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  • 本發(fā)明實施例提供一種金融服務(wù)的客戶畫像分析方法及系統(tǒng)，屬于用戶畫像技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：響應(yīng)于目標(biāo)客戶的授權(quán)信息，采集目標(biāo)客戶的業(yè)務(wù)相關(guān)信息；對所述業(yè)務(wù)相關(guān)信息執(zhí)行預(yù)處理，并基于預(yù)處理后的業(yè)務(wù)相關(guān)信息構(gòu)建對應(yīng)目標(biāo)客戶的客戶畫像；基于所述客...
  • 本發(fā)明公開了一種基于擴散模型和自注意力機制的序列推薦方法，主要步驟包括：首先對于輸入的用戶歷史行為序列、候選推薦物品通過嵌入層獲得嵌入表示，之后進行正向加噪，在此過程中訓(xùn)練出基于注意力機制的信息提取網(wǎng)絡(luò)。然后從高斯分布中隨機采樣噪聲樣本，再...
  • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于反饋平臺的數(shù)據(jù)處理方法，包括：對用戶反饋的問題信息進行關(guān)鍵內(nèi)容提取，并對提取的信息進行加權(quán)算法處理，歸類出共性問題；對觀察團的成員定義標(biāo)簽；將具有共性的問題與觀察團的成員的標(biāo)簽進行智能匹配，并由匹配的觀察團成員進行問題...
  • 本公開的實施例公開了目標(biāo)場景下的物品推薦方法和裝置。該方法的一具體實施方式包括：對目標(biāo)場景下的物品圖像和物品文本進行編碼，生成目標(biāo)場景下的待推薦物品特征；對目標(biāo)場景下的用戶歷史數(shù)據(jù)進行編碼，生成目標(biāo)場景下的用戶個人屬性特征；將目標(biāo)場景下的待...
  • 本申請實施例公開了一種服務(wù)推薦方法、裝置、終端、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。包括：確定推薦需求信息的第一服務(wù)列表，第一服務(wù)列表包括滿足推薦需求的多個候選服務(wù)，推薦需求信息用于表示終端當(dāng)前推薦服務(wù)的需求；基于推薦需求信息，確定多個目...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N推薦信息的處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品；方法包括：獲取多個候選推薦序列和對象特征、內(nèi)容信息特征以及推薦信息特征；針對每個候選推薦序列執(zhí)行以下處理：對候選推薦序列進行特征提取，得到候選推薦序列的第一序列特征，并將對...
  • 本公開的實施例公開了體檢檢查項目推薦方法、裝置及電子設(shè)備。該方法的一具體實施方式包括：獲取目標(biāo)體檢對象對應(yīng)的第一待檢查項目隊列、導(dǎo)檢規(guī)則信息和第一待檢查項目隊列對應(yīng)的當(dāng)前項目排隊信息集；確定第一待檢查項目隊列中的每個第一待檢查項目在導(dǎo)檢規(guī)則...
  • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于改進信息熵的綜合評價方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：收集每個評價對象的指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，并對這些原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到指標(biāo)的歸一化矩陣；根據(jù)得到的歸一化矩陣，計算各指標(biāo)的信息熵，并引入指標(biāo)間的相關(guān)...
  • 本發(fā)明公開了一種大數(shù)據(jù)框架下基于重要樣本篩選的動力電池異常檢測方法：步驟1，對車輛運行歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；步驟2，根據(jù)預(yù)處理后的車輛運行數(shù)據(jù)得到訓(xùn)練集和測試集；確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)并將訓(xùn)練集輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進行預(yù)訓(xùn)練；步驟3，計算訓(xùn)練集中...
  • 本發(fā)明公開了一種奶牛血液代謝組缺失值的填充方法及系統(tǒng)，屬于代謝指標(biāo)檢測和數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域。所述的奶牛血液代謝組缺失值的填充方法，包括以下步驟：采集奶牛的全血血樣，獲取血漿代謝組和血清代謝組數(shù)據(jù)；對血漿代謝組、血清代謝組數(shù)據(jù)以及兩組代謝組數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種變電設(shè)備電力數(shù)據(jù)故障缺陷采集分析系統(tǒng)，涉及電力故障缺陷分析技術(shù)領(lǐng)域。然而目前分析復(fù)合故障的特征和規(guī)律模塊層面的故障定位往往不夠迅速和準(zhǔn)確。不同模塊的故障預(yù)警機制可能存在差異，且模塊之間的協(xié)同診斷能力較弱，本發(fā)明通過計算嫌疑單...
