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  • 本发明涉及信息技术领域,提供一种时序知识图谱预测模型的训练方法及装置,通过利用基于时序逻辑规则的逻辑推理模型所具备的隐含数据发掘能力,并以此为纽带,以具有特征表达能力优势的神经网络预测模型,通过对隐含数据的可信度评价打分,为逻辑推理模型提供...
  • 本发明涉及人工智能领域,公开了家庭教育知识图谱构建与智能推送平台及方法,该平台包括:数据采集模块、家庭状态建模模块、干预规划模块和推送模块;家庭状态建模模块用于采集多模态数据,为各家庭成员构建状态矢量,并计算成员间的交互张力,从而生成能够全...
  • 本发明提供一种基于神经元归因和动态掩码的细粒度知识编辑方法,包括:获取大语言模型和其需新学习的目标知识,为该目标知识编辑多个知识模板;基于多个知识模板,对大语言模型的多层前馈神经网络进行神经元级别的归因量化,得到各层前馈神经网络中每个神经元...
  • 本发明涉及一种基于高效多语言知识共享的多语言知识图谱补全方法,属于自然语言处理技术领域。本发明首先利用Wikidata5M的英语知识图谱补全数据集,构建出包含英语、法语、意大利语、中文和日语的多语言知识图谱补全数据集;然后根据构建好的多语言...
  • 本发明涉及人工智能及新一代信息技术领域,具体涉及设备运维知识大模型构建方法与智能问答系统及设备。方法包括:S1:获取用户输入的问题描述文本;S2:对用户输入的问题描述文本进行语义解析和关键信息提取,得到关键信息;S3:基于关键信息从设备维护...
  • 本发明公开了一种用于农业科技交流学习的智慧平台系统,包括技术支撑层、三端应用层和数据中心层。本发明的有益效果是:数据中心层整合多源农业知识库,彻底解决信息碎片化问题,用户可一站式获取种植技术、政策法规及市场行情数据;智能匹配模块引入地域权重...
  • 本发明提供一种基于大模型的知识图谱构建方法、装置、设备及介质,涉及知识图谱技术领域,基于大模型的知识图谱构建方法包括:确定待构建知识图谱的结构化文本数据;将结构化文本数据输入大模型,得到结构化文本数据对应的多组第一实体关系对;基于图嵌入算法...
  • 本发明公开了一种知识图谱构建方法及构建系统,方法包括方法包括获取电网多源数据,分为结构化数据和非结构化数据;对结构化数据,提取数据向量间的因果、表里及并列关系;对非结构化数据,构建包含权重元素的事件模型;将事件模型的元素与结构化数据向量进行...
  • 本发明属于人工智能技术领域,尤其涉及一种基于大模型驱动的多智能体协作与动态提示案例的知识抽取方法,该方法包括:任务准备阶段;任务分类专家对文本实体类别进行分类;信息抽取专家对信息初步抽取;抽取结果审查专家审查抽取结果;抽取结果修改专家进行修...
  • 本申请公开了一种文档实体冲突检测方法及设备,方法包括:通过NLP模型对目标文档进行实体识别,确定目标文档的实体提及;将实体提及与知识库实体池的每个实体进行比对,进行实体提及消歧;之后根据实体属性类型、实体格式约束以及序列标注模型,对实体提及...
  • 本发明涉及一种基于多模态超声影像知识图谱的构建方法、设备、存储介质,方法包括:获取肿瘤灰阶超声影像,通过目标分割得到肿瘤边缘影像和肿瘤内部影像,分别提取对应的多模态的候选影像组学特征,结合肿瘤灰阶超声影像对应的肿瘤类型,形成包括多个样本的样...
  • 一种电网通道选择专题时空知识图谱构建、电网通道筛选的方法及装置,时空知识图谱构建的方法包括:获取与电网通道相关的数据资料和专家知识,基于数据资料和专家知识,构建电网通道选择数字底座,以及基于电网通道选择数字底座,构建电网通道选择专题时空知识...
  • 本说明书实施例提供一种评估结构化知识提示框架的方法、装置、设备及介质。方案包括:将第一提示词信息转换为向量化的第一样本数据,以及利用结构化知识提示框架将第一结构化背景知识转换为向量化的第一结构化知识提示信息,其中,第一结构化背景知识为与第一...
  • 本发明涉及一种电力行业知识库大模型提示工程设计方法及系统,属于大模型提示工程技术领域。其中,该方法包括收集电力行业知识数据,对所述电力行业知识数据进行预处理得到电力行业知识标准数据,根据所述电力行业知识标准数据构建电力行业知识库;根据所述电...
  • 本发明提出了一种基于强化学习和图神经网络的空域规划方法,旨在解决传统空域扇区规划方法存在设计繁杂、灵活性与泛化性欠佳的问题。本发明综合运用深度强化学习及图注意力神经网络技术构建模型,以均衡扇区工作负荷为划分目标并满足连通性约束。该方法包括输...
  • 本申请实施例提供一种基于高斯扰动的界面布局遗传算法变异方法及装置,通过生成多个初始布局种群,并在多个初始布局种群中确定当前迭代次数的父代布局种群,确定父代布局种群的交叉点和对应的交换基因片段,交换两个父代布局种群中对应的交换基因片段所对应的...
  • 本发明涉及大语言模型技术领域,具体是涉及一种混合专家模型的训练方法、装置、设备及介质。本发明每次迭代过程中,本地节点会产生用于激活远程节点群上的子网络的原始激活值,本发明压缩原始激活值,得到压缩激活值,之后本地节点将压缩激活值发送至远程节点...
  • 本申请提供一种基于低秩近似量化的联邦训练微调方法及装置,方法包括:将当前迭代训练轮次的初始本地生成式语言模型对应的原始权重矩阵进行多轮的基于量化及低秩近似处理的交替优化,以得到原始权重矩阵对应的目标整数权重矩阵以及目标低秩近似矩阵;采用本地...
  • 本发明属于人工智能领域,提供一种云端AI模型训练方法及云端AI系统,包括采集多个用户在使用神经电刺激设备过程中的多模态状态数据与刺激响应数据;构建跨用户的刺激响应演化矩阵;基于所述刺激响应演化矩阵,提取多个个体特征子空间与一个共享响应核心子...
  • 本发明公开了一种模型更新方法、装置、设备和存储介质,涉及计算机技术领域,该方法包括:基于上游终端设备的上游数据对待训练模型进行训练并对训练得到的模型参数添加噪声以确定上游更新参数;基于下游终端设备的下游数据对待训练模型进行训练得到下游初始参...
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