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、近年來(lái)，人工智能（ai）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ml）的普及和應(yīng)用得到顯著增加。此外，隨著云計(jì)算系統(tǒng)托管的服務(wù)變得越來(lái)越可供終端用戶和其他組織使用，對(duì)更復(fù)雜和健壯的計(jì)算模型（諸如大語(yǔ)言模型（llm））的訪問(wèn)已經(jīng)變得越來(lái)越普遍?？梢杂?xùn)練這些基礎(chǔ)模型以執(zhí)行各種任務(wù)，諸如聊天機(jī)器人，對(duì)一般問(wèn)題提供答案，生...

、諸如移動(dòng)電話的計(jì)算裝置可以執(zhí)行廣泛范圍的計(jì)算機(jī)程序和軟件應(yīng)用，通常被稱為“app”。該應(yīng)用中的一些應(yīng)用可以利用共享庫(kù)以便執(zhí)行某些操作或提供應(yīng)用的某些特征。計(jì)算裝置可以將安裝在該計(jì)算裝置處的應(yīng)用和共享庫(kù)更新為該應(yīng)用和共享庫(kù)的新版本，以修復(fù)錯(cuò)誤和其他問(wèn)題和/或引入新特征。技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路、描述了...

本發(fā)明涉及用于在用戶環(huán)境中標(biāo)記用戶動(dòng)作數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法，尤其是，其中，該用戶環(huán)境是計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的用戶交互式環(huán)境。此外，本發(fā)明涉及用于在計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的用戶交互式環(huán)境中標(biāo)記用戶動(dòng)作數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。、學(xué)習(xí)如何操作新機(jī)器或如何使用新軟件對(duì)于有經(jīng)驗(yàn)的人員和新入職人員而言都是繁瑣的任務(wù)。雖然提供培訓(xùn)給出...

本公開(kāi)涉及使用振動(dòng)提供信息的技術(shù)。、以往，已知有通過(guò)振動(dòng)將本車(chē)輛的周?chē)钠渌?chē)輛、障礙物等的存在、其存在位置等告知給駕駛員等的系統(tǒng)（例如，參照專(zhuān)利文獻(xiàn)）。在專(zhuān)利文獻(xiàn)中，作為報(bào)知車(chē)輛的周?chē)鸂顩r的手段，公開(kāi)了使用顯示、聲音以及振動(dòng)。、在先技術(shù)文獻(xiàn)、專(zhuān)利文獻(xiàn)、專(zhuān)利文獻(xiàn)：日本特開(kāi)-號(hào)公報(bào)技術(shù)實(shí)現(xiàn)思...

本公開(kāi)實(shí)施例涉及向量處理器，尤其涉及一種向量處理器的指令推測(cè)執(zhí)行方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。、隨著高性能計(jì)算需求的日益增長(zhǎng)，向量處理器的risc-v架構(gòu)憑借其開(kāi)源靈活性及強(qiáng)大的向量擴(kuò)展能力，在現(xiàn)代處理器設(shè)計(jì)中得到了廣泛應(yīng)用。其核心優(yōu)勢(shì)在于支持可變長(zhǎng)的向量操作，通過(guò)向量配置指令動(dòng)態(tài)設(shè)置向量長(zhǎng)度與寄...

本發(fā)明涉及具身智能與多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)，更具體地說(shuō)，是涉及一種基于淘汰制adaboost構(gòu)建視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作模型的方法。、視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作（vla）模型是具身智能系統(tǒng)的核心組件，其通過(guò)融合視覺(jué)（圖像/視頻）、語(yǔ)言（任務(wù)指令）與設(shè)備狀態(tài)（如機(jī)器人關(guān)節(jié)角度、車(chē)速）多模態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)“感知-理解-動(dòng)作”的...

本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種基于時(shí)點(diǎn)數(shù)列數(shù)據(jù)的離散觀測(cè)方法與系統(tǒng)。、時(shí)點(diǎn)數(shù)列是反映某一現(xiàn)象在特定時(shí)點(diǎn)狀態(tài)的絕對(duì)數(shù)值數(shù)列，在金融、經(jīng)濟(jì)、監(jiān)測(cè)設(shè)備等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。常見(jiàn)的分析方法包括相關(guān)分析、協(xié)整分析、回歸分析等，但這些方法計(jì)算復(fù)雜，且難以在新增數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)快速判斷機(jī)會(huì)或風(fēng)險(xiǎn)。因此，需要一...

