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  • 本發(fā)明適用于職業(yè)測(cè)評(píng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于大模型的職業(yè)測(cè)評(píng)方法，所述方法包括：S100：獲取測(cè)評(píng)對(duì)象針對(duì)職業(yè)測(cè)評(píng)問(wèn)卷填寫(xiě)的自我評(píng)價(jià)，抽取出所述職業(yè)測(cè)評(píng)問(wèn)卷中的題目，基于預(yù)設(shè)的抓取權(quán)限，獲取測(cè)評(píng)對(duì)象的聊天記錄，并將所述聊天記錄輸入到預(yù)先構(gòu)建完...
  • 本發(fā)明涉及應(yīng)急救援技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種搶險(xiǎn)救災(zāi)預(yù)案生成方法及裝置，本發(fā)明通過(guò)融合多個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，形成空間數(shù)據(jù)，為搶險(xiǎn)救災(zāi)預(yù)案的生成提供更為全面的信息支持，這種綜合性的數(shù)據(jù)處理方式，使得搶險(xiǎn)救災(zāi)預(yù)案更加符合實(shí)際情況，提高了搶險(xiǎn)救災(zāi)預(yù)案...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于項(xiàng)目安全指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、系統(tǒng)及設(shè)備，首先，根據(jù)項(xiàng)目在資源環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)層面采集的安全指標(biāo)數(shù)據(jù)；然后根據(jù)三級(jí)安全指標(biāo)層次模型中的三級(jí)安全指標(biāo)的從屬關(guān)系，采集對(duì)第三級(jí)安全指標(biāo)的評(píng)估數(shù)據(jù)；接著基于對(duì)第三級(jí)安全...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種應(yīng)用于淹沒(méi)植被水流的漂流魚(yú)卵存活預(yù)測(cè)方法，涉及生物監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：確定待研究區(qū)域和待預(yù)測(cè)目標(biāo)，獲取魚(yú)卵參數(shù)變化曲線、植被特性參數(shù)和其他影響參數(shù)；確定當(dāng)前周期的輸入?yún)?shù)，通過(guò)漂流魚(yú)卵存活預(yù)測(cè)模型進(jìn)行計(jì)算：計(jì)算每顆魚(yú)卵...
  • 本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種純電動(dòng)自動(dòng)駕駛出租車(chē)換電站布局優(yōu)化方法及裝置。該方法獲取換電站的換電需求數(shù)據(jù)，得到需求分布，確定預(yù)算不確定集，獲取換電站備選點(diǎn)、換電站最大電池容量和換電站系統(tǒng)成本信息，并輸入考慮換電需求不確定的設(shè)施選...
  • 本發(fā)明提供一種基于多源時(shí)序遙感數(shù)據(jù)的水稻產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)信息化與遙感技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，所述方法包括：通過(guò)采集多光譜數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，并利用高精度衛(wèi)星定位系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)地理定位，以獲取多源無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)；對(duì)多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行相機(jī)內(nèi)定...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種線上服務(wù)預(yù)約方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及遠(yuǎn)程服務(wù)領(lǐng)域，該方法包括：利用任務(wù)管理系統(tǒng)響應(yīng)用戶(hù)端的改約操作，修改線上服務(wù)任務(wù)的預(yù)約執(zhí)行時(shí)段，得到改約結(jié)果；基于改約結(jié)果生成通知事件；利用通知事件觸發(fā)消息管理系統(tǒng)向用戶(hù)...
  • 本發(fā)明屬于大模型思維圖技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種面向常識(shí)問(wèn)答的大模型思維圖提示學(xué)習(xí)系統(tǒng)，本發(fā)明提供的所述面向常識(shí)問(wèn)答的大模型思維圖提示學(xué)習(xí)系統(tǒng)包括：知識(shí)圖譜生成模塊、思維圖推理模塊、提示學(xué)習(xí)模塊、領(lǐng)域適應(yīng)模塊、推理可解釋性模塊。本發(fā)明提供了一種面...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多樣性SQL強(qiáng)化的ICL大語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)查詢(xún)生成方法及系統(tǒng)，方法包括：S1、確定目標(biāo)查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取數(shù)據(jù)庫(kù)Schema；S2、將數(shù)據(jù)庫(kù)Schema向量化處理后存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)元信息向量庫(kù)；S3、將SQL樣例集中的SQL語(yǔ)句向量...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答方法，包括：獲取用于構(gòu)建知識(shí)圖譜的能源知識(shí)數(shù)據(jù)；基于能源知識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行文本語(yǔ)義設(shè)計(jì)，得到數(shù)據(jù)實(shí)體和數(shù)據(jù)實(shí)體之間的數(shù)據(jù)關(guān)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于理由驗(yàn)證和反饋增強(qiáng)的大模型關(guān)系提取方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：對(duì)大語(yǔ)言模型采用因果干預(yù)與觀察的方法收集無(wú)偏差和有偏差理由；以步驟1獲得的無(wú)偏差理由與偏差理由訓(xùn)練理由監(jiān)督器；采用訓(xùn)練后的理由監(jiān)督器迭代地驗(yàn)證輸出理由，并根據(jù)經(jīng)...
