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  • 本發(fā)明提供了一種基于端邊云系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫訪問方法及相關設備，方法包括構建終端、邊緣網(wǎng)關和云服務器的端邊云系統(tǒng)；基于客戶需求在端邊云系統(tǒng)中進行企業(yè)元數(shù)據(jù)知識庫、AI模型和企業(yè)數(shù)據(jù)庫的部署；通過終端中的智能代理接收用戶輸入的需求提示詞；通過智能代...
  • 本發(fā)明涉及地理數(shù)據(jù)可視化技術領域，具體為一種地理數(shù)據(jù)可視化共享平臺及方法，其技術方案要點是，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、數(shù)據(jù)質量評估模塊、反饋優(yōu)化模塊和數(shù)據(jù)可視化模塊；本發(fā)明實現(xiàn)了對多源數(shù)據(jù)的實時采集與處理...
  • 本申請涉及一種基于大語言模型的光纜監(jiān)測分析方法及系統(tǒng)，包括當接收到用戶端發(fā)送的調取指令時，獲取調取文本框中的調取信息并輸入至預設的調取分析模型；調取分析模型接收到調取信息時，對調取信息進行語義識別處理和標識填充處理，得到調取匹配文本；調取分...
  • 本申請適用于智能教育的技術領域，提供了一種基于AI問答的數(shù)據(jù)處理方法及其系統(tǒng)，其方法包括先響應于用戶提問指令，獲取目標用戶的錯誤選項信息、提問信息和歷史答題信息，然后基于預設的知識數(shù)據(jù)庫和錯誤選項信息，快速地生成正確答案信息，再根據(jù)提問信息...
  • 本發(fā)明涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種面向醫(yī)療的少樣本多模態(tài)細粒度實體分類方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：構建少樣本訓練集、少樣本驗證集及少樣本測試集，并擴充文本信息得到擴充訓練集；獲得句子的文本表征；獲得圖像的全局視覺表征、局部對象...
  • 本申請公開了一種基于大模型微調的遙感跨模態(tài)檢索方法及系統(tǒng)，方法包括：S1、將獲取的遙感圖像和/或描述文本輸入到經(jīng)過訓練的遙感圖像文本檢索網(wǎng)絡中進行處理得到跨模態(tài)融合后的圖像特征和/或文本特征；S2、基于圖像特征和/或文本特征獲取與遙感圖像和...
  • 本申請公開了衛(wèi)星軌道空間環(huán)境擾動應對方法、設備及計算機程序產(chǎn)品，方法包括：獲取目標軌道的當前位置數(shù)據(jù)和當前空間環(huán)境數(shù)據(jù)，當前空間環(huán)境數(shù)據(jù)包括在高能粒子通量目標位置的第一高能粒子積分通量、第一高層大氣日平均大氣密度；根據(jù)當前位置數(shù)據(jù)，查詢目標...
  • 本公開涉及一種數(shù)字資源在線編輯方法及系統(tǒng)，涉及計算機技術領域；在數(shù)字資源的在線編輯場景下，通過AI智能體根據(jù)待編輯資源的資源信息、用戶標識信息和電子設備的硬件信息，確定推薦資源內容，并進一步將該推薦資源內容和待編輯資源一并呈現(xiàn)給用戶，對于用...
  • 本發(fā)明提供一種基于機器學習的學習資源推薦方法、裝置、終端及介質，涉及人工智能技術領域，本發(fā)明通過記錄游客在場館內的參觀行為數(shù)據(jù)，包括停留時間、展區(qū)訪問數(shù)量及與展品的互動行為；計算游客的興趣專注度指數(shù)、互動深度指數(shù)、探索廣度指數(shù)及展區(qū)偏好指數(shù)...
  • 本說明書實施例提供了一種對象推薦方法、裝置及系統(tǒng)、計算設備、存儲介質，該方法包括：針對任一待推薦的目標對象，確定與所述目標對象匹配的候選用戶以及所述目標對象對應的推薦用戶數(shù)；基于所述目標對象與所述候選用戶的匹配關系，構建待推薦的對象與用戶的...
