǒng)，涉及知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取臺(tái)風(fēng)災(zāi)害數(shù)據(jù)，基于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害數(shù)據(jù)開展臺(tái)風(fēng)災(zāi)害知識(shí)的認(rèn)知與表達(dá)，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害知識(shí)的認(rèn)知與表達(dá)包括臺(tái)風(fēng)演化過程和臺(tái)風(fēng)災(zāi)情效應(yīng)；基于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害知識(shí)的認(rèn)知與...
  • 本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)庫查詢?nèi)蝿?wù)執(zhí)行方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域，包括：接收當(dāng)前數(shù)據(jù)庫查詢?nèi)蝿?wù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫查詢語句；利用基于探索利用平衡強(qiáng)化學(xué)習(xí)得到的目標(biāo)執(zhí)行計(jì)劃查詢模型查詢數(shù)據(jù)庫查詢語句對(duì)應(yīng)的目標(biāo)執(zhí)行計(jì)劃；其中，目標(biāo)執(zhí)行計(jì)...
  • 本發(fā)明涉及旅游資源查詢技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種智能終端旅游資源查詢方法及系統(tǒng)，本系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集單元、特征提取單元、偏好分析單元、查詢推薦單元；本發(fā)明，全面收集用戶歷史查詢記錄、行為數(shù)據(jù)及查詢時(shí)間、內(nèi)容、次數(shù)、停留時(shí)間、評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)等多維度數(shù)據(jù)，...
  • 本發(fā)明提出了一種基于大數(shù)據(jù)的綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，獲取第一類別信息、第二類別信息和第三類別信息，進(jìn)行類別信息的更新與匹配，通過大數(shù)據(jù)方法對(duì)預(yù)設(shè)分析需求數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)維度對(duì)所述分析采集數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分歸...
  • 本申請(qǐng)涉及并行計(jì)算核心緩存技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于多壓縮方案的并行計(jì)算核心緩存方法、裝置及介質(zhì)。本發(fā)明接收并行計(jì)算核心高并發(fā)訪存信號(hào)，根據(jù)緩存內(nèi)部容量性能參數(shù)進(jìn)行適配性仲裁，確定訪存請(qǐng)求序列；設(shè)置多種數(shù)據(jù)壓縮方案，通過分析訪存數(shù)據(jù)確定訪存請(qǐng)求...
  • 本申請(qǐng)公開了一種設(shè)備位置的確定方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，通過在設(shè)計(jì)的硬件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中將GPU設(shè)備（即目標(biāo)設(shè)備）以及其他組件設(shè)備，按照硬件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)規(guī)則進(jìn)行連接，之后根據(jù)基于硬件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中集成總線的第一拓?fù)湫畔磔喸冏x取組件設(shè)備的設(shè)備...
  • 本發(fā)明公開了基于大語言模型的軟件配置項(xiàng)測(cè)試用例數(shù)據(jù)處理分析方法，屬于軟件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，包括：收集與軟件配置項(xiàng)相關(guān)的需求文檔和設(shè)計(jì)文檔，整合成軟件項(xiàng)目文檔；對(duì)軟件項(xiàng)目文檔中的需求文檔和設(shè)計(jì)文檔進(jìn)行預(yù)處理，得到軟件處理文檔；對(duì)軟件處理文檔進(jìn)行特...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于X86架構(gòu)工控主板的功耗控制方法及系統(tǒng)，通過歷史功耗記錄確定目標(biāo)工控主板中各個(gè)工控模塊的抖動(dòng)因子，根據(jù)各個(gè)抖動(dòng)因子確定目標(biāo)工控主板中對(duì)應(yīng)工控模塊的功耗調(diào)節(jié)裕量；基于動(dòng)態(tài)功耗和各個(gè)功耗調(diào)節(jié)裕量確定目標(biāo)工控主板在歷史采樣周期內(nèi)...
  • 本申請(qǐng)公開了一種服務(wù)器的性能預(yù)測(cè)方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括由于通過獲取服務(wù)器的性能運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)性能運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化數(shù)據(jù)，隨后將歸一化數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)性能預(yù)測(cè)模型，得到性能預(yù)測(cè)結(jié)果，其中...
  • 本申請(qǐng)公開了一種線程任務(wù)的處理方法、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：響應(yīng)于用戶觸發(fā)待處理線程任務(wù)，獲取客戶端當(dāng)前的硬件資源數(shù)據(jù)，硬件資源數(shù)據(jù)包括客戶端的硬件配置數(shù)據(jù)和資源使用數(shù)據(jù)；識(shí)別待處理線程任務(wù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)...
  • 本發(fā)明提供一種云計(jì)算環(huán)境下的動(dòng)態(tài)資源分配與負(fù)載均衡方法，涉及云計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括通過實(shí)時(shí)監(jiān)控資源使用和服務(wù)器狀態(tài)，收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、負(fù)載數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)及異構(gòu)資源信息。利用蜘蛛蜂算法優(yōu)化的灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測(cè)未來負(fù)載變化。同...
  • 本發(fā)明公開了一種基于kubernetes的一種GPU虛擬化系統(tǒng)，包括：Kubernets集群模塊，與GPU虛擬化集群通信連接，用于調(diào)度GPU虛擬化集群的資源；GPUManager模塊，與Kubernets集群模塊通信連接，還與GPU虛擬化集...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的任務(wù)調(diào)度優(yōu)化分析方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：通過在服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備以及客戶端之間對(duì)應(yīng)的分布式大數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景中實(shí)時(shí)采集任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)、任務(wù)系統(tǒng)資源使用數(shù)據(jù)以及任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；利用Hado...
  • 本說明書公開了一種模型部署方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。所述方法包括：獲取針對(duì)業(yè)務(wù)模型的初始部署策略組，初始部署策略組包括兩種部署策略；將初始部署策略組中各部署策略的特征編碼輸入預(yù)先訓(xùn)練的代理模型，確定各部署策略在處理設(shè)備上的性能分布信息...
  • 本申請(qǐng)公開了一種樣本數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)的方法中，標(biāo)注文件包括與標(biāo)注結(jié)果一一對(duì)應(yīng)的結(jié)果統(tǒng)計(jì)區(qū)域，將各個(gè)樣本標(biāo)識(shí)記錄在需關(guān)聯(lián)的標(biāo)注結(jié)果的結(jié)果統(tǒng)計(jì)區(qū)域中，且每個(gè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)區(qū)域中的樣本標(biāo)識(shí)保存在存...
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