本發明屬于移動邊緣計算與深度強化學習技術領域，具體涉及一種停車輔助下基于邊緣計算的深度強化學習VEC協同任務卸載與資源分配優化方法。本發明考慮到停放車輛的停放概率和資源可用性，采用卸載節點選擇算法在車輛和MEC服務器之間選擇多個候選卸載...

本發明涉及數據處理技術領域，特別是一種基于模糊層次分析的數據資產價值評估方法，基于數據資產在不同應用場景下多維度、分層次評估數據資產價值的方法，利用模糊評價法、層級分析法、打分方式以及收益法確定不同應用場景下數據資產價值。利用模糊層次分...

本發明涉及自然語言處理技術領域，應用于自然語言處理NLP與人工智能，基于多模態用戶意圖識別對齊的文物講解方法。該方法首先通過多模態對齊模塊接收用戶提供的各種輸入，如語音、文字、圖片、地理位置等，并輸出兩個值：最終的對話和對象主體。然后，...

本發明涉及用戶數據處理技術領域，具體是一種基于動態標簽的用戶畫像增強方法，應用于設計用戶信息與用戶畫像數據使用平臺數據采集，數據處理，數據分析，數據分類的系統方法。通過實時分析用戶行為，動態調整用戶畫像中的標簽，能夠構建出更加精準、全面...

本發明涉及圖片處理技術領域，具體是一種平面創意圖片批量生成的方法，特別是一種基于AIGC生成式大模型的平面創意圖片批量生成的方法。對目標文本進行文本解析，根據解析結果對主題的場景進行拆分，得到多個場景定義，不同的場景定義可以用于傳達同一...

本發明涉及數據處理技術領域，具體是一種基于多路監控視頻分析的景區客流飽和度監測方法；應用于景區、博物館、文旅綜合體等泛文旅場所，基于景區現有監控系統，通過監控視頻結構化分析實現景區客流及飽和度監測的方法。通過引入計算機視覺分析技術，將視...

本發明涉及農業大數據處理技術領域，具體為一種基于物聯網的作物種植萌發模型預測方法。本發明不僅實時監測農田環境和作物生長狀況，而且將收集到的數據傳輸至大數據分析平臺，利用先進的數據分析技術，如機器學習算法，對數據進行深入處理和分析，從而更...

本發明涉及大數據處理技術領域，特備是一種用于運營商潛客預測的銷售品訂購特征的向量化方法。本發明對客戶的銷售品訂購空間的特征刻畫較為全面，對比傳統的稀疏矩陣表示方法有以下優勢，相同特征維度下，本發明的方法能夠提供更多的銷售品訂購信息。傳統...

本發明涉及數據分析預測技術領域，具體是多模態數據分析的在園游客監測和預測方法及其系統，基于融合不同模態數據分析及多模型集成的景區實時在園游客數量監測及預測的方法。本發明基于神經網絡技術，以信令數據、交通卡口、視頻監控、景區wifi?熱點...

本發明涉及計算機技術領域，具體地涉及一種基于GIT的文件管理方法。通過直觀的目錄結構展示GIT倉庫中的文件和文件夾。用戶可通過系統內嵌的操作，輕松執行文件和文件夾的管理任務，從而極大地簡化了資料的檢索流程，并有效降低了對磁盤空間的需求。...

本發明涉及計算機數據處理技術領域，特別是一種基于LLM語義理解技術的Excel模版數據自動回填方法，基于大語言模型LLM、自然語言處理NLP、自然語言轉NL2SQL和自動化數據填充技術的應用。通過語義理解和NL2SQL技術，實現模板數據...

本發明涉及數據分析技術領域，具體而言，是基于多模態大模型的節假日涉旅場所熱度分析方法。本發明提出的技術方案采用了多模態大模型采集解析方式，能夠有效整合來自多種數據源的信息，包括文字、圖像、視頻等多模態數據。通過訓練該模型，可以更準確地預...

本發明涉及數據處理技術領域，具體是一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法及系統。通過對平臺的家庭用戶數據進行分析后將廣告的商品與平臺的家庭用戶消費數據進行初步擬合分析得到廣告在該平臺投放的傳播收益基礎期望值，并以傳播收益基礎期望值為基礎值，結...

本發明涉及信息數據處理技術領域，涉及一種基于用戶評論的數據挖掘方法。特別適用于門戶網站、電商平臺等用戶發布評論的數據挖掘。利用TF?IDF算法和余弦相似度函數結合的文本挖掘方法，對用戶評論進行關鍵詞提取，實現評論信息的短句分類，進而了解...

本發明屬于地圖數據處理技術領域，特別涉及一種基于GIS地圖區域框選的資源數據檢索方法及系統，使用該方法進行數據可視化應用。即通過地圖區域框選、參數配置、接口調用、分布式檢索、結果反饋及可視化展示的整體方案。本發明中涉及的地圖框選針對特殊...

本發明涉及人工智能大數據處理技術領域，特別是一種基于數據碰撞算法的用戶智能匹配方法及其系統。建立用戶標簽，用戶標簽的建立是智能匹配的基礎，特征信息的基本特征與用戶標簽對應建立關聯，行為特征為用戶具體行為，成就特征為具體行為產生的結果，行...

本發明涉及數據集成技術領域，特別是一種基于統一調度平臺進行kettle數據集成的方法。本發明采用的是DolphinScheduler和kettle的結合，將配置的kettle任務放到DolphinScheduler調度平臺執行，這樣可以...

本發明涉及計算機數據處理技術領域，一種代碼染色及測試分析監控中實時反饋方法，具體應用于遞歸神經網絡的代碼實時監控。構建了一個專門用于代碼覆蓋率監控的遞歸神經網絡模型。該模型通過深度學習算法，特別是長短期記憶網絡LSTM，能夠捕捉代碼提交...

本發明涉及自然語言處理技術領域，特別是一種基于大模型的企業轉型診斷報告生成方法。利用企業診斷問卷收集語料數據；構建數字化轉型診斷知識庫，存入向量數據庫；樣本模型訓練，通過Prompt提示詞微調構建診斷報告模版；通過微調后的提示詞作為輸入...

本發明涉及人工智能技術領域，具體是基于大模型的智能大屏多輪對話聯動的方法；使用戶可以通過手機隨時隨地操控智能大屏，不受時間和設備操作的限制。相比傳統的交互方式，用戶體驗更加自然和便捷。通過手機程序掃描智能大屏生成的二維碼，通過Webso...