  • 本發(fā)明提供了一種報(bào)告內(nèi)容自動(dòng)生成方法、裝置及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取實(shí)時(shí)輸入的報(bào)告內(nèi)容；判斷實(shí)時(shí)輸入的報(bào)告內(nèi)容是否存在待補(bǔ)全標(biāo)識(shí)；當(dāng)實(shí)時(shí)輸入的報(bào)告內(nèi)容存在所述待補(bǔ)全標(biāo)識(shí)時(shí)，用戶(hù)繼續(xù)實(shí)時(shí)輸入報(bào)告內(nèi)容，直至基于人工智能模型結(jié)合...
  • 本發(fā)明提供一種考慮功率變化與數(shù)據(jù)重構(gòu)誤差的數(shù)字儲(chǔ)能系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法及裝置，其中的方法包括：構(gòu)建表征數(shù)字儲(chǔ)能系統(tǒng)中儲(chǔ)能變流器的功率大小和功率波動(dòng)強(qiáng)度影響的二維狀態(tài)概率模型，并基于二維狀態(tài)概率模型、儲(chǔ)能變流器的元器件熱應(yīng)力因子和元器件溫度循環(huán)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種航空醫(yī)療救援任務(wù)仿真系統(tǒng)及方法，包括：任務(wù)想定模塊，任務(wù)想定模塊包括：想定數(shù)據(jù)庫(kù)模塊以及任務(wù)想定部署界面；想定數(shù)據(jù)庫(kù)模塊用于提供醫(yī)療救援航空器裝備及醫(yī)療裝備數(shù)據(jù)庫(kù)，病患生存模型信息數(shù)據(jù)庫(kù)，任務(wù)想定部署界面用于對(duì)本次任務(wù)進(jìn)行想...
  • 本發(fā)明提供一種巖土材料孔隙率分布曲線的修正方法和修正裝置，其修正方法包括獲取土體樣本的實(shí)際孔隙率n0、利用壓汞法測(cè)得的土體樣本關(guān)于孔徑r的孔隙率分布曲線n(r)和土體樣本的實(shí)測(cè)孔隙率n，并基于以上參數(shù)建立孔徑為r時(shí)土體...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于隨機(jī)近端優(yōu)化的隱私保護(hù)優(yōu)化方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在添加差分隱私噪聲后導(dǎo)致模型性能下降的問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)方案是：獲取圖像數(shù)據(jù)集，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理；選取現(xiàn)有包括輸入層、隱藏層、輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N服務(wù)授權(quán)方法及相關(guān)裝置；服務(wù)授權(quán)方法包括：響應(yīng)于針對(duì)第一服務(wù)的授權(quán)請(qǐng)求，確定第一服務(wù)的機(jī)器碼，以及第一服務(wù)的服務(wù)類(lèi)型；通過(guò)加密程序中設(shè)置的與服務(wù)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的第一私鑰，對(duì)第一服務(wù)的機(jī)器碼進(jìn)行加密處理，得到授權(quán)文件；確定授權(quán)文件的...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于自適應(yīng)參數(shù)DBSCAN的飛行器異常檢測(cè)方法，其實(shí)現(xiàn)方案為，通過(guò)Z?score標(biāo)準(zhǔn)化處理飛行器的緯度、經(jīng)度、高度、速度數(shù)據(jù)，通過(guò)距離矩陣生成eps?list；利用二分搜索優(yōu)化法優(yōu)化eps?list中的eps值，將其對(duì)應(yīng)的mi...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N應(yīng)用于地鐵故障的智能運(yùn)維方法、裝置及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。在該方法中，獲取針對(duì)目標(biāo)地鐵的多源數(shù)據(jù)，多源數(shù)據(jù)包括傳感器數(shù)據(jù)、維修記錄以及設(shè)備日志；根據(jù)多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建得到故障知識(shí)圖譜；采用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)多源數(shù)據(jù)和故障知識(shí)圖譜...
  • 本公開(kāi)提供一種基于時(shí)空擴(kuò)散生成網(wǎng)絡(luò)的事件序列預(yù)測(cè)方法。包括兩個(gè)部分：事件序列的時(shí)空特征提取和去噪擴(kuò)散模塊；事件序列的時(shí)空特征提取包含事件空間關(guān)聯(lián)建模模塊、事件空間關(guān)聯(lián)嵌入模塊和事件時(shí)間關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)與嵌入模塊三個(gè)模塊；去噪擴(kuò)散模塊接收時(shí)空特征提取...
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