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  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種異常文案改寫(xiě)方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于文本處理技術(shù)領(lǐng)域，適用于金融科技領(lǐng)域。該方法包括：獲取文案評(píng)估指南數(shù)據(jù)；對(duì)預(yù)設(shè)的目標(biāo)文案數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到文案特征；基于文案特征對(duì)目標(biāo)文案數(shù)據(jù)進(jìn)行文案分類(lèi)，得到文案類(lèi)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于輸電線路每日熱輻射量的導(dǎo)線溫度分布計(jì)算方法，包括：步驟1、根據(jù)導(dǎo)線表面的熱效應(yīng)和熱損失，建立熱交換平衡式；步驟2、計(jì)算微地形區(qū)域線路的輻射熱；步驟3、構(gòu)建以熱輻射預(yù)測(cè)函數(shù)為基礎(chǔ)的微地形輸電線路溫度分布計(jì)算模型；步驟4、將...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種預(yù)測(cè)導(dǎo)線覆冰增長(zhǎng)的計(jì)算方法，其特征在于：所述方法包括：步驟1、將流場(chǎng)計(jì)算域分為勢(shì)流區(qū)和近壁區(qū),進(jìn)而得到計(jì)算域中所有待求點(diǎn)的空氣速度分布；步驟2、結(jié)合水滴運(yùn)動(dòng)控制方程和二分法迭代逼近方式尋找零碰撞導(dǎo)線表面極限碰撞點(diǎn)；步驟3、將...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多功能智能體的數(shù)字化電力系統(tǒng)的構(gòu)建方法及裝置。從電廠側(cè)和電網(wǎng)側(cè)的電力數(shù)據(jù)中分別提取特征生產(chǎn)要素?cái)?shù)據(jù)和控制生產(chǎn)要素?cái)?shù)據(jù)；基于電力功能需求構(gòu)建目標(biāo)數(shù)據(jù)向量，并確定出與電力功能需求關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素?cái)?shù)據(jù)；運(yùn)用人工智能算法學(xué)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N權(quán)限調(diào)用方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取用戶終端中待部屬的多個(gè)功能模塊的模塊信息，至少包括功能模塊對(duì)應(yīng)的模塊標(biāo)識(shí)、操作系統(tǒng)類(lèi)型、協(xié)議類(lèi)型和待調(diào)用的權(quán)限類(lèi)型；根據(jù)多個(gè)操作系統(tǒng)類(lèi)型、協(xié)議類(lèi)型和權(quán)限類(lèi)型生成沙盒環(huán)境...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種二氧化硫污染源擴(kuò)散模擬預(yù)測(cè)方法，包括使用多光譜成像分析采集污染源排放的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，分類(lèi)污染源，識(shí)別污染源的集中區(qū)域，將污染源的集中區(qū)域定義為污染“熱點(diǎn)”；使用反向計(jì)算技術(shù)，估算污染源的排放強(qiáng)度，對(duì)污染物排放的時(shí)間變化進(jìn)行建...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種敞開(kāi)式TBM巖爆致卡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，包括：將TBM的運(yùn)行狀態(tài)劃分為正常掘進(jìn)狀態(tài)、卡機(jī)預(yù)警狀態(tài)和卡機(jī)狀態(tài)三種狀態(tài)；篩選出關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)；獲得數(shù)據(jù)集；所述數(shù)據(jù)集包括輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)；將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)處理...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N針對(duì)電壓暫降的負(fù)荷損失評(píng)估方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的第一樣本集，并將第一樣本集平均分為K個(gè)第一子集；根據(jù)K個(gè)第一子集確定第一目標(biāo)模型參數(shù)組合；根據(jù)第一目標(biāo)模型參數(shù)組合確定第一隨機(jī)森林評(píng)估模型；根據(jù)第一隨...
  • 本發(fā)明提供了一種場(chǎng)景工況構(gòu)建方法及基于所述方法的車(chē)輛能量管理系統(tǒng)，其中方法包括：S1，收集某園區(qū)場(chǎng)景下車(chē)輛的實(shí)車(chē)工況，并構(gòu)建實(shí)車(chē)工況數(shù)據(jù)庫(kù)；S2，基于實(shí)車(chē)工況數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建基于微行程片段的工況狀態(tài)識(shí)別方法，通過(guò)識(shí)別微行程工況片段的狀態(tài)，生成工...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N日度用電量增長(zhǎng)的多氣象因素量化方法、設(shè)備及介質(zhì)，根據(jù)本申請(qǐng)的方法包括：獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的初始?xì)庀髷?shù)據(jù)，并通過(guò)對(duì)所述初始?xì)庀髷?shù)據(jù)補(bǔ)齊操作獲取氣象指標(biāo)數(shù)據(jù)；將所述氣象指標(biāo)數(shù)據(jù)劃分為初始?xì)庀笾笜?biāo)和合成氣象指標(biāo)；將所述氣象指標(biāo)、合成...
