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申请/专利权人：厦门奇力夸拉网络科技有限公司

摘要：本发明公开了基于大语言模型的AI日程管理系统，具体涉及日程管理技术领域，基于大语言模型的AI日程管理系统，包括数据采集模块、数据处理模块、综合分析模块以及预警模块，通过获取日程管理系统中不同环节负责人的设备性能信息、网络环境信息以及不同系统对接风险信息，建立任务完成度影响指数，实时的对单环节任务负责人的工作状态进行监测，并通过对生成的多个任务完成度影响指数进行综合分析，得到任务完成度预警指数，并判断是否发送预警信号提示项目总负责人及时调整后续的任务日程安排，实时监测相关环境因素发现潜在的延误问题。实时的反馈信息使项目团队能够更快地做出决策和采取行动，以避免潜在的问题进一步恶化。

主权项：1.基于大语言模型的AI日程管理系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据处理模块、综合分析模块以及预警模块，各个模块之间通过信号连接；数据采集模块，采集日程管理系统中不同环节负责人的设备性能信息、网络环境信息以及不同系统对接风险信息，采集后，将设备性能信息、网络环境信息以及不同系统对接风险信息传递至数据处理模块；数据处理模块，将设备性能信息、网络环境信息以及不同系统对接风险信息进行归一化处理，建立数据处理模型，生成任务完成度影响指数；综合分析模块，将生成的多个任务完成度影响指数建立任务完成度影响指数分析集合，并将集合中的任务完成度影响指数与任务完成度影响指数参考阈值进行比较，筛选出任务完成度影响指数分析集合中任务完成度影响指数大于等于任务完成度影响指数参考阈值的任务完成度影响指数；预警模块，根据筛选后的任务完成度影响指数集合以及任务完成度影响指数参考阈值，建立预警模型，生成任务完成度预警指数，将任务完成度预警指数与任务完成度预警指数参考阈值进行比较，选择是否发送预警信号;数据采集模块，用于采集日程管理系统中不同环节负责人的设备性能信息、网络环境信息以及不同系统对接风险信息；设备性能信息包括包括CPU使用率过载异常时间系数和内存交换入频率平均值；网络环境信息包括网络流量异常拥塞系数；不同系统对接风险信息包括未知软件病毒种类占比系数，采集后，将CPU使用率过载异常时间系数、内存交换入频率平均值、网络流量异常拥塞系数、未知软件病毒种类占比系数分别标记为;CPU使用率过载异常时间系数获取的逻辑如下：获取不同环节负责人在查看、编辑或更新日程信息时，所使用设备的CPU使用率；对不同环节负责人所使用设备的CPU使用率设置参考阈值；实时获取T时间内设备的CPU使用率，并将CPU使用率标定为，T时间是指不同环节负责人在使用设备进行查看、编辑或更新日程信息的时间，当时，将CPU使用率出现过载异常的时长标定为表示出现时的次数编号为正整数；计算CPU使用率过载异常时间系数，计算表达式如下;内存交换入频率平均值的获取逻辑如下：实时获取T时间内的内存交换入操作的数量，T时间是指不同环节负责人在使用设备进行查看、编辑或更新日程信息的时间，将T时间分为若干相等的时间段，将其标定为表示若干相等时间段的次序编号m为正整数，将不同时间段内的交换入操作数量标定为；计算内存交换入频率平均值的计算表达式如下;网络流量异常拥塞系数的获取逻辑如下：对负责人所处网络环境中的网络流量设置参考阈值；实时获取T时间内的网络流量，并将网络流量标定为，T时间是指不同环节负责人在使用设备进行查看、编辑或更新日程信息的时间，当时，将的网络流量标定为;计算网络流量异常拥塞系数，计算表达式如下式中，为实时的出现异常拥塞的网络流量为的时间段，表示网络流量出现异常拥塞的次序编号n为正整数;未知软件病毒种类占比系数的获取逻辑如下：数据接受方用病毒扫描工具实时对数据发送方每次发送的数据进行病毒扫描，记录未知的病毒种类，将其标记为，表示数据发送方发送的数据次数编号，，w为正整数；计算未知软件病毒种类占比系数，表达式如下：,其中，表示数据发送方发送的数据次数总和;数据处理模块，将设备性能信息、网络环境信息以及不同系统对接风险信息进行归一化处理，建立数据处理模型，生成任务完成度影响指数，将其标记为,包括如下步骤：数据处理模块将获取到的CPU使用率过载异常时间系数、内存交换入频率平均值、网络流量异常拥塞系数、未知软件病毒种类占比系数进行归一化处理，并建立数据处理模型，生成任务完成度影响指数将其标记为，其表达式如下：，式中，分别为CPU使用率过载异常时间系数、内存交换入频率平均值、网络流量异常拥塞系数、未知软件病毒种类占比系数的预设比例系数。

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