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  • 本发明涉及能源信息工程与人工智能的交叉领域,具体提供了一种光储系统用例生成与验证方法及装置,基于知识图谱与大模型,具有如下步骤:S1、数据接入;S2、构建领域知识图谱;S3、需求结构化,从自然语言到可执行约束;S4、用例生成,路径遍历与强化...
  • 本申请公开了一种气象设备维护知识库的构建方法、设备及介质,方法包括:获取气象设备维护相关的多模态数据,并通过Restful API接口将多模态数据中的结构化数据同步至知识库管理平台;多模态数据还包括非结构化数据;解析非结构化数据以提取图文特...
  • 为解决大型语言模型(LLM)存在的知识更新不及时、易产生事实性幻觉及在知识密集型任务中推理能力不足的问题,本发明提出了一种基于知识图谱子图结构化文本编码的LLM推理增强方法。该方法首先检索与问题相关的知识子图;其次,通过一种新颖的层级化文本...
  • 本申请实施例公开了一种处理方法及装置,处理方法包括:响应于用户输入,基于第一图谱中的至少一个初始结点,确定第二图谱;初始结点是基于第一图谱中每一结点与目标输入之间的第一匹配度确定的,目标输入为基于用户输入确定的,第二图谱中包括初始结点、以及...
  • 本申请公开一种基于大模型及检索增强的智能问答方法及装置,本方法包括:生成标准全文内容的各个段落对应的段落级编码向量;确定标准全文内容各个段落对应的段落级编码向量;生成与自然语言问题对应的语义向量,获取候选知识向量;确定各个候选知识向量对应的...
  • 本发明属于电力系统数据治理与智能调度技术领域,公开了一种结合知识图谱与AI算法的电网数据一致性检测方法,本发明通过融合知识图谱与图神经网络算法,实现了对电网多源异构数据的一致性智能检测,具备以下有益效果:一是有效解决传统方法中语义不统一、结...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体提供一种基于RAG技术的答案生成方法、系统、设备及存储介质,包括:接收用户输入的问题文本;基于所述问题文本,在预先构建的知识库中进行语义检索,计算所述问题文本与知识库中知识片段的语义相似度,并检索出语义相似度...
  • 本发明公开了城市供热管网的泄漏定位知识图谱推理系统及方法,涉及知识图谱推理领域,包括:基于供热管网GIS拓扑结构生成邻接矩阵,构建拓扑嵌入向量;建立静态知识库;通过SCADA系统实时监测数据,构建城市供热管网知识图谱;检测异常波动时,提取候...
  • 本发明公开了一种基于多角色协作与动态优化的大模型知识库运营系统。该系统包括用户交互模块,用以接收用户反馈触发的知识需求,并通过语义分析识别知识缺口;多角色协作模块用以定义角色及其权限,并根据当前知识缺口生成知识优化任务,并将所述知识优化任务...
  • 本发明提供了一种模型训练方法、装置和计算设备集群,包括:确定多种模态中每种模态对应的第一三元组样本,第一三元组样本为按照三元组方式对模态对应的样本进行编码得到;三元组由第一数据点、第二数据点及第一数据点、第二数据点之间的关系组成;第一三元组...
  • 本申请公开了一种电力系统的故障诊断方法、故障诊断装置、设备及介质,电力系统的故障诊断方法,包括:获取电力系统的当前电力知识图谱;根据代码生成模板及当前电力知识图谱,生成目标代码文件,代码生成模板基于历史电力知识图谱及与编程语言关联的目标库函...
  • 本发明公开了基于知识图谱的智能信息技术咨询系统,涉及人工智能技术领域。本发明通过构建知识图谱并引入语义关联技术,利用词向量嵌入技术和图神经网络传播算法精准捕捉技术概念间的复杂依赖关系,解决传统技术咨询方案在处理跨领域技术问题时缺乏深层语义关...
  • 本发明公开了基于本体论的危险化学品知识库构建方法,涉及化学品知识库构建技术领域。该基于本体论的危险化学品知识库构建方法,获取若干种危险化学品的文本信息以及标签图像数据,并输入至预训练的语义提取模型,分析每种危险化学品的语义三元组集;基于每种...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种AI淘金数字人交互方法和系统,该方法包括:获取商业环境变量与用户数据以动态调整交互参数;生成量化用户潜在心理状态的初始信念;在交互循环中,基于当前信念决策最优动作,并结合用户观测以贝叶斯规则更新信念,同...
  • 本说明书实施例提供一种确定大语言模型的超参数的方法和计算设备,该方法包括:获取第一运算量,其中,第一运算量是针对在混合专家模型架构下的大语言模型的训练过程的预算运算量;基于第一运算量,确定大语言模型的目标参数量、目标训练数据量和目标稀疏度;...
  • 本申请公开了一种多模态联邦学习方法、系统、计算机设备及可读存储介质,属于联邦学习技术领域。该多模态联邦学习方法包括:在每个客户端节点上,将本地的多种模态的数据分别映射为统一语义空间中的多个向量,确定多种模态的数据的关联矩阵,并根据关联矩阵对...
  • 本发明公开了一种面向异构数据场景的隐私增强型个性化联邦学习系统。该系统在传统联邦学习框架基础上,融合模型无关元学习(MAML)范式与差分隐私随机梯度下降(DP‑SGD)机制,兼顾用户数据隐私保护与个性化建模需求。系统采用双层优化架构,引入F...
  • 本发明提供了一种面向分布式深度学习的选择性张量合并方法,属于分布式训练通信领域。首先在分布式训练的数据并行模式下,对深度学习模型进行基准性测试。然后根据基准性测试获取到的前向传播时间、反向传播开始时间戳、反向传播时间、张量通信开始时间戳、张...
  • 本发明属于机器学习技术领域,提供一种用于分布式图数据处理的联邦图学习方法和系统,其方法包括:接收本地图神经网络模型的初始化参数;通过图神经网络参数解耦,将本地图神经网络模型参数分解为潜在因子及其线性组合系数;利用隐式特征交叉,对原始特征进行...
  • 本发明提供一种基于动态模态路由的个性化联邦学习方法,属于联邦学习与多模态人工智能交叉技术领域,本发明通过参数级细粒度控制机制有效解决模态不完整性和数据异构性等关键问题。该方法创新性地结合了动态模态路由机制(DMR)和跨模态参数投影补偿算法(...
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