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  • 本申请涉及电力网络领域,提供了电力设备事故恢复的智能生成方法。所述方法包括:将关键语义要素转化为结构化查询指令;从电网监控系统中实时获取电网设备的运行状态数据,并将运行状态数据动态更新至预构建的电力知识图谱中;基于结构化查询指令,在更新的电...
  • 本申请公开了一种信创行业知识库的处理方法、装置、设备及存储介质。该信创行业故障处理知识库的处理方法包括:获取当前故障信息;将当前故障信息向量化,以生成当前故障向量;确定目标知识向量及目标匹配度;若目标匹配度小于第一预设阈值,则生成新增维修知...
  • 本发明提供了一种基于学习与对抗训练多源数据及知识图谱构建方法及系统,涉及企业级技术风险预警与决策支持技术领域;该方法首先在各客户端本地采用双路径标签生成策略处理数据并构建知识碎片,确保了知识提取的全面性和准确性;然后通过联邦学习框架下的对抗...
  • 本发明涉及一种基于知识图谱的现代服务业发展水平评价方法和系统。该方法包括:收集与现代服务业相关的文本文件并对其进行预处理;构建知识图谱;计算知识图谱中的政策新闻节点对行业的隶属度;计算现代服务业不同行业的关注度指数;构建现代服务业中每类服务...
  • 本申请公开了一种智慧城市知识图谱的构建方法、设备及介质,涉及知识图谱技术领域。方法包括:获取智慧城市中的多模态数据;使用视觉编码器对图像进行特征提取,生成图像特征序列,使用语言编码器对文本进行特征提取,生成文本特征序列;输入至特征融合层,通...
  • 本公开提供一种问题处理方法及装置、电子设备、存储介质,该方法包括:利用问题诊断智能体,确定待处理的问题并确定所述问题的问题类型;利用问题解决智能体和/或专家智能体,根据所述问题类型对所述问题进行处理,得到所述问题的响应结果;利用问题反馈智能...
  • 本发明公开了一种面向事件因果关系识别的能量对比学习与知识验证方法,属于深度学习、自然语言处理技术领域。针对现有模型在对比样本构造中存在质量低、易引入伪因果正例等问题,本发明提出了一种融合多源外部知识与大语言模型驱动因果推理的多阶段知识验证系...
  • 本申请公开了一种领域知识库建立及问答方法、系统、存储介质及程序产品,涉及人工智能技术领域。本申请收集目标专业领域的典型案例数据,通过通用大模型对典型案例中的任务问题进行多次独立的任务推理,生成多个不同的任务结果。指示通用大模型结合任务问题对...
  • 本发明公开了一种基于指令微调的用电优化建议成因溯源方法、系统、设备及介质,涉及电力系统优化技术领域。旨在解决传统用电优化建议成因分散、关联不清及缺乏解释性的问题。本发明包括:构建融合多源数据的用电领域本体与知识图谱,实现行为与建议信息的统一...
  • 本发明提供一种基于UML模型的关系导图自动构建与生成方法和装置,包括以下步骤:获取所有UML模型的信息;将UML模型进行分类:根据UML模型之间的上下级关系,从关系的最底层开始,将UML模型进行分类;根据模型类型,确定不同模型类型的处理方法...
  • 本发明提供基于知识图谱的知识分类、冲突消解与知识融合方法,包括:对新策略分支进行预处理,得到新策略分支向量,并生成策略分支置信度;根据新策略分支向量和相似度阈值,利用余弦相似度的表达式,在检索范围内确定待处理相似策略分支列表;对待处理相似策...
  • 本发明公开了一种受中国古代战争启发的战争艺术元启发式优化算法。战争艺术算法模拟了元帅决策,将军指挥和士兵执行的分层指挥结构来解决复杂优化问题。战争艺术算法的主要特征在于 : 分层与空间划分 : 将解空间划分为多个战区,并选举最优个体作为元帅...
  • 一种基于遗传算法的五轴进退刀方法,属于数控加工技术领域,包括步骤:步骤1:工件空间离散化处理;将刀具定义为圆柱体,用线性采样法对刀具路径进行分割;步骤2:基因编码处理,每个个体的染色体编码为一个路径点序列;步骤3:种群初始化处理,随机生成G...
  • 本发明公开了一种推理模型的数据布局自适应调整方法及相关装置,属于电力设备运维及边缘计算技术领域。该方法从TVM框架获取各算子的可融合属性,采用后序遍历方式遍历原模型计算图,从输出节点递归处理所有节点算子,初始默认输入数据布局为原布局DL0。...
  • 本发明公开了基于概率超网络的神经网络任务迁移快速适应方法,属于人工智能领域,包括元训练阶段与元测试阶段,包含构建概率超网络,所述概率超网络包括稀疏变分高斯过程模块和逆自回归流模块,所述稀疏变分高斯过程模块用于建模中间变量并处理不确定性,所述...
  • 本申请公开了一种基于物联网的设备故障诊断方法、装置及设备,涉及数据处理技术领域,通过自适应位置探索策略、最优解探索策略、自适应切线探索策略以及正弦探索策略自动寻优,保证了优化的全局性,又确保了收敛的快速性和精确性,最终能够以更少的计算资源、...
  • 本申请涉及一种基于类脑芯片的边端模型优化训练方法、装置和计算机设备。所述方法包括:对边端设备采集的多源数据进行噪声过滤和特征对齐处理,得到标准化数据,并基于标准化数据获取均衡样本集,基于均衡样本集对深度神经网络模型进行超参数调优,得到训练后...
  • 本发明实施例公开了一种模型训练方法和装置。本发明实施例在获取初始模型和训练样本集合后,根据各训练样本集合中的任务相关信息确定初始模型的输入,基于初始模型的多任务结构,利用初始模型的多个专家网络分别计算不同任务对应的嵌入稠密向量和共享的嵌入稠...
  • 本发明公开一种基于扰动推理的梯度校正联邦微调方法及系统,通过前向扰动推理与冲突梯度校正机制,在保证大模型精度的前提下,有效降低边端设备微调大模型的内存开销,缩短模型收敛时间。边端设备依据云端下发的随机种子生成多个扰动模型,并通过扰动推理高效...
  • 本发明公开了一种基于参数差异化传输的模型训练方法、设备、介质及产品。包括:客户端接收到服务器在当前迭代轮次下发的全局模型时,使用本地训练数据集对该全局模型进行训练,得到与全局模型中的每个模型层分别对应的本地训练参数。根据客户端预先判断并保存...
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