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  • 本發(fā)明公開(kāi)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(yǔ)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)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)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(yǔ)義信息；然后依據(jù)語(yǔ)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(wèn)題；將所述目標(biāo)問(wèn)題輸入到經(jīng)過(guò)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(wèn)題對(duì)應(yīng)的答案；所述經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的多模態(tài)混合領(lǐng)域?qū)＜掖?..
  • 本說(shuō)明書(shū)公開(kāi)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(guò)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(guò)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...
  • 本發(fā)明提供一種水色遙感通用瑞利散射計(jì)算方法及系統(tǒng)，首先基于觀測(cè)條件和大氣參數(shù)數(shù)據(jù)構(gòu)成瑞利散射數(shù)據(jù)集合，然后將該數(shù)據(jù)集合輸入機(jī)器學(xué)習(xí)方法中進(jìn)行訓(xùn)練獲得瑞利散射預(yù)測(cè)模型，最后獲取目標(biāo)遙感圖像各波段、各像元的觀測(cè)條件及大氣參數(shù)數(shù)據(jù)，輸入訓(xùn)練好的預(yù)...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多角度的人員畫(huà)像信息智能生成方法及系統(tǒng)。本發(fā)明獲取訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)信息，對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，確定對(duì)應(yīng)人員的領(lǐng)域標(biāo)簽，對(duì)各領(lǐng)域標(biāo)簽進(jìn)行核查，確定領(lǐng)域權(quán)重，構(gòu)建人員的人員畫(huà)像信息，將人員畫(huà)像信息與訓(xùn)練集...
  • 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于時(shí)空耦合的電力潮流數(shù)據(jù)智能填補(bǔ)方法。本發(fā)明提出一種基于時(shí)空耦合的電力潮流數(shù)據(jù)智能填補(bǔ)方法，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)通過(guò)Hampel濾波、相位對(duì)齊以及歸一化進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，通過(guò)自適應(yīng)圖卷積Adaptive...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種位移傳感器邊界區(qū)域校準(zhǔn)方法，包括：獲取原始測(cè)量數(shù)據(jù)集；執(zhí)行多尺度邊界特征提取，得到多尺度特征向量和邊界特征識(shí)別指紋；構(gòu)建動(dòng)態(tài)分段混合誤差模型，得到平衡誤差模型和區(qū)間不確定度；實(shí)施智能迭代校準(zhǔn)處理，得到收斂?jī)?yōu)化模型；生成邊界區(qū)...
  • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供老化試驗(yàn)設(shè)備驅(qū)動(dòng)控制檢測(cè)板的故障預(yù)測(cè)方法及裝置，其中所述老化試驗(yàn)設(shè)備驅(qū)動(dòng)控制檢測(cè)板的故障預(yù)測(cè)方法包括：獲取老化試驗(yàn)設(shè)備驅(qū)動(dòng)控制檢測(cè)板的模擬量信號(hào)在多個(gè)歷史時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的歷史信號(hào)值；計(jì)算老化試驗(yàn)設(shè)備驅(qū)動(dòng)控制檢測(cè)板的不同退化路...
  • 本申請(qǐng)涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的多源教學(xué)數(shù)據(jù)處理方法，包括獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)；采用模態(tài)分離技術(shù)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到多個(gè)獨(dú)立特征集；根據(jù)多個(gè)獨(dú)立特征集，采用特征融合算法生成融合特征集；針對(duì)融合特征集...
  • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供老化臺(tái)前端隔離式開(kāi)關(guān)電源故障檢測(cè)診斷方法及裝置，其中所述老化臺(tái)前端隔離式開(kāi)關(guān)電源故障檢測(cè)診斷方法包括：獲取老化臺(tái)前端隔離式開(kāi)關(guān)電源的模擬量信號(hào)在多個(gè)歷史時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的多個(gè)歷史信號(hào)值；基于多個(gè)歷史信號(hào)值，確定老化臺(tái)前端隔離式...
  • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供高溫老化試驗(yàn)設(shè)備二次電源故障檢測(cè)診斷方法及裝置，其中所述高溫老化試驗(yàn)設(shè)備二次電源故障檢測(cè)診斷方法包括：對(duì)二次開(kāi)關(guān)電源仿真模型進(jìn)行故障檢測(cè)，獲得多個(gè)虛擬測(cè)點(diǎn)的狀態(tài)，根據(jù)二次開(kāi)關(guān)電源的多個(gè)故障類(lèi)型初步構(gòu)造出原始D矩陣；利用基于...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種目標(biāo)毀傷評(píng)估方法和系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：將第一建筑傳感數(shù)據(jù)輸入初始?xì)u(píng)估模型，得到第一毀傷分類(lèi)數(shù)據(jù)和類(lèi)型分類(lèi)概率，并根據(jù)第一毀傷分類(lèi)數(shù)據(jù)和類(lèi)型分類(lèi)概率訓(xùn)練初始?xì)u(píng)估模型，得到第...
  • 本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的敏感數(shù)據(jù)探查方法及系統(tǒng)，通過(guò)從電力相關(guān)數(shù)據(jù)源中采集包括桿塔位置數(shù)據(jù)、機(jī)場(chǎng)位置數(shù)據(jù)及重要場(chǎng)站位置數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行異常值清洗、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一等預(yù)處理操作，生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，提取包括位置分布、...
  • 本發(fā)明涉及一種輸電線路隱患處置智能決策方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：步驟S1：獲取識(shí)別得到的各隱患的類(lèi)型、位置和標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值；步驟S2：獲取風(fēng)災(zāi)持續(xù)期間的粗粒度氣象時(shí)序數(shù)據(jù)，并得到各隱患位置處的微粒度氣象時(shí)序數(shù)據(jù)；步驟S3：得到各...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的施工數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，方法包括：同步采集鉆孔機(jī)的負(fù)荷數(shù)據(jù)與電動(dòng)機(jī)的電流數(shù)據(jù)，為各待預(yù)測(cè)負(fù)荷數(shù)據(jù)設(shè)定歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，計(jì)算歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的突出程度，并結(jié)合電流數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的突出...
  • 本發(fā)明涉及多模態(tài)感知監(jiān)測(cè)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括基于多模態(tài)感知的園區(qū)設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：采集多模態(tài)感知數(shù)據(jù)，生成融合矩陣，提取運(yùn)行特征，構(gòu)建設(shè)施狀態(tài)演化圖譜，配置監(jiān)測(cè)周期，識(shí)別潛在故障模式，與歷史數(shù)據(jù)匹配優(yōu)化監(jiān)測(cè)規(guī)則，輸出監(jiān)測(cè)報(bào)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種農(nóng)業(yè)種植環(huán)境數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該農(nóng)業(yè)種植環(huán)境數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取農(nóng)業(yè)種植的環(huán)境數(shù)據(jù)；基于所述環(huán)境數(shù)據(jù)，獲取第一時(shí)序數(shù)據(jù)和第二時(shí)序數(shù)據(jù)；基于所述第一時(shí)序數(shù)據(jù)和所述第二時(shí)序數(shù)據(jù)，獲取當(dāng)前相關(guān)系數(shù)；基于所...
  • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供老化臺(tái)前端隔離式開(kāi)關(guān)電源的健康特征提取方法及裝置，其中，老化臺(tái)前端隔離式開(kāi)關(guān)電源的健康特征提取方法包括：獲取老化臺(tái)前端隔離式開(kāi)關(guān)電源的模擬量信號(hào)的多個(gè)歷史信號(hào)值；通過(guò)多層模型編碼器中的Transformer模型編碼器對(duì)多個(gè)...
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