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  • 本公开涉及人机对话技术领域,具体而言,涉及用户画像的构建方法、装置、设备及计算机程序产品。用户画像的构建方法包括:获取用户的历史对话信息;基于所述历史对话信息提取对话实体,并根据预设的关系类型确定所述对话实体间的关系;根据先验知识对所述对话...
  • 本申请涉及一种基于人工智能的业务系统问题分析方法、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品,可用于人工智能技术领域。该方法包括:接收问题分析请求,从问题分析请求中解析出目标场景标识;从日志数据库中,获取与目标场景标识对应的目标日志数据...
  • 本发明公开了一种产业图谱建设方法、系统及其应用,一种产业图谱建设方法,包括以下步骤:S1、构建产业图谱数据库,以产业链为框架,深度融合产业生态各维度关键信息,形成动态更新的结构化知识体系;S2、构建多特征供需智能撮合模块,实现科技成果与需求...
  • 本发明提供一种时空知识图谱问答方法、系统、设备及存储介质,涉及自然语言处理技术领域,所述方法包括:根据自然语言问题,对时空知识图谱中的关系进行排序,得到Top‑K关系集合;通过提示词驱动大模型,从自然语言问题中抽取隐性时间信息和隐性空间信息...
  • 本发明涉及领域知识抽取与数据处理技术领域,公开了一种基于领域知识自抽取的推理模型训练方法,该方法包括:从非结构化领域资料中获取数据,生成领域数据集,并抽取知识三元组,通过Neo4j图数据库构建领域知识图谱,融合符号化方法、图神经网络GNN和...
  • 本发明公开了一种低代码应用智能生成用户操作手册的方法及系统,针对传统人工编写操作手册效率低、维护成本高及难以适配动态应用的难题。该方法通过AI解析低代码应用元数据(表单、流程、权限规则等),利用知识图谱建模操作逻辑;采用自然语言生成(NLG...
  • 本申请公开了一种知识表示方法、装置、设备、存储介质及程序产品,其中,所述方法包括:基于第一模型,确定第一数据对应的多个不同类型的知识模型;其中,所述第一模型为通用的知识模型;对所述多个不同类型的知识模型进行关系抽取,得到所述多个不同类型的知...
  • 一种电子装置与大语言模型强化方法。所述方法适用于包括显示装置与存储装置的电子装置,并包括下列步骤。侦测施于大语言模型的使用者界面的界面操作。当界面操作符合目标操作,判断目标应用程序是否执行中。当目标应用程序执行中,收集与目标应用程序相关的文...
  • 本发明涉及无线通信技术领域,具体涉及一种改进Transformer模型、信道知识地图构建方法及构建精度计算方法。信道知识地图构建方法,包括以下步骤:获取目标通信区域的俯视快拍图,并将所述俯视快拍图编码为一个n×n的二元环境编码矩阵 E,其中...
  • 本发明涉及时序知识图谱推理技术领域,提供了基于多视图和长短期层级关系的知识图谱表示学习模型,包括多视图构建模块、嵌入编码模块和融合解码模块。多视图构建模块从历史子图序列中提取完整、查询相关和查询无关三种视图,并连接不同时间戳的相同实体以构建...
  • 本发明公开了一种水下目标搜救策略确定方法、装置、设备及存储介质。包括:获取目标海域的海洋环境信息,根据海洋环境信息计算水下目标的运动特性,构建动力学模型;基于蒙特卡洛算法,结合动力学模型预测水下目标的目标轨迹;构建网格概率模型,基于网格概率...
  • 本发明涉及人工智能与特征选择领域,具体涉及一种基于三人投票规则的特征选择元启发式算法方法。本发明的方法包括以下步骤:首先构建二进制编码的初始特征子集种群;其次在每次迭代中随机选择三个个体组成一组,并基于逐位多数投票规则生成新的候选特征子集;...
  • 本发明涉及一种基于层级多智能体框架的深度搜索方法、设备及介质,其中方法包括以下步骤:建立由决策智能体与搜索智能体组成的层级架构,二者交替执行,其中,决策智能体基于已有信息进行推理,判断是否需要调用搜索智能体,若需要,则向搜索智能体发出搜索请...
  • 本申请属于水下目标搜索技术领域,具体公开了一种无人潜航器集群目标的搜索方法。本申请首先侦听无人潜航器的信号,并基于所述信号获取各无人潜航器的活动范围;再根据所述活动范围对所有无人潜航器进行聚类,划分出无人潜航器的集群;根据所述集群中各无人潜...
  • 本发明涉及深度学习超参数优化技术领域,具体为面向深度学习模型的多目标超参数联合优化方法及系统。具体实现过程包括:获取深度学习模型当前超参数,生成学习轨迹向量,并进行效用预测生成学习效用投影;基于学习效用投影与当前帕累托最优前沿的支配关系,对...
  • 本发明提供了一种融合改进灰狼算法与BiLSTM的低压台区EV集群参数预测方法和相关装置,包括基于闵可夫斯基求和理论对多个EV个体进行聚合建模,得到EV集群的联合可调度边界;采用灰狼优化算法对BiLSTM神经网络的超参数进行优化,得到超参数最...
  • 本发明公开一种基于熵感知扩散的测试时间适应方法及系统,用于解决机器学习模型在测试阶段因输入数据分布偏移导致的性能下降问题。该方法包括以下步骤:利用信息熵计算测试样本的不确定性,筛选出可信的候选标签集以缩小采样空间;采用无分类器引导的扩散模型...
  • 本申请提供一种PPT生成模型的训练方法、装置、介质及设备,所述方法用于联合训练大纲生成模型和PPT生成模型,其中,大纲生成模型用于将JSON文件转化为对应PPT大纲,PPT生成模型用于将PPT大纲转化为对应JSON文件,所述方法包括:步骤1...
  • 本发明属于人工智能领域,提供了一种基于区块链的训练架构的训练方法、装置和电子设备,所述方法包括:通过训练架构中的区块链的任务管理合约生成训练任务,训练任务包括训练任务参数,训练任务参数包括:刺激种类和输入序列;通过训练架构中的多个生物神经元...
  • 本发明涉及一种基于子图划分的通信高效去中心化联邦学习方法,包括:构建去中心化联邦学习环境的物理网络拓扑图;将物理网络拓扑图划分为无冲突子图,并为每个无冲突子图设置混合矩阵;以最小化总的迭代时间为目标,构建问题约束模型;以最小化当前无冲突子图...
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