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  • 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...
  • 本說明書實(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...
  • 本發(fā)明公開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，通過自適應(yīng)圖卷積Adaptive...
  • 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)建人員的人員畫像信息，將人員畫像信息與訓(xùn)練集...
  • 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(kù)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(kù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：接收當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)查詢?nèi)蝿?wù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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...
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