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  • 本申請設計了一種基于組合樹結(jié)構(gòu)的文檔段落內(nèi)容合并切分方法，包括：S1、利用文檔解析工具獲取文檔內(nèi)容；S2、逐行遍歷文檔內(nèi)容，得到行文本內(nèi)容列表secs；為每行內(nèi)容分配標題層級，獲取層級識別結(jié)果列表levels；S3、利用上述得到的行文本內(nèi)容...
  • 本發(fā)明提供一種報表生成方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取若干原始數(shù)據(jù)及與其對應的標簽集，標簽集包括時間標簽、身份標簽及屬性標簽，基于標簽集對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清理，以獲取待用數(shù)據(jù)；生成與身份標簽對應的部門標簽，并生成與屬性標簽對應的主屬性標簽；基于時...
  • 本發(fā)明實施例中提供了一種基于句法增強的多維向量化文本相似度計算方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術領域，具體包括：步驟1，對輸入文本進行分詞和句法分析，得到分詞結(jié)果及其對應的成分標簽；步驟2，分別采用WoBERT模型和Transformer的自注意力機制...
  • 本發(fā)明涉及人工智能和運籌優(yōu)化技術領域，公開了一種智能博弈下運籌優(yōu)化算法開發(fā)系統(tǒng)，包括：多層次獎勵塑造模塊，引導多智能體在稀疏獎勵環(huán)境中高效探索和學習；信息素間接通信網(wǎng)絡模塊，實現(xiàn)低開銷的協(xié)作優(yōu)化；智能體角色自適應分化模塊，形成協(xié)同互補的自組...
  • 本發(fā)明公開了基于多專家模型下的用戶任務處理方法、裝置、設備以及介質(zhì)，包括：根據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)得到目標用戶的總?cè)蝿眨粚側(cè)蝿者M行分解，得到若干子任務；構(gòu)建多專家模型下；針對每個子任務，執(zhí)行步驟S141?S144，包括：步驟S141，控制門控網(wǎng)絡單...
  • 本公開提供了一種軌跡預測模型的訓練方法以及軌跡預測方法，涉及自動駕駛和智能交通等人工智能技術領域。其中，初始軌跡預測模型包括：嵌入層、編碼器和解碼器，該方法包括：利用嵌入層對樣本車輛的歷史軌跡信息以及與歷史軌跡信息關聯(lián)的局部地圖信息進行特征...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能芯片的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術領域，包括，獲取待處理的原始數(shù)據(jù)，進行預處理提取特征向量，將特征向量通過時空編碼器轉(zhuǎn)換為稀疏脈沖序列；通過最短光路徑傳輸?shù)墓庾用}沖流經(jīng)過光電轉(zhuǎn)換觸發(fā)憶阻陣列，在憶阻單元中...
  • 本發(fā)明適用于大語言模型技術領域，尤其涉及一種用于邊緣設備的大語言模型優(yōu)化方法和系統(tǒng)，所述方法包括：構(gòu)建邊緣設備網(wǎng)絡；對邊緣設備進行劃分，得到多個邊緣設備集群，提取各個邊緣設備的設備參數(shù)信息；進行剪枝處理，得到壓縮模型，對邊緣設備集群進行資源...
  • 本說明書實施例公開了一種C++代碼知識庫的構(gòu)建方法、設備及介質(zhì)，涉及知識圖譜技術領域，用于解決現(xiàn)有知識庫信息不完整不準確的問題，方法包括：依據(jù)C++項目配置文件構(gòu)建含詳細編譯參數(shù)的編譯配置文件；基于預置腳本解析引擎解析編譯配置文件的文件元素...
  • 本申請公開了一種推理方法、相關裝置及推理系統(tǒng)，應用于推理加速技術領域，推理方法包括：云端服務器通過對第一模型進行模型蒸餾得到第二模型，通過復制第二模型得到影子模型，將第二模型發(fā)送至終端；終端在本地部署第二模型，利用本地的第二模型對用戶請求進...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N量子比特映射方法、裝置、芯片、電子設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理、量子計算領域，該方法包括：獲得量子芯片的至少三個第一節(jié)點、至少兩個第一邊、第一邊的錯誤率和量子線路的至少三個第二節(jié)點、至少兩個第二邊、第二邊的使...