本發(fā)明屬于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)，尤其涉及基于物理約束與注意力增強(qiáng)門(mén)控機(jī)制的地質(zhì)災(zāi)害識(shí)別方法。、地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)與識(shí)別是地質(zhì)工程和遙感的重要研究方向?，F(xiàn)有技術(shù)中，基于遙感影像的地質(zhì)災(zāi)害識(shí)別方法主要依賴于深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割模型，通過(guò)提取地表光學(xué)、地形、植被等特征，對(duì)滑坡、崩塌、泥石流等災(zāi)害進(jìn)行自動(dòng)...

本發(fā)明涉及遙感圖像分割處理，具體而言，涉及一種基于幾何推理引導(dǎo)的遙感道路圖像分割方法、裝置及設(shè)備。、遙感影像中的道路提取分割是地理信息系統(tǒng)、智能交通規(guī)劃與應(yīng)急響應(yīng)等應(yīng)用的關(guān)鍵基礎(chǔ)任務(wù)。隨著高分辨率遙感數(shù)據(jù)的普及，基于深度學(xué)習(xí)的道路提取分割方法取得了顯著進(jìn)展。當(dāng)前主流技術(shù)主要分為三類(lèi)：一是基...

本申請(qǐng)屬于大語(yǔ)言模型，涉及一種大語(yǔ)言模型的檢索方法，特別是涉及一種用于大語(yǔ)言模型sql生成的庫(kù)表并行檢索方法、系統(tǒng)及介質(zhì)。、隨著大語(yǔ)言模型在數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言(structured?query?language，sql)生成領(lǐng)域的應(yīng)用普及，大語(yǔ)言模型（large?language?model，ll...

本發(fā)明涉及智能終端及網(wǎng)絡(luò)測(cè)試，具體是一種基于ai大模型的自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)與方法。、隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，智能終端設(shè)備的功能日趨復(fù)雜，對(duì)其軟件系統(tǒng)及ai能力的測(cè)試要求也日益提高。傳統(tǒng)的自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)多依賴于預(yù)先編寫(xiě)的腳本與固定規(guī)則，測(cè)試用例的生成、執(zhí)行及結(jié)果判斷通常需要大量人工參與，難以...

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和數(shù)字人，尤其涉及一種基于一致性身份識(shí)別的細(xì)粒度面部表情數(shù)字人頭像生成方法和系統(tǒng)。、隨著虛擬現(xiàn)實(shí)、在線社交等應(yīng)用的普及，用戶對(duì)數(shù)字人頭像的真實(shí)感和表現(xiàn)力提出了更高要求，需要在生成豐富細(xì)膩面部表情的同時(shí)，始終維持用戶自身身份特征的穩(wěn)定統(tǒng)一，以支撐自然可信的實(shí)時(shí)交互體驗(yàn)。、...

本申請(qǐng)涉及紅外小目標(biāo)檢測(cè)，特別是涉及一種紅外小目標(biāo)跨場(chǎng)景檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。、紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在空間目標(biāo)預(yù)警、邊海防監(jiān)視以及長(zhǎng)距離紅外搜索系統(tǒng)中具有核心作用。由于弱小紅外目標(biāo)在成像平面中僅占據(jù)極少像素，通常缺乏可辨識(shí)的紋理與形狀特征，其輻射強(qiáng)度又受大氣衰減、目標(biāo)姿態(tài)變化等因素...

本發(fā)明涉及智能控制和智能調(diào)節(jié)，尤其涉及一種基于偏振的高速公路拋灑物監(jiān)測(cè)與調(diào)控系統(tǒng)及方法。、高速公路作為交通運(yùn)輸?shù)年P(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，運(yùn)行過(guò)程中存在車(chē)輛貨物掉落、輪胎碎片、危險(xiǎn)拋擲物等拋灑物安全隱患。這些拋灑物若不能及時(shí)檢測(cè)并處置，極易造成車(chē)輛避讓、追尾、二次事故，嚴(yán)重威脅道路交通安全。、現(xiàn)有技術(shù)...

