本發明屬于日志處理技術領域，涉及一種提供類型安全的日志過濾解析處理方法及系統，方法采用引入QuickJS執行引擎的日志處理邏輯代碼對采集到的帶元數據的日志進行過濾解析處理，以獲得引擎執行結果；其中：日志處理邏輯代碼是由用戶編寫的Type...

本發明屬于非結構化文檔切分技術領域，涉及一種基于標題增強與多模態的非結構化文檔切分方法，采用標題增強模塊對文本類文檔進行切分，該模塊采用啟發式規則引擎，結合文本形態特征、上下文語義與排版線索，對文檔的候選標題進行評估，以確認標題；采用圖...

本申請公開一種錯誤標注樣本的檢測方法及系統、設備、存儲介質及產品，其中，所述錯誤標注樣本的檢測方法包括以下步驟：獲取多個已標注數據；其中，每一已標注數據包括樣本及預標注的標簽；將多個樣本分別輸入訓練好的第一分類模型和第二分類模型，并獲取...

本發明公開了一種基于層次化多模態精細調節的視覺問答優化方法與系統，通過創新的自適應跨模態橋接與多層組逐階段低秩適配方法，顯著提升了跨模態學習的精度和效果。所述方法通過在視覺特征中引入多層次語義感知的文本信息，使得視覺特征得到更精細的調整...

本發明公開了一種大規模數據庫場景下的模式鏈接方法及系統，旨在高效處理復雜查詢并提升數據庫查詢的精確性和響應速度。所述方法：首先，對用戶查詢進行解析和消歧重構，智能判斷查詢范圍和復雜性，自動將復雜查詢轉化為多個簡單子查詢；其次，基于解析結...

本發明公開一種基于大語言模型的企微營銷輔助方法與系統，利用大語言模型來提升營銷的效率和效果。所述方法通過整合向量數據庫、嵌入模型和上下文學習技術，實現了對用戶意圖的實時理解、個性化回復以及快速適應業務變化的能力。該方法的核心優勢在于其精...

本申請公開一種多作業分布式訓練系統及方法，所述多作業分布式訓練系統包括：存儲服務模塊，用于管理存儲的訓練數據并依據每一訓練任務的ID及其迭代次數為各訓練任務分發訓練數據；命名控制模塊，用于為每一訓練任務分配ID以定位各訓練任務的訓練數據...

本發明公開了一種針對LLM翻譯示例選擇的Embedding模型訓練方法、系統、電子設備及存儲介質，所述方法首先通過翻譯質量評估模型選擇和LLM翻譯質量直接相關的正負例，然后利用這些正負例對Embedding模型進行再訓練，并調整了再訓練...

本發明公開了一種基于LLM與向量模型的Text2SQL智能查詢問答方法與系統，旨在構建以LLM為核心、以向量模型為輔的交互聯合模型，通過多維數據表征、任務解耦、模型多任務同步微調和鏈路構建，實現智能Text2SQL查詢問答鏈，包含SQL...

本發明公開了一種LLM翻譯示例選擇方法、系統、電子設備及存儲介質，所述方法包括步驟：對候選示例集進行聚類；遍歷候選示例集中的示例，計算綜合評價函數；將使綜合評價函數取得最大值的示例移動到已選示例集中；循環執行上述篩選步驟，直到已選示例集...

本發明公開了一種基于大語言模型與靜態分析結合的代碼摘要生成方法，具體實施步驟如下：使用詞法、語法解析器對輸入的源代碼進行詞法、語法解析，生成源代碼的抽象語法樹；為每個函數、方法或者代碼塊生成其源代碼對應的控制流圖；為每一個控制流的節點生...

本發明提供一種基于知識校準和檢索增強的醫療輔助問答方法及系統。該方法包括以下步驟：微調基座模型；評估微調后的基座模型中未掌握事實正確知識并校準，進而得到大語言模型；結合醫學專業知識和醫院的信息創建知識庫，隨即知識庫內的每個文檔創建樹狀索...

本發明提出了一種多目標追蹤方法及系統，避免了常規追蹤算法直接舍棄低分目標檢測框的方式帶來的漏檢，方法主要包括：構建并訓練基于YOLOV8算法改進的目標檢測模型；將數據圖像預處理后應用至目標檢測模型進行目標檢測，得到每一幀圖像所有目標的檢...

本發明提出了一種用于區域邊界內企業信息統計的方法及系統，解決了常規電子圍欄定位方法靈活度差、難以規避和處理地圖信息不準確等問題，其方法主要步驟包括S1、構建區域邊界對應的凸包并依據凸包內的邊界點集在電子地圖上繪制多邊形的虛擬圍欄；S2、...

本發明提供基于瀏覽器的Serverless代碼在線調試方法，包括用戶在進行調試前先打開瀏覽器的開發者工具，并在用戶端代碼處打上斷點；該用戶打開一個真實的在線開發調試請求，基于瀏覽器的虛擬機啟動Web?Container容器服務后，通過瀏...

本申請提供了一種表征T細胞受體與表位之間相互作用構象的方法。本申請還提供了其應用。

本申請公開一種基于社交平臺的群組資源匹配方法、系統、設備及介質，所述群組資源匹配方法包括以下步驟：基于群組中的每一組員的關聯信息構建樹結構；其中，所述樹結構中包括用于表征社交平臺的根節點、以及自所述根節點衍生的用于表征組員的多個父節點和...

本發明提供基于特征對比的多模塊動態模型訓練方法、裝置，包括第一步，輸入圖像至一基于CNN的編碼器網絡，以生成高級隱藏向量；第二步，使用高級隱藏向量作為查詢依據對內存表執行查找，得到輸出查找結果；第三步，結合內存表的輸出查找結果和編碼器網...

本發明提供基于注意力機制的智能垃圾分類變化檢測方法包括連續獲取圖像設備設定范圍內的目標圖像；部署Slim Swin Transformer網絡結構進而構建AI推理模型；基于AI推理模型對輸入的目標圖像進行預處理，得到當前次投遞產生的垃圾...

本發明提供基于人體表征判別新冠感染的方法，包括根據獲取的目標人員音頻集，生成目標人員音頻模態特征向量；對待識別的特征向量進行梅爾倒譜變換；基于采樣比例對咳嗽音頻頻譜特征向量進行分割獲得表征咳嗽音頻的分割特征向量后將其映射為嵌入向量；輸出...