本申請公開了一種基于AI算法的云數(shù)據(jù)中心PUE動態(tài)優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，主要涉及PUE動態(tài)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，用以解決現(xiàn)有方案存在靜態(tài)策略主導、反饋控制滯后、子系統(tǒng)協(xié)同不足、依賴物理模型的問題。包括：獲得將環(huán)境數(shù)據(jù)控制在預設(shè)數(shù)值范圍內(nèi)的...

本發(fā)明實施例提供一種應用于大模型網(wǎng)關(guān)的調(diào)用統(tǒng)計插件裝置、方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域。該方法包括：API自定義插件，用于嵌入網(wǎng)關(guān)流量處理鏈，捕獲API調(diào)用日志，并在API網(wǎng)關(guān)的流量處理流程中，采用分階段數(shù)據(jù)提取策略；批處理...

本申請公開了一種基于大模型的交互會話方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及智能對話技術(shù)領(lǐng)域，包括：在獲取目標交互會話請求后，確定本輪會話的待答復問題以及歷史會話上下文，并基于歷史會話上下文，通過預設(shè)多輪會話大模型對待答復問題進行語義分析，以得到優(yōu)...

本發(fā)明涉及云計算與邊緣計算協(xié)同架構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于多模態(tài)大模型驅(qū)動的云邊協(xié)同物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：邊緣層實現(xiàn)，云層實現(xiàn)，終端層實現(xiàn)；有益效果為：突破傳統(tǒng)模型靜態(tài)權(quán)重分配局限，通過模態(tài)感知動態(tài)注意力機制(如基于T...

本申請公開了面向大模型應用的API網(wǎng)關(guān)路由管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：在通過目標API網(wǎng)關(guān)節(jié)點接收到大模型應用的服務(wù)交互請求后，基于網(wǎng)關(guān)插件機制對服務(wù)交互請求進行預處理，以得到目標服務(wù)交互請求；利用網(wǎng)關(guān)插件機...

本發(fā)明公開了一種基于協(xié)議自適應的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入平臺，屬于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入復雜、數(shù)據(jù)融合效率低，采用的技術(shù)方案為：該平臺采用分層架構(gòu)設(shè)計，自上而下依次為設(shè)備接入層、協(xié)議自適應層、數(shù)據(jù)處理層及應用接口層...

本發(fā)明提供一種大模型數(shù)據(jù)處理工具的重構(gòu)方法，屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明采用Spark?cluster模式提交任務(wù)解決K8s業(yè)務(wù)層集群節(jié)點和Spark數(shù)據(jù)層集群節(jié)點之間的通信問題；Spark數(shù)據(jù)層把任務(wù)處理結(jié)果放到HDFS公共存儲，K...

本發(fā)明公開了用于評估與提升大模型段落相似度判斷精度的方法及系統(tǒng)，屬于人工智能及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法的實現(xiàn)包括：制定得分標準與評估流程，包括：設(shè)定主題一致性和具體內(nèi)容相似性作為評價核心指標，各占整體評分的50％；由業(yè)務(wù)、算法、測試...

本發(fā)明提供一種光學字符識別系統(tǒng)及方法，可以提升光學字符識別的性能。光學字符識別系統(tǒng)包括：量化模型模塊，所述量化模型模塊用于將光學字符識別模型拆分為多個目標單元，并且根據(jù)設(shè)備性能切換推理模式；邊緣計算適配模塊，所述邊緣計算適配模塊與所述量...

本發(fā)明實施例提供了一種大模型服務(wù)配置管理方法及系統(tǒng)。該方法首先獲取所有大模型服務(wù)共享的公共配置項，避免了各服務(wù)對通用配置的重復定義與單獨維護；接著獲取每個大模型服務(wù)的個性化配置項及對應配置信息，并明確個性化配置項優(yōu)先級高于公共配置項，滿...

