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  • 本發(fā)明提供了一種場景工況構建方法及基于所述方法的車輛能量管理系統(tǒng)，其中方法包括：S1，收集某園區(qū)場景下車輛的實車工況，并構建實車工況數(shù)據(jù)庫；S2，基于實車工況數(shù)據(jù)庫，構建基于微行程片段的工況狀態(tài)識別方法，通過識別微行程工況片段的狀態(tài)，生成工...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N日度用電量增長的多氣象因素量化方法、設備及介質(zhì)，根據(jù)本申請的方法包括：獲取預設時間段內(nèi)的初始氣象數(shù)據(jù)，并通過對所述初始氣象數(shù)據(jù)補齊操作獲取氣象指標數(shù)據(jù)；將所述氣象指標數(shù)據(jù)劃分為初始氣象指標和合成氣象指標；將所述氣象指標、合成...
  • 本申請涉及用于加速密集三維（3D）分組卷積的方法和設備。該方法包括：接收輸入特征圖；生成輸入特征圖的分組標簽矩陣，該分組標簽矩陣用于將輸入特征圖劃分為多個不相交輸入分組；基于分組標簽矩陣來同時對多個不相交輸入分組執(zhí)行卷積操作；以及利用多個不...
  • 本申請實施例公開了一種用于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)M個庫表名稱，從M個數(shù)據(jù)表中，篩選數(shù)據(jù)表類型為分庫分表類型的K個目標數(shù)據(jù)表；根據(jù)K個目標數(shù)據(jù)表對應的K個目標庫表名稱，確定K個目標數(shù)據(jù)表分別對應的庫表名稱...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N信息處理方法、裝置、設備、存儲介質(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象的對象信息中，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；對文本信息和第二提示信息進行第...
  • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的重排序方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。本發(fā)明提供的基于大語言模型的重排序方法，包括：獲取多個待排序的段落；利用滑動窗口策略將所述多個待排序的段落分窗口依次輸入至重排序語言模型中，對于每個窗口，使所述重排序語言模型...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N信息處理方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：獲取第一問答對話中第一用戶發(fā)送的第一文本；將包括目標問題的第一提示詞發(fā)送至第一語言模型，接收第一語言模型返回的第一推薦信息；當利用第二語言模型確定第一問答對話與目標對象相關，...
  • 本公開的實施例公開了業(yè)務問答信息生成方法、裝置、設備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實施方式包括：接收用戶輸入的對應目標業(yè)務的問題信息；對所述問題信息進行重寫處理，得到重寫問題信息；對所述重寫問題信息進行對應所述目標業(yè)務的增強處理，得到增強...
  • 公開了一種基于對話文本確定應答文本的方法、裝置及電子設備，涉及語言處理技術領域。該方法包括：根據(jù)用戶的對話文本和神經(jīng)網(wǎng)絡模型的當前推理輪次，確定當前待推理信息；確定當前待推理信息對應的浮點型值向量特征矩陣，浮點型值向量特征矩陣包括多列特征；...
  • 本申請涉及一種資源導出方法、裝置及設備，該方法包括：響應于客戶端觸發(fā)的資源導出請求，對資源導出請求進行解析，得到待導出的資源對應的參數(shù)字段集合以及至少一個資源類型，參數(shù)字段集合中包括至少一個目標參數(shù)字段；針對每個資源類型，生成與資源類型對應...
  • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術領域，公開了一種數(shù)據(jù)遷移的一致性校驗方法、裝置、設備及介質(zhì)，包括：響應于數(shù)據(jù)遷移過程中的校驗指令，確定數(shù)據(jù)遷移過程中字段核對的粒度等級；根據(jù)所述粒度等級確定適用于一致性校驗的至少一個目標維度字段；分別在源數(shù)據(jù)庫和目標數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種企業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)庫管理技術領域，包括構建基于LSM樹的列式存儲分布式數(shù)據(jù)庫架構；對分布式數(shù)據(jù)庫執(zhí)行數(shù)據(jù)分片操作；對各數(shù)據(jù)分片應用列存壓縮技術，根據(jù)不同數(shù)據(jù)列特征選擇相應的壓縮算法；構建分布式查詢處理器，...
  • 本發(fā)明公開了一種基于AI技術的風控數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于機器學習算法從各種數(shù)據(jù)源收集風控數(shù)據(jù)；通過異常檢測模型對不準確或不完整的風控數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗；通過孤立森林模型和支持向量機模型與已知的準確數(shù)據(jù)樣本進行對比驗...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括業(yè)務端和處理端，所述處理端包括采集模塊、存儲模塊、質(zhì)檢模塊、處理模塊、調(diào)度模塊以及可視化模塊；所述存儲模塊用于將所述結構化數(shù)據(jù)和所述非結構化數(shù)據(jù)均儲存在預設數(shù)據(jù)庫內(nèi)；所述質(zhì)檢模塊用于獲取...
  • 本申請公開了一種DMA數(shù)據(jù)傳輸方法及裝置，涉及計算機技術領域。該方法包括：從第一PCIe設備的內(nèi)存中獲取DMA描述符；基于DMA描述符，從第一PCIe設備的內(nèi)存中讀取待傳輸數(shù)據(jù)；通過PCIe報文，將待傳輸數(shù)據(jù)傳輸?shù)紻MA描述符對應的目標地址...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N頁表預取方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，其中，該方法包括：根據(jù)目標進程的多個連續(xù)的歷史頁表請求，確定多個歷史請求間隔步長以及多個歷史請求方向，根據(jù)各歷史請求間隔步長、各歷史請求方向以及目標進程的預取配置信息，確定是否執(zhí)行頁表預取...
  • 本申請涉及計算機和金融科技技術領域，公開了一種基于Runtime的日志收集方法及裝置、存儲介質(zhì)、計算機設備，該方法應用于移動設備的日志收集應用程序中，包括：運行日志收集應用程序，通過所述日志收集應用程序創(chuàng)建基于Runtime類的子進程；使用...
  • 本申請公開了一種確定服務器故障排除信息的方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，屬于運維領域。本實施例利用MR設備采集服務器故障的數(shù)據(jù)；根據(jù)數(shù)據(jù)生成服務器故障場景的3D模型，并基于數(shù)據(jù)對故障服務器進行故障信息的標注；從云服務器獲取包括服務器的故障場景、...
  • 本申請?zhí)峁┮环N故障定位方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及計算機技術領域。應用于ARM架構的系統(tǒng)，ARM架構的系統(tǒng)包括：IO設備、處理器和物理內(nèi)存，處理器中包括系統(tǒng)內(nèi)存管理單元，IO設備通過系統(tǒng)內(nèi)存管理單元訪問物理內(nèi)存，該方法包括：獲取系統(tǒng)...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N內(nèi)存泄露定位方法、裝置及智能運維管理設備；包括：獲取在預設歷史時間段內(nèi)對動態(tài)內(nèi)存進行多次內(nèi)存采樣得到的多個內(nèi)存采樣結果；內(nèi)存采樣結果包括動態(tài)內(nèi)存的開辟點集合、與開辟點集合中每一開辟點對應的標記點集合和標記點集合中的每一標記點...
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