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  • 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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和所述非結(jié)構(gòu)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...
  • 本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)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(shù)領域，包括構(gòu)建基于LSM樹的列式存儲分布式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)；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(shù)，根據(jù)不同數(shù)據(jù)列特征選擇相應的壓縮算法；構(gòu)建分布式查詢處理器，...
  • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)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...
  • 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(shù)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...
  • 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(guān)，...
  • 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、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?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...
  • 本發(fā)明提供了一種場景工況構(gòu)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(gòu)建實車工況數(shù)據(jù)庫；S2，基于實車工況數(shù)據(jù)庫，構(gòu)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針對電壓暫降的負荷損失評估方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：獲取預設時間段內(nèi)的第一樣本集，并將第一樣本集平均分為K個第一子集；根據(jù)K個第一子集確定第一目標模型參數(shù)組合；根據(jù)第一目標模型參數(shù)組合確定第一隨機森林評估模型；根據(jù)第一隨...
  • 本發(fā)明公開了一種敞開式TBM巖爆致卡風險預警方法，包括：將TBM的運行狀態(tài)劃分為正常掘進狀態(tài)、卡機預警狀態(tài)和卡機狀態(tài)三種狀態(tài)；篩選出關(guān)鍵運行參數(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)集劃分為訓練集和測試集；對訓練集進行預處理...
  • 本發(fā)明公開了一種二氧化硫污染源擴散模擬預測方法，包括使用多光譜成像分析采集污染源排放的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，分類污染源，識別污染源的集中區(qū)域，將污染源的集中區(qū)域定義為污染“熱點”；使用反向計算技術(shù)，估算污染源的排放強度，對污染物排放的時間變化進行建...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N權(quán)限調(diào)用方法、裝置、計算機設備及可讀存儲介質(zhì)，包括：獲取用戶終端中待部屬的多個功能模塊的模塊信息，至少包括功能模塊對應的模塊標識、操作系統(tǒng)類型、協(xié)議類型和待調(diào)用的權(quán)限類型；根據(jù)多個操作系統(tǒng)類型、協(xié)議類型和權(quán)限類型生成沙盒環(huán)境...
  • 本申請公開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)要素數(shù)據(jù)和控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；基于電力功能需求構(gòu)建目標數(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)要素數(shù)據(jù)；運用人工智能算法學...
  • 本發(fā)明公開了一種預測導線覆冰增長的計算方法，其特征在于：所述方法包括：步驟1、將流場計算域分為勢流區(qū)和近壁區(qū),進而得到計算域中所有待求點的空氣速度分布；步驟2、結(jié)合水滴運動控制方程和二分法迭代逼近方式尋找零碰撞導線表面極限碰撞點；步驟3、將...
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