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  • 本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)庫(kù)雙向同步方法以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：源端數(shù)據(jù)庫(kù)集群接收外部插入的數(shù)據(jù)變更操作，更新源數(shù)據(jù)表并寫入第一歸檔日志得到第二歸檔日志，從第二歸檔日志中確定數(shù)據(jù)變更操作對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)變更記錄并上報(bào)至采集處理器系...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的智能問答方法及系統(tǒng)，包括：獲取原始文檔，對(duì)原始文檔進(jìn)行數(shù)據(jù)解析、識(shí)別、轉(zhuǎn)換以及向量化，構(gòu)建向量知識(shí)庫(kù)；獲取用戶問題并進(jìn)行向量化，轉(zhuǎn)為高維向量表示；基于向量化后的用戶問題和向量知識(shí)庫(kù)，采用語義匹配和關(guān)鍵詞匹配的混合...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種在線咨詢方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。其中，方法包括如下的步驟：響應(yīng)于接收到用戶客戶端的會(huì)話請(qǐng)求，按照預(yù)設(shè)選擇策略，從人工客服類型和智能客服類型中選擇目標(biāo)客服類型，會(huì)話請(qǐng)求是用戶客戶端響應(yīng)于用戶針對(duì)發(fā)布方發(fā)布的媒...
  • 本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜增強(qiáng)大語言模型的疾病檢索方法及裝置，涉及大語言模型和知識(shí)圖譜問答技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：構(gòu)建基于三元組形式的問答數(shù)據(jù)集，基于Neo4j實(shí)現(xiàn)五個(gè)主題的專科疾病知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)及可視化；獲取用戶提問的醫(yī)學(xué)問題，基于思維鏈...
  • 本申請(qǐng)公開了一種金融制度內(nèi)容的查詢方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括：預(yù)設(shè)金融制度文本查詢模型將與金融制度查詢文本語義匹配度最高的金融制度文本反饋至前端，其中，利用存在缺失字符的制度文件作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)初...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N文本處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品；方法包括：從對(duì)話文本提取第一對(duì)象的第一文本，第一文本中包含關(guān)鍵詞，從對(duì)話文本提取第二對(duì)象的第二文本，第二文本的對(duì)話時(shí)間早于第一文本的對(duì)話時(shí)間，若第二文本未包括與關(guān)鍵詞含義相同...
  • 本發(fā)明提供了一種向量數(shù)據(jù)庫(kù)的向量查詢方法與相關(guān)產(chǎn)品。其中上述方法包括構(gòu)建倒排索引的步驟，以及基于所述倒排索引進(jìn)行向量查詢的步驟。在上述建倒排索引的步驟中，先對(duì)各數(shù)據(jù)向量進(jìn)行預(yù)處理，以降低各所述數(shù)據(jù)向量的維度，然后再進(jìn)行聚類；在上述基于所述倒...
  • 本公開提供了信息推薦方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及大模型、智能推薦、智能體等人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可用于智慧金融等領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：響應(yīng)于接收到第一對(duì)象和第二對(duì)象間的當(dāng)前多輪對(duì)話，基于當(dāng)前多輪對(duì)話，確定第一對(duì)象的...
  • 一種基于面向?qū)傩愿拍罴s簡(jiǎn)的認(rèn)知評(píng)估方法，包括：基于知識(shí)點(diǎn)映射τ構(gòu)造形式背景；基于形式背景生成關(guān)于問題的對(duì)象直觀圖HQ；根據(jù)對(duì)象直觀圖HQ獲取面向?qū)傩愿拍罡竦乃袑?duì)象概念，得到面向?qū)傩愿拍顓f(xié)調(diào)集，刪...
  • 本申請(qǐng)是關(guān)于一種歌曲封面展示方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及用戶界面設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：響應(yīng)于應(yīng)用程序的音樂播放界面中播放的歌曲切換到目標(biāo)歌曲，在應(yīng)用程序的本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中查詢目標(biāo)歌曲的第一封面圖像；在查詢到第一封面圖像的情況下...
  • 一種運(yùn)行車輛熱力圖生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于汽車技術(shù)領(lǐng)域。其中，方法包括：確定滿足熱力圖查詢條件的目標(biāo)車輛；獲取目標(biāo)車輛的車輛信號(hào)數(shù)據(jù)，車輛信號(hào)數(shù)據(jù)中包括與車輛實(shí)時(shí)位置相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)道路切片的標(biāo)簽；從各目標(biāo)車輛的車輛信號(hào)數(shù)據(jù)中確定目標(biāo)道...
  • 本發(fā)明實(shí)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(duì)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(duì)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(kuò)散模型和自注意力機(jī)制的序列推薦方法，主要步驟包括：首先對(duì)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(jìn)行正向加噪，在此過程中訓(xùn)練出基于注意力機(jī)制的信息提取網(wǎng)絡(luò)。然后從高斯分布中隨機(jī)采樣噪聲樣本，再...
  • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于反饋平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理方法，包括：對(duì)用戶反饋的問題信息進(jìn)行關(guān)鍵內(nèi)容提取，并對(duì)提取的信息進(jìn)行加權(quán)算法處理，歸類出共性問題；對(duì)觀察團(tuán)的成員定義標(biāo)簽；將具有共性的問題與觀察團(tuán)的成員的標(biāo)簽進(jìn)行智能匹配，并由匹配的觀察團(tuán)成員進(jìn)行問題...
  • 本公開的實(shí)施例公開了目標(biāo)場(chǎng)景下的物品推薦方法和裝置。該方法的一具體實(shí)施方式包括：對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景下的物品圖像和物品文本進(jìn)行編碼，生成目標(biāo)場(chǎng)景下的待推薦物品特征；對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景下的用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，生成目標(biāo)場(chǎng)景下的用戶個(gè)人屬性特征；將目標(biāo)場(chǎng)景下的待...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種服務(wù)推薦方法、裝置、終端、存儲(chǔ)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(gè)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(gè)目...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N推薦信息的處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品；方法包括：獲取多個(gè)候選推薦序列和對(duì)象特征、內(nèi)容信息特征以及推薦信息特征；針對(duì)每個(gè)候選推薦序列執(zhí)行以下處理：對(duì)候選推薦序列進(jìn)行特征提取，得到候選推薦序列的第一序列特征，并將對(duì)...
  • 本公開的實(shí)施例公開了體檢檢查項(xiàng)目推薦方法、裝置及電子設(shè)備。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取目標(biāo)體檢對(duì)象對(duì)應(yīng)的第一待檢查項(xiàng)目隊(duì)列、導(dǎo)檢規(guī)則信息和第一待檢查項(xiàng)目隊(duì)列對(duì)應(yīng)的當(dāng)前項(xiàng)目排隊(duì)信息集；確定第一待檢查項(xiàng)目隊(duì)列中的每個(gè)第一待檢查項(xiàng)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(jìn)信息熵的綜合評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：收集每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，并對(duì)這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)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(dòng)力電池異常檢測(cè)方法：步驟1，對(duì)車輛運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟2，根據(jù)預(yù)處理后的車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)得到訓(xùn)練集和測(cè)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(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；步驟3，計(jì)算訓(xùn)練集中...
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