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最新專利技術(shù)
  • 本申請涉及智能問答技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大模型和知識圖譜結(jié)合的智能問答方法、裝置及設(shè)備。該方法包括：接收用戶輸入，并判斷用戶輸入是否為文檔問答；若用戶輸入為文檔問答，則調(diào)用RAG模塊和LLM模塊判斷用戶輸入是否與上傳文檔有關(guān)；若用戶輸入...
  • 本申請公開了一種教育專題識別方法、裝置、相關(guān)設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及自然語言處理領(lǐng)域，本申請通過配置的教育目標(biāo)專題分類模型從互聯(lián)網(wǎng)信源數(shù)據(jù)中篩選出教育目標(biāo)專題，對于教育目標(biāo)專題，計(jì)算其與目標(biāo)專題庫中各條主專題的相似度，若存在相似度大于設(shè)定相似度...
  • 本發(fā)明公開了瀏覽器端頁面顯示數(shù)據(jù)庫語句的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取軟件系統(tǒng)用戶登錄的唯一標(biāo)識；獲取軟件業(yè)務(wù)功能唯一標(biāo)識；偵測該功能訪問的數(shù)據(jù)庫類型；偵測該功能訪問數(shù)據(jù)庫SQL命令和查詢參數(shù)；然后依據(jù)偵測到的數(shù)據(jù)庫類型，解析SQL命...
  • 本發(fā)明屬于檢索匹配領(lǐng)域，提供了一種基于用戶畫像特征融合的標(biāo)準(zhǔn)化需求檢索匹配方法及系統(tǒng)，對標(biāo)準(zhǔn)撰寫需求先進(jìn)行字符拆分，拆分后進(jìn)行池化操作及維度映射，得到維度映射特征；對維度映射特征拆分成多個(gè)子特征后，將子特征兩兩進(jìn)行多維對稱交叉注意力處理，得...
  • 本發(fā)明涉及物品推薦技術(shù)領(lǐng)域，具體是涉及一種基于文本的推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明對用戶在目標(biāo)領(lǐng)域產(chǎn)生的交互序列應(yīng)用文本編碼器和語義意圖編碼器，得到語義意圖；對該交互序列再應(yīng)用物品編碼器和行為意圖編碼器，得到行為意圖。最后根據(jù)語義意...
  • 本發(fā)明提出了基于層次門控和判別網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)評分預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，針對的問題是：現(xiàn)有技術(shù)中未考慮無關(guān)評論的噪聲影響，未捕捉用戶?項(xiàng)目間的復(fù)雜性和層次性，同時(shí)缺乏監(jiān)督信號，評分預(yù)測模型準(zhǔn)確性差。該方法獲取推薦系統(tǒng)信息；利用...
  • 本發(fā)明公開了一種地?zé)醿?chǔ)量的動(dòng)態(tài)計(jì)算方法，屬于地?zé)醿?chǔ)量估算技術(shù)領(lǐng)域，能夠解決現(xiàn)有計(jì)算方式無法準(zhǔn)確反映地?zé)醿?chǔ)層的復(fù)雜動(dòng)態(tài)特性，導(dǎo)致儲(chǔ)量計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況誤差較大的問題。所述方法包括：S1、確定目標(biāo)區(qū)域在目標(biāo)深度處的當(dāng)前熱儲(chǔ)溫度，并根據(jù)當(dāng)前熱儲(chǔ)溫...
  • 本發(fā)明涉及基坑支護(hù)力學(xué)分析技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種自然放坡和土釘墻支護(hù)中基坑位移估算方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：根據(jù)指定開挖工況，確定基坑深度 2025-06-17
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的質(zhì)量評價(jià)信息生成方法及系統(tǒng)，包括采集預(yù)設(shè)產(chǎn)品的服務(wù)數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，對所述服務(wù)數(shù)據(jù)和所述測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；對所述服務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性篩選獲得有效數(shù)據(jù)，通過所述有效數(shù)據(jù)獲得質(zhì)量數(shù)據(jù)；所述質(zhì)量數(shù)據(jù)包括第一質(zhì)量和第二質(zhì)量...
  • 本發(fā)明屬于測量和數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于自適應(yīng)變徑識別算法的復(fù)合地基承載力快速檢測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：分布式光纖傳感陣列、地基應(yīng)變特征提取部分、地基動(dòng)態(tài)耦合計(jì)算部分和承載力計(jì)算部分；所述分布式傳感陣列包括設(shè)置于地基的多個(gè)按照陣列排列的...