本發(fā)明實施例提供了數(shù)據(jù)檢索方法及系統(tǒng)。該方法首先通過自然語言處理模塊直接接收用戶自然語言形式的當前查詢請求；然后借助智能路由判斷模塊精準識別查詢類型是結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢需求，實現(xiàn)查詢路徑的快速定向；針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢，將自然語言...

本發(fā)明提供的邊緣模型的更新方法及系統(tǒng)，包括：獲取相機陣列拍攝的多張圖像，將第一通道對應的可見光圖像和第二通道對應的溫度結(jié)果進行融合，以得到融合后的數(shù)據(jù)，基于邊緣模型，對融合后的數(shù)據(jù)進行初始缺陷檢測，以得到初始檢測結(jié)果，獲取初始檢測結(jié)果對...

本申請公開了基于集合通信的異構(gòu)算力動態(tài)調(diào)度方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及云計算技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過通信連接器建立異構(gòu)算力集群中的各節(jié)點和控制器之間的通信鏈接，以便控制器向各節(jié)點發(fā)送資源探測指令，以獲取各節(jié)點中算力單元的資源信息；利用集合通...

本發(fā)明提供了基于大模型的項目評審方法及系統(tǒng)。該方法首先利用目標大模型提取當前項目建設(shè)方案的方案要點，為后續(xù)決策筑牢數(shù)據(jù)根基；再進一步獲取預設(shè)知識庫中和當前項目建設(shè)方案關(guān)聯(lián)的政策文件和歷史方案要點并進行解析，可為項目評審提供政策依據(jù)并確保...

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)共享技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種使用外部依賴的共享平臺對接區(qū)塊鏈方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：使用接口類/工廠類設(shè)定對接區(qū)塊鏈所需的方法和上鏈接口；針對不同區(qū)塊鏈系統(tǒng)，創(chuàng)建不同的獨立工程，各工程間無依賴關(guān)系，用于實現(xiàn)上鏈接口和對接區(qū)塊...

本發(fā)明實施例提供了一種智能排班方法及系統(tǒng)。該方法先獲取所有時間段內(nèi)歷史工單數(shù)據(jù)，精準統(tǒng)計值班人員的值班時長、處理工單量、處理工單時間等關(guān)鍵指標，為后續(xù)決策筑牢數(shù)據(jù)根基；然后基于歷史工單數(shù)據(jù)，根據(jù)預設(shè)算法確定員工綜合評分，該評分能夠全面反...

本發(fā)明實施例提供了基于人工智能的生產(chǎn)流程優(yōu)化方法及系統(tǒng)。該方法首先通過數(shù)據(jù)感知層采集各個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所產(chǎn)生的多源異構(gòu)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)協(xié)同不足、存在數(shù)據(jù)孤島的缺陷；然后基于多源異構(gòu)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備間的拓撲關(guān)系...

本申請公開了基于大模型智能體的異構(gòu)網(wǎng)關(guān)管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標系統(tǒng)中異構(gòu)網(wǎng)關(guān)的網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)，并將網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)存儲至目標存儲架構(gòu)；通過預設(shè)異常檢測智能體和預設(shè)大模型確定網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，通過預設(shè)根因定位...

本發(fā)明提供一種大模型訓練數(shù)據(jù)毒性打標系統(tǒng)，屬于人工智能領(lǐng)域，本發(fā)明包括：(1)數(shù)據(jù)采集模塊，用于從互聯(lián)網(wǎng)或其他數(shù)據(jù)源收集大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)；(2)數(shù)據(jù)預處理模塊，對采集到的數(shù)據(jù)進行初步清洗和格式化；(3)毒性檢測引擎，對數(shù)據(jù)進行高速處理和...

本發(fā)明公開一種基于自然語言到SQL轉(zhuǎn)換的多輪對話系統(tǒng)及方法，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：用戶交互模塊，用于支持用戶輸入查詢問題、展示對應SQL查詢結(jié)果；上下文處理模塊，用于篩選當前問題的有效對話歷史，重新整合為完整對話；歧義處理模塊...