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  • 本申请公开了一种数据处理方法及装置、设备、存储介质、程序产品,所述方法包括:获取第一展示对象的初始特征集合,通过第一质量网关处理所述初始特征集合中的每个特征后,得到所述第一展示对象的第一特征集合;利用针对异构属性的差异化特征提取策略对所述第...
  • 本发明提出了一种多视角特征融合的社交网络用户人格检测方法,具体步骤如下:首先,基于预训练语言模型提取用户发布贴文的语义特征,并结合外部情感知识库对贴文进行情感分析,形成初始贴文嵌入。接着,构建贴文‑人格特质异构图,设置三种层级的节点交互,并...
  • 本发明提供一种基于属性感知与动态相似性融合的重叠社区检测方法,其通过引入图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)模型实现对节点结构邻近性和属性相近性的协同建模,得到网络的低维表示向量,并对低维表示向量进...
  • 本发明涉及一种基于双路融合的图文语义匹配方法,所述方法包括以下步骤:步骤1、特征提取与跨模态交互匹配:通过视觉编码模型和文本编码模型提取原始特征,并利用Transformer编码器进行跨模态交互建模,最终输出第一条路径的相似度结果,步骤2、...
  • 本发明提供了基于多模态与RAG的电力通信网络运行隐患智能识别方法,涉及电力通信运行风险控制技术领域,通过对原始图像数据、原始音频数据和原始文本数据进行特征提取以得到初始视觉特征、初始音频特征和初始文本特征,然后输入预训练的假设生成网络以得到...
  • 本申请提供了一种多源异构数据对齐方法,可以应用于人工智能技术领域。该多源异构数据对齐方法包括:获取目标业务对应的操作序列和语义序列,并基于操作序列和语义序列,生成双模态数据集;根据双模态数据集,利用预先构建的动态时间规整模型,确定操作序列中...
  • 本发明属于通信技术领域,公开了一种基于多粒度评估的剪枝及微调对流层波导预测方法和系统,包括计算边缘损失和任务损失;融合边缘损失与任务损失构建通道重要性评估体系,对大气波导预测通道贡献度进行量化评估并进行动态排序;基于大气波导预测通道的排序,...
  • 本申请公开了一种参数配置方法及装置,包括:接收完成数据填充的参数信息表,所述参数信息表至少包含参数采集字段的结构化模板以及与所述字段关联的多层级校验条件;对各个所述参数中任意一个目标参数,根据所述参数信息表获取所述目标参数对应的目标结构化数...
  • 本发明提供一种资讯管理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质,该方法包括:获取第一资讯信息的文本向量;基于第一资讯信息的文本向量,对第一资讯信息进行相似度搜索,得到与第一资讯信息相似的第二资讯信息,聚合生成资讯折叠集合;分析资讯折叠集合...
  • 本发明适用于车辆动力学参数在线估计与智能底盘控制技术领域,提供了一种基于数据驱动的轮胎侧偏刚度实时估计方法,包括以下步骤:获取轮胎力学锚点数据集并进行数据密集化处理;采用参数化轮胎模型进行跨载荷全局拟合与扩展;将路面附着差异等效为载荷尺度变...
  • 本申请公开了一种基于低秩矩阵分解的数据集增强方法和装置,基于低秩矩阵分解将正向回答评分矩阵分解为潜在语义属性矩阵和第一潜在评分行为矩阵;将负向回答评分矩阵分解为潜在语义属性矩阵和第二潜在评分行为矩阵;同时引入用于表征每个标注者的标注可信度的...
  • 本公开提供了一种样本数据标注方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及自然语言处理、深度学习、模型训练、智能代理等人工智能技术领域。该方法包括:将初始样本数据按照与输入的初始查询需求对应的需求满足程度进行排列,得到第一正样本;将第一正样本中...
  • 本公开涉及一种开场白生成模型的训练方法、开场白生成方法及装置。该训练方法,包括:构建关于开场白的锚点类别,确定每个锚点类别的适用场景和数据特征,并且基于适用场景和数据特征中的至少一者,生成结构化的锚点类别体系;获取用户数据以筛选出文本数据集...
  • 本申请提供一种项目推荐模型训练方法、项目推荐方法、装置及电子设备,属于人工智能技术领域,方法包括:基于包括多个训练样本的训练样本集,构建定向缺失样本集、随机缺失样本集和无缺失样本集;训练样本包括用户多模态操作特征向量样本及其对应的项目推荐结...
  • 本发明提供了一种基于组策略优化的语言模型训练方法及装置、介质、设备,其中方法包括:获取包含负样本和正样本的训练数据;负样本为模型针对目标问题生成的原始回答,正样本为人工针对目标问题生成的多样性回答;针对待训练语言模型配置回报函数,使得与正样...
  • 本发明提供了一种基于改进灰狼算法和XGBoost的船舶油耗预测方法,S1、对实船历史航次数据预处理及特征相关性分析,建立基于XGBoost算法的船舶油耗预测模型框架,并初始化船舶油耗预测模型框架的关键超参数;S2、利用改进灰狼算法在超参数搜...
  • 本发明提出了一种海量高质量数据筛选方法,涉及大语言模型技术领域,包括:收集海量数据集,对数据集进行筛选得到高质量文本;计算高质量文本的token长度与原始文本字符长度的比例以划分为多个均匀区间;从每个区间中同等数量采样文本数据以构建初始训练...
  • 本申请实施例提供一种面向工业互联网的AIGC生成模型训练方法和数据生成方法。该方法包括:根据工业时序数据样本、待处理时间步和真实噪声,确定待处理状态数据;对待处理状态数据进行维度转换,得到多个时刻的待处理传感器数据;通过初始扩散模型进行特征...
  • 本申请涉及一种训练数据生成方法、系统、电子设备和存储介质,应用于计算机技术领域,其中,方法包括:获取原始训练样本对应的第一结构原型数据,所述第一结构原型数据指示所述原始训练样本的语义和数据结构;获取全局结构原型池,全局结构原型池中包括多个不...
  • 本申请实施例提供一种隐空间通信方法与模型训练方法、设备、存储介质及程序产品。其中,针对隐空间通信方法,第一AI模型基于待处理任务的任务描述信息生成表征执行计划信息的隐空间消息,并将表征执行计划信息的隐空间消息直接传输给第二AI模型,第二AI...
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