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器學(xué)習(xí)交叉，具體的涉及一種基于語(yǔ)義-視覺(jué)雙記憶融合的sam小樣本分割方法。、近年來(lái)，語(yǔ)義分割技術(shù)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的核心任務(wù)之一，在學(xué)術(shù)研究與工業(yè)應(yīng)用中均受到廣泛關(guān)注?；谏疃葘W(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割方法（如全卷積網(wǎng)絡(luò)、u-net等架構(gòu)）已取得顯著進(jìn)展，并在多個(gè)場(chǎng)景中展現(xiàn)出優(yōu)...

本申請(qǐng)主要涉及核電廠安全，尤其涉及一種基于多尺度自適應(yīng)特征分解的零部件壽命預(yù)測(cè)方法。、核電廠處于高溫、高壓、輻照及機(jī)械振動(dòng)等復(fù)雜環(huán)境中，其零部件在服役期間易發(fā)生材料老化、性能劣化及疲勞損傷等問(wèn)題，從而導(dǎo)致核電廠的安全隱患與運(yùn)維挑戰(zhàn)。在線監(jiān)測(cè)技術(shù)通過(guò)布設(shè)多種傳感器，采集溫度、壓力、振動(dòng)等多源...

本發(fā)明涉及液氫儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，具體的說(shuō)涉及一種適用于飛行器的儲(chǔ)氫系統(tǒng)支撐結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。、液氫作為一種重要的燃料，在航空航天等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。一般地，液態(tài)儲(chǔ)氫罐的放置需要機(jī)械結(jié)構(gòu)作為支撐。這種機(jī)械結(jié)構(gòu)一方面需要保證儲(chǔ)氫系統(tǒng)的固定，并且為了應(yīng)對(duì)液氫儲(chǔ)箱在飛行器運(yùn)行過(guò)程中所受的各種機(jī)械載荷...

本發(fā)明涉及工業(yè)尺寸檢測(cè)，尤其涉及一種基于亞像素定位的螺紋尺寸檢測(cè)方法及系統(tǒng)。、螺紋作為機(jī)械設(shè)備中最基礎(chǔ)且應(yīng)用廣泛的連接方式之一，其幾何尺寸精度（如大徑、中徑、小徑等）直接影響裝配體的可靠性、密封性和使用壽命。在航空航天、汽車(chē)制造、精密儀器、石油化工等關(guān)鍵工業(yè)領(lǐng)域，對(duì)螺紋零件進(jìn)行快速、精確、...

本發(fā)明涉及飛行器流場(chǎng)，特別涉及用于飛行器流場(chǎng)多組分氣體混合分析的流場(chǎng)分區(qū)自適應(yīng)模擬方法及裝置。、針對(duì)飛行器流場(chǎng)數(shù)值模擬計(jì)算的過(guò)程中，當(dāng)計(jì)算工況較復(fù)雜時(shí)，空間流場(chǎng)將出現(xiàn)多種氣體組分的混合流動(dòng)的現(xiàn)象。特別當(dāng)飛行馬赫數(shù)大于時(shí)，即通常所說(shuō)的高超聲速流動(dòng)過(guò)程，高速會(huì)導(dǎo)致空氣受到強(qiáng)烈的壓縮，動(dòng)能轉(zhuǎn)化為...

本發(fā)明涉及一種基于大語(yǔ)言模型的源代碼安全漏洞語(yǔ)義檢測(cè)方法，屬于電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理。、當(dāng)前源代碼安全檢測(cè)在電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理中占據(jù)核心地位，主要負(fù)責(zé)識(shí)別程序執(zhí)行序列內(nèi)的安全性風(fēng)險(xiǎn)，目前的主流檢測(cè)方式依賴于靜態(tài)掃描技術(shù)，通過(guò)構(gòu)建源代碼的抽象語(yǔ)法樹(shù)并匹配預(yù)置的專(zhuān)家規(guī)則庫(kù)，此類(lèi)方法在處理已知模式的語(yǔ)法漏洞...