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								      本發(fā)明公開一種大模型訓(xùn)練集群的效能監(jiān)控系統(tǒng)，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集模塊、后端處理模塊和客戶端；訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集模塊包括注監(jiān)控鉤子子模塊和數(shù)據(jù)庫(kù)；監(jiān)控鉤子子模塊通過重寫Python的模塊查找器，實(shí)現(xiàn)攔截訓(xùn)練任務(wù)的核心模塊的導(dǎo)入請(qǐng)求，并將監(jiān)控鉤子安裝到目...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種適用于JavaScript對(duì)象的Proxy代理檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及產(chǎn)品，涉及對(duì)象狀態(tài)識(shí)別與安全性控制技術(shù)領(lǐng)域。所述方法是先通過對(duì)象操作工具Object.defineProperty在目標(biāo)JavaScript對(duì)象上綁定用于通...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電池管理系統(tǒng)升級(jí)方法及裝置，所述方法包括：通過電池對(duì)外接口，發(fā)送握手信號(hào)至電池管理系統(tǒng)，以使電池管理系統(tǒng)根據(jù)握手信號(hào)生成握手成功信號(hào)；通過電池對(duì)外接口，接收電池管理系統(tǒng)發(fā)送的握手成功信號(hào)；通過電池對(duì)外接口，發(fā)送問詢信號(hào)，以使電...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及光電子器件缺陷態(tài)表征技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)學(xué)建模與人機(jī)交互可視化的DLCP數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，包括生成按照深度排序的樣本數(shù)據(jù)集；生成深度?濃度樣本曲線，針對(duì)樣本曲線的左半部分、右半部分以及中間過渡部分分別構(gòu)建對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型庫(kù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于地球物理勘探技術(shù)領(lǐng)域，為解決目前的地質(zhì)模型與實(shí)際工況偏差大的問題，提供一種不規(guī)則界面構(gòu)造與水體嵌套自動(dòng)建模方法及系統(tǒng)。其中，不規(guī)則界面構(gòu)造與水體嵌套自動(dòng)建模方法包括構(gòu)建地層位置?起伏幅度兩者的空間關(guān)聯(lián)規(guī)則、地層位置?含水溶洞兩者的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于粒子群算法的AGV實(shí)時(shí)路徑數(shù)據(jù)規(guī)劃處理方法及系統(tǒng)。該方法包括：采集環(huán)境空間連通性、約束密度和動(dòng)態(tài)要素指數(shù)計(jì)算拓?fù)鋸?fù)雜度，復(fù)雜度小于2.0采用二維搜索，大于等于4.0采用高維搜索，構(gòu)建相應(yīng)維度的粒子結(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)分析的文檔管理方法及系統(tǒng)，涉及文檔管理技術(shù)領(lǐng)域，包括使用加權(quán)線性組合計(jì)算沖突評(píng)分，篩選大于評(píng)分閾值的沖突評(píng)分，得到?jīng)_突詞；為每個(gè)沖突詞分配一個(gè)LIF神經(jīng)元，使用LIF模型更新每個(gè)神經(jīng)元的膜電位，篩選大于觸發(fā)閾值的膜電位...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種傾斜攝影模型的搜索方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。其中，方法包括：獲取搜索文本、第一傾斜攝影模型和第一傾斜攝影模型的第一點(diǎn)云模型；第一傾斜攝影模型和第一點(diǎn)云模型均已被單體化；將搜索文本輸入圖文轉(zhuǎn)換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，得...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種游戲信息推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取用戶的用戶行為數(shù)據(jù)和各個(gè)游戲的游戲參考數(shù)據(jù)；對(duì)各個(gè)游戲的游戲參考數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到各個(gè)游戲的游戲特征向量；對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到用戶偏好向量；...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)推理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及基于大數(shù)據(jù)的糾紛智能分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)中包括事件采集模塊、糾紛分析模塊、方案生成模塊、應(yīng)急方案模塊以及輔助決策生成模塊，采集糾紛事件描述數(shù)據(jù)、屬地特征數(shù)據(jù)及當(dāng)事人背景數(shù)據(jù)，生成原始數(shù)據(jù)集；提取原始數(shù)據(jù)集的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，涉及海水硝酸鹽傳感器的紫外光譜信號(hào)智能化校正方法。該方法包括：步驟一、計(jì)算不同溫度下每個(gè)樣品的吸光度數(shù)據(jù)；步驟二、對(duì)吸光度數(shù)據(jù)采用自適應(yīng)小波去噪算法進(jìn)行預(yù)處理；步驟三、對(duì)波長(zhǎng)范圍240?260nm內(nèi)的預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行線...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N面向陸上深部咸水層碳封存的確定方法、裝置與電子設(shè)備。