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  • 本发明公开了一种基于大语言模型的专业知识领域数据处理方法, 涉及自然语言处理技术领域, 该方法包括以下具体步骤:知识图谱驱动的多模态预处理:收集专业领域知识图谱、文本、图像和音频数据, 本发明通过知识图谱驱动的多模态预处理, 有效提高了数据...
  • 本发明公开了一种基于信息加工动态图的知识追踪方法, 包括知识追踪的信息处理动态模型, 知识追踪的信息处理动态模型由短期记忆激活模块、长期记忆感知模块和记忆应用模块构成。本发明通过短期记忆激活模块提取练习的高阶特征, 挖掘练习序列和上下文信息...
  • 本发明公开了基于大语言模型与OpenSPG的防洪调度知识图谱构建方法及系统, 涉及防洪调度技术领域, 该检测方法的具体步骤为:S100, 多源异构实时数据采集与整合:从实时水文监测站、气象部门、防洪工程设施自动化监控系统、水利部门内部文件系...
  • 本发明公开一种交通知识图谱自动化生成系统及方法, 涉及交通信息化和智慧出行技术领域, 以解决现有交通信息管理系统难以对多源异构数据进行有效分类整合的问题。系统包括:采集设备用于采集交通领域的多源异构数据并将多源异构数据发送给交通知识图谱生成...
  • 本发明提出了一种基于艾宾浩斯遗忘曲线的记忆知识图谱构建方法, 旨在构建具备生物记忆特性的动态知识图谱系统。该系统采用时空记忆四元组模型, 将时间维度融入知识表示中, 实现了记忆的动态演化。通过引入艾宾浩斯遗忘曲线原理, 本发明对记忆进行精细...
  • 本发明提供一种知识图谱构建方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品, 方法包括:对目标领域的目标文本进行知识抽取, 得到多个目标知识三元组;基于各目标知识三元组与目标文本之间的内容相关度、各目标知识三元组与目标文本之间的内容一致度以及...
  • 本申请涉及计算机数据处理技术领域, 提供了跨境数据合规处理方法、装置及设备, 用以解决相关技术中跨境数据处理的效率较低以及数据处理策略出现错误的问题。本申请实施例, 预先建立了多法域法规知识图谱, 汇总了多个区域的法律法规, 多法域法规知识...
  • 本发明公开了一种基于大语言模型的工程问题解决路线图自动构建方法, 本发明分别构建技能点仓库数据集和专家验证路线图数据集;基于技能点仓库数据集和专家验证路线图数据集构建路线图自动构建模型;将预设的复杂工程问题输入路线图自动构建模型, 由初始化...
  • 本发明公开了一种轨道电路分路不良的风险评估预测方法及系统。该方法包括:采集轨道电路相关数据和环境数据;对数据进行抽取, 构建知识图谱;根据注意力权重算法, 计算节点的注意力权重, 分析各节点之间存在的联系, 并将存在联系的节点在知识图谱中进...
  • 本申请公开了一种任务处理的方法、装置、设备及存储介质, 属于计算机技术领域。所述方法包括:获取待处理的用户意图;基于所述用户意图和预先构建的用户知识图谱, 对所述用户意图进行任务分解处理, 以获得所述用户意图对应的目标任务流程;确定所述目标...
  • 本申请提供一种面向长文本任务的大模型KV缓存多维压缩方法和系统, 方法包括:从长文本任务相关语料中采样能够覆盖大语言模型的上下文结构和语义模式的输入样本, 构建校准数据集;将预训练的所述大语言模型加载至推理框架中, 使用所述校准数据集进行前...
  • 本申请公开了一种文本抽槽方法及相关装置、设备和存储介质, 其中, 文本抽槽方法包括:基于抽槽模型对目标文本进行自回归推理, 得到各个时间步的预测字符;基于各个时间步的预测字符, 得到目标文本的目标槽位序列;其中, 抽槽模型基于与抽槽任务相关...
  • 一种基于联合仿真与动态因果推理的智能故障树生成方法及系统, 涉及故障树技术领域, 解决复杂系统故障树人工构建效率低下、隐性失效路径漏检率高、模型与运维数据脱节的问题。方法包括:构建多物理场耦合的系统联合仿真模型;实时捕获故障在功能单元间的传...
  • 一种风电机组结构化模型全工况参数优化的方法为生成N组PI参数组合作为种群, 将种群初始化, 构建一个改进的适应度函数, 采用遗传算法进行全局搜索, 确定改进的适应度最优解区域;以遗传算法输出的最优解作为模拟退火算法的初始解集, 对初始解集添...
  • 本发明提供一种基于分组自我博弈和自适应加权的大模型微调方法及装置, 涉及自然语言处理技术领域。该方法包括:根据大语言模型构建对手团队生成模型响应, 根据输入数据、目标响应和模型响应构建偏好数据集;构建主力团队, 定义主力团队成员的评分函数,...
  • 本申请涉及一种基于梯度方向一致性动态动量反馈的元学习优化方法, 该方法将获取金融领域的各历史欺诈任务分别分成元学习的元训练任务、元验证任务, 构建元学习框架;提取历史欺诈任务的元梯度方向, 构建元动量向量, 并基于元学习框架中外循环计算的元...
  • 本发明涉及可信联邦学习领域, 具体涉及一种智能家居健康监测系统的可信联邦学习方法及设备。包括以下步骤:使用数据挖掘方法清洗智能终端客户端采集到的数据构建人群健康监测的事件类别, 并建立各个客户端私密保留的本地数据集;根据终端的性能, 在各个...
  • 本申请提供一种联邦学习模型鲁棒性增强方法、设备及系统。服务端通过依据目标数据集生成腐败数据集以及对抗数据集, 并生成通用数据集, 进而, 依据通用数据集对当前的全局模型进行预训练, 有效提升全局模型的鲁棒性, 优化模型性能;客户端利用处理后...
  • 本申请提供了一种异步联邦学习系统及神经网络框架, 涉及采摘机器人技术领域。通过异步联邦学习系统解决了同步联邦学习的“短板效应”, 并通过动态聚类和自适应模型聚合提高了全局模型在非独立同分布数据上的性能, 同时, 神经网络框架增强了采摘机器人...
  • 本申请涉及自然语言处理技术领域, 具体公开了一种大语言模型的偏好对齐训练方法、系统、设备及存储介质。本申请通过客户端根据本地偏好数据集对预训练选择器模型进行训练, 获得本地选择器模型并发送回服务器, 服务器对收集到的模型进行聚合获得全局选择...
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