  • 本發(fā)明公開了一種綜合能源系統(tǒng)模型預測控制方法及系統(tǒng)，所述方法包括構(gòu)建綜合能源系統(tǒng)物理模型，并根據(jù)所述綜合能源系統(tǒng)物理模型，獲取綜合能源系統(tǒng)運行狀態(tài)數(shù)據(jù)；構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對所述綜合能源系統(tǒng)運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行數(shù)字化處理，采用處理后的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種消防站與國土空間一體化布局決策支持系統(tǒng)及方法，涉及布局決策支持領域，本發(fā)明通過從建設成本以及建設周期兩個方面進行綜合考慮，使得消防站建成后更加滿足多方面要求；通過對消防站布局整數(shù)規(guī)劃模型進行求解，能解得需要在哪些地方建設消防...
  • 本發(fā)明涉及路徑規(guī)劃技術領域，具體涉及利用工業(yè)車輛ADAS系統(tǒng)實現(xiàn)對路徑協(xié)作規(guī)劃的方法。方法包括：獲取當前時間段內(nèi)工業(yè)車輛的行駛信息和工作區(qū)域的道路分布，基于行駛信息和道路分布構(gòu)建連通圖，根據(jù)每個岔口節(jié)點在每次信息采集時的緊急狀況類型、每個岔...
  • 本發(fā)明涉及一種獲取目標滑行路徑的系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：處理器和存儲有計算機程序的存儲器，當計算機程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)以下步驟：獲取目標區(qū)域?qū)哪繕撕桨郔D列表和目標航班ID列表對應的指定特征信息列表，獲取目標航班ID列表對...
  • 本發(fā)明提供一種基于人工智能的旅游熱度分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理領域，其中，該方法包括：獲取多個景區(qū)的歷史旅游熱度信息；基于多個景區(qū)的歷史旅游熱度信息，確定多個景區(qū)之間的關聯(lián)關系；從旅游平臺獲取多個景區(qū)的用戶評價信息；從旅游平臺獲取多個景區(qū)...
  • 本發(fā)明涉及一種基于多能源需求響應的園區(qū)綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法，屬于園區(qū)能源調(diào)度規(guī)劃技術領域。園區(qū)綜合能源系統(tǒng)包括供電中心、供熱中心和供冷中心。方法包括：基于清潔能源的出力和消納、園區(qū)電負荷、園區(qū)內(nèi)其他各能源設備對量的消納，以清潔能源利用效...
  • 本發(fā)明提供了一種基于層區(qū)動態(tài)構(gòu)建的虛擬電廠調(diào)度方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設備，包括：步驟S1：忽略單個分布式資源的并網(wǎng)節(jié)點，將整個虛擬電廠等效為一個公共的并網(wǎng)節(jié)點；將虛擬電廠內(nèi)部各種分布式資源按照可調(diào)容量、爬坡速率和響應時間的不同對其進行表征；步驟...
  • 本發(fā)明提供一種煤礦瓦斯防治管理方法及平臺，涉及數(shù)據(jù)處理技術，構(gòu)建與煤礦隧道對應的隧道孿生空間，響應管理端對隧道孿生空間中檢測模塊的選擇信息，將相應檢測模塊對應的傳感器作為演練傳感器；發(fā)送管理端設置的虛擬數(shù)值至演練傳感器，并基于演練傳感器的傳...
  • 本發(fā)明適用于調(diào)度管理技術領域，提供了一種基于多智能體的移動車輛調(diào)度方法與系統(tǒng)。本發(fā)明通過選擇取貨監(jiān)測無人機、放貨監(jiān)測無人機和多個移動搬運叉車；接收巡檢監(jiān)測數(shù)據(jù)，對基礎搬運路線進行優(yōu)化；對多個移動搬運叉車進行運輸調(diào)度控制；選擇目標取貨叉車和目...
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