包括：獲取碳封存數(shù)據(jù)，基于碳封存數(shù)據(jù)構(gòu)建碳存儲(chǔ)數(shù)學(xué)模型；第一確定步驟：根據(jù)碳封存數(shù)據(jù)和閃蒸方程，確定當(dāng)前時(shí)間步的碳存儲(chǔ)數(shù)學(xué)模型中組分在每相的組分質(zhì)量分?jǐn)?shù)；求解處理步驟：基于...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于作物長(zhǎng)勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于多光譜無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)的作物長(zhǎng)勢(shì)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法首先配置作物在標(biāo)準(zhǔn)生長(zhǎng)環(huán)境下的分階段生育期生長(zhǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)，并采集真實(shí)作物在不同生育階段下不同土壤含水量和病蟲害狀態(tài)下的多維數(shù)據(jù)，通過因子分析算法確定各...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大模型驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括對(duì)使用者進(jìn)行身份驗(yàn)證，若身份驗(yàn)證通過，則獲取使用者的行為數(shù)據(jù)與情緒數(shù)據(jù)；對(duì)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行行為分析，以輸出行為分析結(jié)果；對(duì)情緒數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒狀態(tài)分析，以得到情緒分析結(jié)果；獲取訓(xùn)練數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)械故障診斷與信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于多通道模擬濾波特征網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法通過構(gòu)建多通道模擬濾波特征提取網(wǎng)絡(luò)，采用多個(gè)并行設(shè)置的帶通濾波器通道提取軸承振動(dòng)信號(hào)特征，結(jié)合模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行故障...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種綜合能源系統(tǒng)的運(yùn)行評(píng)估方法、裝置及管控系統(tǒng)，方法包括：獲取綜合能源系統(tǒng)中各個(gè)子系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)；基于預(yù)先構(gòu)建的綜合能源指標(biāo)庫(kù)，從各個(gè)子系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)中篩選出對(duì)應(yīng)的評(píng)估特征；采用主成分分析法，對(duì)評(píng)估特征進(jìn)行分析，給出核心特征；根...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種數(shù)據(jù)標(biāo)簽自動(dòng)生成方法及系統(tǒng)，方法包括：預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫(kù)和數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成模型；獲取待生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)數(shù)量，優(yōu)先基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫(kù)生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽，若基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫(kù)無(wú)法生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽或基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫(kù)生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)量達(dá)到第...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種代碼采納情況的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括采用向量檢索的方式確定目標(biāo)對(duì)象提交的第一代碼和人工智能生成的第二代碼之間的相似度。以及將第一代碼和至少一個(gè)第二代碼輸入大語(yǔ)言模型中，基于大語(yǔ)言模型的輸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能計(jì)量箱運(yùn)行異常檢測(cè)方法，具體涉及電力信息化技術(shù)領(lǐng)域，基于計(jì)量箱運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建行為上下文信息組，匹配歷史行為演化模板以判斷是否激活異常意圖評(píng)估流程；若激活，生成行為鏈序列并計(jì)算意圖合理性可信指數(shù)；提取電氣特征與環(huán)境變量計(jì)算上下文...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及機(jī)場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于QAR數(shù)據(jù)的機(jī)場(chǎng)道面狀況智能識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標(biāo)機(jī)場(chǎng)全部飛機(jī)的QAR數(shù)據(jù)，對(duì)QAR數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到飛機(jī)在目標(biāo)機(jī)場(chǎng)滑行階段的有效數(shù)據(jù)段；在有效數(shù)據(jù)段中提取豎向加速度數(shù)據(jù)，根...
								
        
							
        
							
						
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