本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N文本信息提取方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過先對(duì)目標(biāo)文本進(jìn)行切片處理，并將其存入向量數(shù)據(jù)庫。然后利用大語言模型對(duì)提問文本進(jìn)行整理，并對(duì)提問文本進(jìn)行改寫，能夠使其更符合搜索引擎或向量數(shù)據(jù)庫的...

本發(fā)明提供一種用于云主機(jī)賬號(hào)管理的平臺(tái)及方法，其中的賬號(hào)管理模塊支持納管用戶的個(gè)性化定制賬號(hào)集，用戶可以在線上自主對(duì)賬號(hào)集進(jìn)行搭配，從而滿足了云主機(jī)賬號(hào)的個(gè)性化配置；進(jìn)一步，模板管理模塊支持用戶自主配置賬號(hào)創(chuàng)建模板，主機(jī)賬號(hào)管理模塊支持...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于層級(jí)結(jié)構(gòu)的醫(yī)學(xué)實(shí)體檢索方法及相關(guān)產(chǎn)品，可應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于待查詢文本，從查詢對(duì)象集合中確定與所述待查詢文本相似度最高的查詢對(duì)象；所述查詢對(duì)象集合中包括：至少一個(gè)擴(kuò)充檢索信息后的最小化粒度的實(shí)體對(duì)象...

本申請(qǐng)公開了一種相似圖片的檢索方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。在執(zhí)行本申請(qǐng)實(shí)施例提供的方法時(shí)，首先將獲取到的待檢索圖片輸入到預(yù)先構(gòu)建的特征提取模型中得到特征向量和圖像類別。當(dāng)圖像類別符合目標(biāo)類別時(shí)，根據(jù)特征向量從預(yù)先構(gòu)建的檢索圖庫中獲取若干...

本申請(qǐng)公開了一種事件的評(píng)分方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。在執(zhí)行本申請(qǐng)實(shí)施例提供的方法時(shí)，首先可以獲取當(dāng)前事件的當(dāng)前相關(guān)信息，并將當(dāng)前相關(guān)信息輸入到預(yù)先構(gòu)建的客觀模型中得到事件失敗概率。計(jì)算當(dāng)前相關(guān)信息的事件主觀失敗風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)。再將事件失敗風(fēng)...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N財(cái)務(wù)報(bào)銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法先通過預(yù)處理和利用自然語言大模型進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，如此得到了高質(zhì)量且內(nèi)容更加豐富的數(shù)據(jù)，然后結(jié)合了層次分析模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，之后...

本申請(qǐng)公開了一種Python語言與C++語言間的調(diào)用方法及產(chǎn)品。接收Python語言環(huán)境中針對(duì)于C++語言的第一調(diào)用請(qǐng)求；對(duì)針對(duì)于C++語言的第一調(diào)用請(qǐng)求進(jìn)行解析，獲得C++語言中的關(guān)鍵字；利用調(diào)用規(guī)則根據(jù)C++語言中的關(guān)鍵字，將C++...

本發(fā)明涉及一種自動(dòng)化的業(yè)務(wù)處理方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，包括：在業(yè)務(wù)的頁面系統(tǒng)中輸入身份信息從而使業(yè)務(wù)的后端服務(wù)器向身份信息對(duì)應(yīng)的用戶端發(fā)送驗(yàn)證碼短信；根據(jù)預(yù)設(shè)短信過濾規(guī)則從用戶端的所有短信中篩選出驗(yàn)證碼短信，將驗(yàn)證碼短信發(fā)送至驗(yàn)證服...

本申請(qǐng)公開了一種資源的綁定、訪問方法以及相關(guān)裝置。在執(zhí)行本申請(qǐng)實(shí)施例提供的方法時(shí)，首先可以在接收到資源的綁定請(qǐng)求時(shí)獲取待綁定資源，并查詢待綁定資源的綁定用戶。識(shí)別綁定用戶綁定的綁定角色，并為綁定角色設(shè)置查詢用戶的綁定權(quán)限和對(duì)應(yīng)的權(quán)限策略...

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N詞匯增強(qiáng)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，大型語言模型通過獲取待增強(qiáng)的詞匯，待增強(qiáng)的詞匯對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域信息，以及待增強(qiáng)的詞匯的結(jié)構(gòu)；根據(jù)待增強(qiáng)的詞匯對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域信息以及詞匯的結(jié)構(gòu)，對(duì)待增強(qiáng)的詞匯進(jìn)行泛化處理，生成待增強(qiáng)的詞匯對(duì)應(yīng)的泛化...