  • 本申請設計了一種利用生成式大模型進行招投標數(shù)據(jù)信息的抽取方法，包括：S1、獲取來自互聯(lián)網(wǎng)的html格式的招投標數(shù)據(jù)；S2、對招投標數(shù)據(jù)進行清理；S3、基于信息抽取任務獲取Few?shot樣本并構建多個結構化提示詞；S4、結合Few?shot...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及基于大數(shù)據(jù)的斷路器運行狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：獲取運行狀態(tài)向量；利用濾波算法得到每個采集時刻的增益影響，基于增益影響構建的數(shù)據(jù)空間內的曲線擬合結果確定波動特征值；根據(jù)數(shù)據(jù)異常時刻的數(shù)據(jù)波動對采集時刻下監(jiān)...
  • 本發(fā)明公開了一種可解釋凈負荷功率概率預測方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)在第一預設時間范圍內的第一凈負荷數(shù)據(jù)和第一氣象數(shù)據(jù)；基于柯爾莫戈羅夫?阿諾德網(wǎng)絡構建功率概率預測模型，并將第一凈負荷數(shù)據(jù)和第一氣象數(shù)據(jù)輸入功率概率預測模型...
  • 本發(fā)明公開了一種地下洞室地質智能預測分析方法、系統(tǒng)、設備、存儲介質及程序產(chǎn)品，該方法包括：基于地質解譯后得到的地球物理探測成果樣本數(shù)據(jù)對原始識別模型進行訓練，獲得不良地質體預測模型，將待分析洞段的當前地球物理探測成果數(shù)據(jù)輸入至不良地質體預測...
  • 本發(fā)明公開了一種基于靜止衛(wèi)星的城市地表熱存儲估算方法，包括以下步驟：基于多種衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，構建數(shù)據(jù)集；基于數(shù)據(jù)集，結合地表溫度變化規(guī)律，估算城市地表熱慣量；基于逐小時地表溫度和估計地表熱慣量，獲取逐小時城市尺度的地表熱存儲。本發(fā)明公開的基于...
  • 本發(fā)明公開了一種目標數(shù)據(jù)源模型智能匹配系統(tǒng)及方法，涉及目標數(shù)據(jù)源管理與智能匹配技術領域，該系統(tǒng)主要包括模型庫、標簽庫、接口模塊、匹配模塊及推薦模塊；系統(tǒng)在標簽庫中預定義地域、行業(yè)、應用場景、關鍵字和模型類型五個維度的標簽，并在模型創(chuàng)建或更新...
  • 本發(fā)明公開了一種基于聚類分組的傷員傳感數(shù)據(jù)傳輸方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取事故區(qū)域內的多個傷員的待傳輸?shù)亩鄠€傷情傳感數(shù)據(jù)；根據(jù)所述傷員的位置以及所述傷情傳感數(shù)據(jù)，基于聚類算法，確定出多個數(shù)據(jù)集合；根據(jù)每一所述數(shù)據(jù)集合對應的數(shù)據(jù)特點，確定出每...
  • 本申請?zhí)峁┮环N分類評價巖石中縫合線演化階段的方法、裝置和設備，屬于結構地質學領域，該方法包括：確定目標巖石樣本中包括的縫合線的振幅變化率；確定所述目標巖石樣本的孔隙度變化率；根據(jù)所述振幅變化率和所述孔隙度變化率確定所述目標巖石樣本中的縫合線...
  • 本發(fā)明屬于機械設備智能運維領域，公開了一種機電復合傳動系統(tǒng)健康狀態(tài)辨識網(wǎng)絡的自提升方法，包括以下步驟：S1:利用數(shù)據(jù)集
  • 本發(fā)明適用于水環(huán)境智能監(jiān)測技術領域，提供了一種基于數(shù)字孿生的水域污染治理方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取基于數(shù)字孿生技術為監(jiān)測水域中目標魚類物種評估的初始污染響應靈敏度參數(shù)，同時獲取監(jiān)測水域在污染事件發(fā)生后設定時間區(qū)間內與目標魚類物種相關的歷...
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