  • 本發(fā)明公開了基于擴(kuò)展長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海上風(fēng)電功率預(yù)測方法，涉及可再生能源預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、從原始風(fēng)電數(shù)據(jù)中提取趨勢性和季節(jié)性成分；S2、通過構(gòu)建擴(kuò)展長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對提取的趨勢性和季節(jié)性成分進(jìn)行預(yù)測；S3、集成不同組合...
  • 本發(fā)明涉及大模型降維技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明涉及一種基于同態(tài)合并的源代碼安全檢測大模型降維方法。其包括以下步驟：S1、從開發(fā)環(huán)境中收集源代碼數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取計(jì)算機(jī)的性能數(shù)據(jù)；S2、對源代碼數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取分析，并根據(jù)分析結(jié)果以數(shù)據(jù)特征對源代碼數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備指紋提取方法和系統(tǒng)，所述方法包括：采集數(shù)據(jù)；生成屬性特征子集；流量數(shù)據(jù)預(yù)處理；特征提?。簧扇诤咸卣飨蛄?；輸出所述工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的設(shè)備類別。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了將設(shè)備屬性特征和流量特征有效融合，有效提高了設(shè)備的身...
  • 本發(fā)明提供一種環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)異常檢測方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，屬于電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明首先構(gòu)建環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)原始矩陣并進(jìn)行時(shí)間序列分段，通過矩陣分解獲取規(guī)律矩陣與異常矩陣，繼而計(jì)算環(huán)境參數(shù)的歷史均值、歷史標(biāo)準(zhǔn)差、空間特征和時(shí)間特征，基于這些特...
  • 本公開涉及互感器在線監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種寬頻互感器誤差預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：首先獲取寬頻互感器的歷史影響參量數(shù)據(jù)集；其次，基于極端隨機(jī)樹算法和歷史影響參量數(shù)據(jù)集對多個(gè)影響參量進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)影響參量；并基于目標(biāo)影響參量和歷...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的匹克球運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)測方法，屬于運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，通過采集匹克球運(yùn)動(dòng)員的歷史運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及歷史運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)對應(yīng)的損傷類型構(gòu)建深度訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，然后利用深度學(xué)習(xí)模型對深度訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)之后，從而可以利用深度學(xué)習(xí)技...
  • 本發(fā)明屬于單細(xì)胞多組學(xué)數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于跨組學(xué)注意力融合的單細(xì)胞多組學(xué)聚類方法、系統(tǒng)，通過自注意力機(jī)制和跨組學(xué)注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)了多組學(xué)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)交互，引入深度學(xué)習(xí)門控機(jī)制，自適應(yīng)調(diào)整特征選擇和動(dòng)態(tài)特征融合，能夠靈活應(yīng)對不同細(xì)胞類型...
  • 本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種溫度傳感器故障診斷方法及系統(tǒng)，其中一種溫度傳感器故障診斷方法，包括以下步驟：處理工業(yè)爐多源傳感數(shù)據(jù)，獲得標(biāo)準(zhǔn)化多物理場特征數(shù)據(jù)集；處理所述標(biāo)準(zhǔn)化的多物理場特征數(shù)據(jù)集，獲得多物理場耦合特征向量；處理所述多...
  • 本發(fā)明公開了基于智能校驗(yàn)的電費(fèi)異常差錯(cuò)處理方法及系統(tǒng)，涉及電力計(jì)費(fèi)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取電費(fèi)異常第一數(shù)據(jù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對電費(fèi)計(jì)算進(jìn)行異常檢測，所述電費(fèi)異常第一數(shù)據(jù)包括電價(jià)特征、力調(diào)標(biāo)準(zhǔn)特征和定比特征；電費(fèi)計(jì)算異常時(shí)，基于潮流計(jì)算和能量平衡...
  • 本發(fā)明屬于路面狀況數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的路面養(yǎng)護(hù)與狀況數(shù)據(jù)異常值綜合識別方法。該方法使用正常數(shù)據(jù)集分別訓(xùn)練基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的養(yǎng)護(hù)措施概率預(yù)測模型和基于貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面狀況預(yù)測模型；先利用訓(xùn)練好的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的養(yǎng)...
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