本發(fā)明涉及一種交通事故認(rèn)定書的識(shí)別處理方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，包括：獲取原始交通事故認(rèn)定書圖像；根據(jù)圖像預(yù)處理優(yōu)化方法處理原始交通事故認(rèn)定書圖像，獲得優(yōu)化交通事故認(rèn)定書圖像；根據(jù)光學(xué)文本識(shí)別方法提取優(yōu)化交通事故認(rèn)定書圖像中的事故文字...

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N覆蓋率獲取方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括S1，通過測試管理端獲取目標(biāo)服務(wù)的部署信息；S2，通過測試采集端根據(jù)部署信息采集所述目標(biāo)服務(wù)的覆蓋率數(shù)據(jù)，并傳輸至測試服務(wù)端；S3，通過測試服務(wù)端根據(jù)部署信息存儲(chǔ)所述覆蓋率數(shù)據(jù)...

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N代碼掃描方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過代碼掃描指令指向的待掃描路徑確定目標(biāo)代碼，以及通過代碼掃描指令指向的掃描類型和編碼語言確定匹配的規(guī)則組，隨后調(diào)用在規(guī)則組中選取出的目標(biāo)掃描規(guī)則對(duì)目標(biāo)代碼進(jìn)行掃描。如此，開發(fā)人員可...

本申請(qǐng)公開了一種醫(yī)療建議的生成方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，可應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取用戶輸入的第一求診信息；利用多模態(tài)大模型對(duì)所述第一求診信息進(jìn)行分析，并確定與所述第一求診信息對(duì)應(yīng)的醫(yī)療建議；將所述醫(yī)療建議發(fā)送至所述...

本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法通過數(shù)據(jù)處理模型實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)處理模型包括多個(gè)時(shí)序處理模塊、信息融合模塊和數(shù)據(jù)預(yù)測模塊；該方法包括：確定多個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的時(shí)序處理模塊；多個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)具有不同頻率，且多個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)包...

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N指令對(duì)齊方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過指令對(duì)齊模型接收用戶輸入的自然語言指令，所述指令對(duì)齊模型是基于多組第一指令與第二指令訓(xùn)練得到的，每組中的所述第一指令與第二指令對(duì)應(yīng)相同的任務(wù)，所述第一指令的質(zhì)量高于所述第二指令的質(zhì)量...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N保險(xiǎn)產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。包括，對(duì)保險(xiǎn)公司的用戶進(jìn)行劃分，得到多種用戶群體，然后獲取正樣本數(shù)據(jù)、負(fù)樣本數(shù)據(jù)，負(fù)樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的用戶為在保險(xiǎn)公司未投保的用戶，根據(jù)正樣本數(shù)據(jù)和負(fù)樣本數(shù)據(jù)得到...

本發(fā)明提供了一種RPA機(jī)器人的數(shù)據(jù)交互方法和數(shù)據(jù)交互系統(tǒng)，其中，RPA機(jī)器人的數(shù)據(jù)交互方法包括當(dāng)接收到取數(shù)指令時(shí)，RPA機(jī)器人通過預(yù)設(shè)的取數(shù)模型去各大數(shù)據(jù)源獲取最新數(shù)據(jù)；對(duì)所述最新數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)重復(fù)檢測，如果不存在與所述最新數(shù)據(jù)重復(fù)的數(shù)據(jù)...

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過對(duì)文檔圖像中待修改區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行擦除處理，獲得擦除后的待修改區(qū)域，基于所述待修改區(qū)域的屬性信息，生成所述待修改區(qū)域?qū)?yīng)的替換數(shù)據(jù)，所述屬性信息包括文本內(nèi)容、文本字體樣式、文本背景顏色...

本申請(qǐng)公開了一種資源調(diào)度方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：響應(yīng)于針對(duì)圖形處理器GPU資源的調(diào)度請(qǐng)求，獲取調(diào)度請(qǐng)求包括的第一任務(wù)的第一資源需求量；獲取GPU卡隊(duì)列中的第一GPU卡的第一資源剩余量和第二GPU卡的第二資源剩余量；第一資...