  • 本申請(qǐng)涉及用于加速密集三維（3D）分組卷積的方法和設(shè)備。該方法包括：接收輸入特征圖；生成輸入特征圖的分組標(biāo)簽矩陣，該分組標(biāo)簽矩陣用于將輸入特征圖劃分為多個(gè)不相交輸入分組；基于分組標(biāo)簽矩陣來(lái)同時(shí)對(duì)多個(gè)不相交輸入分組執(zhí)行卷積操作；以及利用多個(gè)不...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種用于數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)M個(gè)庫(kù)表名稱，從M個(gè)數(shù)據(jù)表中，篩選數(shù)據(jù)表類(lèi)型為分庫(kù)分表類(lèi)型的K個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)表；根據(jù)K個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)表對(duì)應(yīng)的K個(gè)目標(biāo)庫(kù)表名稱，確定K個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)表分別對(duì)應(yīng)的庫(kù)表名稱...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N信息處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品；方法包括：從第一用戶的第一用戶信息和候選對(duì)象的對(duì)象信息中，提取文本信息和圖像信息；生成提示文本信息的第一提示信息，并生成提示圖像信息的第二提示信息；對(duì)文本信息和第二提示信息進(jìn)行第...
  • 本發(fā)明提供了一種基于大語(yǔ)言模型的重排序方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明提供的基于大語(yǔ)言模型的重排序方法，包括：獲取多個(gè)待排序的段落；利用滑動(dòng)窗口策略將所述多個(gè)待排序的段落分窗口依次輸入至重排序語(yǔ)言模型中，對(duì)于每個(gè)窗口，使所述重排序語(yǔ)言模型...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N信息處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：獲取第一問(wèn)答對(duì)話中第一用戶發(fā)送的第一文本；將包括目標(biāo)問(wèn)題的第一提示詞發(fā)送至第一語(yǔ)言模型，接收第一語(yǔ)言模型返回的第一推薦信息；當(dāng)利用第二語(yǔ)言模型確定第一問(wèn)答對(duì)話與目標(biāo)對(duì)象相關(guān)，...
  • 本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了業(yè)務(wù)問(wèn)答信息生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實(shí)施方式包括：接收用戶輸入的對(duì)應(yīng)目標(biāo)業(yè)務(wù)的問(wèn)題信息；對(duì)所述問(wèn)題信息進(jìn)行重寫(xiě)處理，得到重寫(xiě)問(wèn)題信息；對(duì)所述重寫(xiě)問(wèn)題信息進(jìn)行對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)業(yè)務(wù)的增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)...
  • 公開(kāi)了一種基于對(duì)話文本確定應(yīng)答文本的方法、裝置及電子設(shè)備，涉及語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)用戶的對(duì)話文本和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的當(dāng)前推理輪次，確定當(dāng)前待推理信息；確定當(dāng)前待推理信息對(duì)應(yīng)的浮點(diǎn)型值向量特征矩陣，浮點(diǎn)型值向量特征矩陣包括多列特征；...
  • 本申請(qǐng)涉及一種資源導(dǎo)出方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：響應(yīng)于客戶端觸發(fā)的資源導(dǎo)出請(qǐng)求，對(duì)資源導(dǎo)出請(qǐng)求進(jìn)行解析，得到待導(dǎo)出的資源對(duì)應(yīng)的參數(shù)字段集合以及至少一個(gè)資源類(lèi)型，參數(shù)字段集合中包括至少一個(gè)目標(biāo)參數(shù)字段；針對(duì)每個(gè)資源類(lèi)型，生成與資源類(lèi)型對(duì)應(yīng)...
  • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)遷移的一致性校驗(yàn)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：響應(yīng)于數(shù)據(jù)遷移過(guò)程中的校驗(yàn)指令，確定數(shù)據(jù)遷移過(guò)程中字段核對(duì)的粒度等級(jí)；根據(jù)所述粒度等級(jí)確定適用于一致性校驗(yàn)的至少一個(gè)目標(biāo)維度字段；分別在源數(shù)據(jù)庫(kù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建基于LSM樹(shù)的列式存儲(chǔ)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)；對(duì)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行數(shù)據(jù)分片操作；對(duì)各數(shù)據(jù)分片應(yīng)用列存壓縮技術(shù)，根據(jù)不同數(shù)據(jù)列特征選擇相應(yīng)的壓縮算法；構(gòu)建分布式查詢處理器，...
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