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  • 本公开提供了一种数据校准方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域,该方法包括:将用户需求数据转化为用户需求数据对应的第一指标向量数据,基于第一指标向量数据与预先确定的知识图谱进行匹配,得到用户需求数据对应的校准数据,使得对用户需求数据...
  • 本发明公开了一种基于知识图谱的本体组织方法,属于知识图谱技术领域。首先对元素本体结构和本体元素知识图谱结构进行定义;对文献类本体和OWL类本体分别通过大语言模型和rdflib库构建RDF图模型提取实体数据信息并转化成三元组,存储并形成知识图...
  • 本发明公开了一种灌区用耗水知识图谱的构建方法及系统,涉及灌区用水管理技术领域,基于灌区的用水特征数据集和调度流量数据训练第一人工调度机器学习模型,基于第一人工调度机器学习模型确定出调度流量的临界值,根据调度流量的临界值确定出目标调度流量数据...
  • 本发明公开了一种面向制造业领域的基于大语言模型与智能体的知识图谱对齐方法和系统,包括:采用关系感知图网络增强关键关系权重,融合大语言模型语义向量与领域术语库向量修正名称冲突,动态调节学习参数;依据嵌入质量实施动态分桶策略,高置信场景精简候选...
  • 本发明提供一种基于双智能体框架的知识图谱可靠推理方法,属于图像处理技术领域。包括:S1、初始化变量:S2、执行者利用知识图谱的结构化信息,来指导探索路径的选择。执行者优先选择与查询具有语义相关性的实体和关系进行探索,通过调用GetRelat...
  • 本发明公开了基于复杂电力生产作业场景的多模态知识增强分析系统,包括数据采集模块(100)、多模态融合分析模块(200)、可视化决策平台模块(300)、安全闭环执行模块(400)和知识管理引擎模块(500);多模态融合分析模块(200)生成设...
  • 本申请涉及预训练模型技术领域,公开了一种基于LLM的行业图谱多模态报告生成系统,包括多源数据融合模块、三元组抽取模块、知识图谱构建模块和多模态输出模块。本申请,结合大语言模型与传统爬虫技术,实现多源异构新闻文本数据的全面覆盖;基于行业关系图...
  • 本发明涉及自然语言处理与人力资源技术领域,具体为一种基于动态规则融合的智能简历筛选方法及系统,包括以下步骤:解析岗位描述以生成动态评分规则,并行执行大模型语义评分与规则条件评分,基于历史人工决策反馈构建强化学习优化机制;效果为:通过岗位特性...
  • 本发明公开了一种基于异构图对比学习的知识追踪系统,包括:数据预处理模块,用于采集教育数据并进行预处理;异构图构建模块,用于构建教育语义异构图;图结构演化模块,用于将教育语义异构图进行学生行为阶段划分,构建时间演化序列图;学生行为子图提取模块...
  • 本发明提出基于多模态图注意力网络的临床中医药知识图谱构建方法,方法包括:获取中医药临床环境中的多模态数据;生成对应的类型标签;将多模态语义表示集合中所有的模态向量对应为节点,构建初始中医临床知识图谱;基于图神经机制的注意力增强,生成结构增强...
  • 本发明公开了基于多格式数据处理的电信领域知识图谱构建及检索方法,对多类型文件进行智能解析和处理,实现文件内容的高精度结构化存储。通过分词、命名实体识别及依存句法分析,对不同类型文件中的核心实体和关系进行精准提取,并通过知识图谱构建出跨文档的...
  • 本申请提供了一种基于生物样本管理的合规性决策方法及系统,涉及生物样本管理技术领域,包括通过获取多模态的原始文件;所述多模态的原始文件与生物样本库的标准化管理相关;通过多模态文件解析引擎对所述多模态的原始文件进行解析处理,得到模态融合信息;调...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,提供一种训练大纲数字化管理方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:对各训练大纲文本进行结构化处理,以生成各训练大纲文本对应的结构化训练大纲,不同的训练大纲文本对应不同的训练标的;基于各结构化训练大纲生成各训练...
  • 本发明公开了一种基于染色建模和路径优化的多知识图谱嵌入融合方法,涉及数据处理技术领域,基于染色建模和路径优化的多知识图谱嵌入融合方法主要包括:根据相似度构建多个知识图谱的关系图并转化为融合单元的关系图,进行融合单元染色建模得到融合单元染色模...
  • 本发明公开了一种结构信息增强的多模态异构数据融合表征方法,属于数据处理技术领域。方法包括:通过文本、图像、音频和视频得到多模态异构数据,对多模态异构数据执行预处理操作后执行特征提取与转换操作,得到统一特征空间的多模态特征矩阵并使用图结构增强...
  • 本发明公开一种基于联邦学习的大模型多客户端协作定位知识编辑方法,包括以下步骤:1)构建LLM模型2)构建FedLEKE任务;3)执行FedLEKE任务,优化Transformer层的隐藏状态,从而对LLM模型中前馈网络的权重进行微调,更新L...
  • 本发明涉及计算智能和生产计划优化技术领域,且公开了一种考虑无委托板坯匹配的信息学习方法及系统,利用种群中的编码特征能够策略性地改变生成新解的采样大小,并在搜索过程中适应种群多样性,从而有利于开发和探索之间保持持续的平衡,引导算法向有希望的区...
  • 本申请提供一种任务处理方法和装置,涉及人工智能技术领域。一种任务处理方法,包括:根据原始数据和任务处理提示词,利用预设大模型生成知识超图;根据用户输入的任务处理需求,生成规则的上下文参数;根据知识超图和上下文参数,利用预设大模型生成多个任务...
  • 本发明公开了一种敏感字段识别的动态数据脱敏方法包括,通过在多个客户端上协同训练探针模型,并基于联邦学习框架,在不暴露原始数据的前提下识别出包含待脱敏敏感信息的特定数据样本;针对该特定数据样本,计算其对目标神经网络模型各参数的影响程度,并筛选...
  • 本发明公开了一种面向分布式机器学习的多目标自动超参数配置方法和系统,用于在单次训练中同时优化模型精度、训练效率、安全性和带宽效率。该方法包括:利用梯度噪声尺度(GNS)作为统一指标,建立超参数与多目标性能之间的数学模型;在训练过程中实时监测...
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