  • 本發(fā)明提出了抗強噪聲影響的配電網(wǎng)寬頻干擾溯源方法及系統(tǒng)，包括：獲取電壓關(guān)聯(lián)矩陣、待估計量向量及三相諧波電流向量；利用電壓關(guān)聯(lián)矩陣、待估計量向量及三相諧波電流向量建立參數(shù)估計方程，對參數(shù)估計方程進行處理建立變權(quán)重最小二乘表達式；針對變權(quán)重最小...
  • 本發(fā)明提供一種軋機壽命的預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：接收至少一個傳感器發(fā)送的第一軋機的第一運行數(shù)據(jù)；對所述第一運行數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到目標(biāo)運行數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括如下至少一項：數(shù)據(jù)清洗處理、數(shù)據(jù)歸一化處理和特征提取處...
  • 本發(fā)明提供一種結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線損分析方法、系統(tǒng)及裝置，方法包括：收集并處理電網(wǎng)節(jié)點特征和邊特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建線損標(biāo)簽以作為WGAN生成目標(biāo)和GNN的監(jiān)督學(xué)習(xí)基礎(chǔ)；設(shè)計生成對抗網(wǎng)絡(luò)WGAN，其中生成器網(wǎng)絡(luò)通過隨機噪聲輸入生成節(jié)點特...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的降水估算方法，包括以下步驟：S1.獲取多源遙感數(shù)據(jù)，并對獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；S2.基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行特征提取，并構(gòu)建降維特征向量；S3.將降維特征向量的矩陣作為數(shù)據(jù)輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計損失函...
  • 本發(fā)明公開一種融合物理約束的多尺度極端大風(fēng)事件AI識別方法、裝置及介質(zhì)，涉及大氣科學(xué)與人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過整合多尺度氣象數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一種新穎的多尺度極端大風(fēng)事件識別模型。該模型通過多尺度特征提取、特征融合共享以及多任務(wù)輸出三個模塊，...
  • 本申請公開了一種多模態(tài)大模型訓(xùn)練方法，應(yīng)用于多模態(tài)大模型的訓(xùn)練，所述多模態(tài)大模型的模型架構(gòu)中，掛載有多個單模態(tài)，通過獲取訓(xùn)練樣本，并確定所述訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)類型；自所述多模態(tài)大模型的模型架構(gòu)中確定與所述數(shù)據(jù)類型對應(yīng)的單模態(tài)，并以所述單模態(tài)對所...
  • 本發(fā)明提供一種基于預(yù)訓(xùn)練大語言模型的航跡預(yù)測方法與裝置，涉及人工智能領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)飛機的歷史航跡數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到航跡序列；構(gòu)建提示詞，并將提示詞輸入到預(yù)訓(xùn)練大語言模型中，得到詞嵌入表示；提示詞包含航跡預(yù)測任務(wù)描述與航跡...
  • 本發(fā)明公開了一種多機器學(xué)習(xí)結(jié)合加權(quán)投票機制的漏電流波形匹配方法，涉及漏電流檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：S1、電流數(shù)據(jù)的預(yù)處理；S2、電流數(shù)據(jù)的特征提取；S3、多機器學(xué)習(xí)模型的建立與訓(xùn)練；S4、多機器學(xué)習(xí)模型結(jié)合加權(quán)投票機制的漏電流波形匹配。該多...
  • 本發(fā)明提出了一種變壓器異常狀態(tài)識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：構(gòu)建變壓器實體對應(yīng)的數(shù)字孿生體模型，將變壓器設(shè)備運行信息以及電氣參數(shù)信息保存到孿生數(shù)據(jù)庫中；利用孿生數(shù)據(jù)庫中初始故障特征樣本數(shù)據(jù)，對基于正交全局和局部保持嵌入的特征提取算法模型進行訓(xùn)...
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