本發(fā)明屬于人工智能與教育數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于大模型的高校教育數(shù)據(jù)融合與智能化評(píng)估方法及系統(tǒng)，該方法通過(guò)構(gòu)建高校教育評(píng)估數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)高校教育評(píng)估相關(guān)的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化管理與融合處理，并對(duì)大模型進(jìn)行評(píng)估任務(wù)適配，使其具備面向高校教...

本發(fā)明涉及多肉種植技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種基于多模態(tài)大模型分析的多肉種植輔助檢測(cè)系統(tǒng)，包括多肉種植輔助檢測(cè)系統(tǒng)，所述多肉種植輔助檢測(cè)系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、智能診斷模塊、個(gè)性化方案模塊、自動(dòng)化養(yǎng)護(hù)模塊和交互與社區(qū)模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)G...

本發(fā)明提供一種短體圓柱狀W18O49介晶材料的制備方法，所述制備方法包括以下步驟：S1、按照質(zhì)量比（3.5~4.5）：1分別取氯化鎢、草酸溶于正丙醇中，攪拌，得混合溶液；S2、將混合溶液置于高壓釜，在155~165℃條件下加熱反應(yīng)11~...

本發(fā)明涉及智能教育技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種大小模型協(xié)同的多智能體啟發(fā)式導(dǎo)學(xué)方法和設(shè)備，其中，所述方法通過(guò)“獲取學(xué)生輸入?感知計(jì)算分析?生成控制指令?生成啟發(fā)式回復(fù)?雙重評(píng)估校驗(yàn)”的閉環(huán)流程，結(jié)合啟發(fā)式導(dǎo)學(xué)狀態(tài)機(jī)邏輯、專(zhuān)用數(shù)據(jù)集微調(diào)的小參數(shù)...

本發(fā)明涉及農(nóng)藥殺蟲(chóng)劑領(lǐng)域，公開(kāi)了一種含吡啶雙酰胺結(jié)構(gòu)的異噁唑啉類(lèi)化合物及其應(yīng)用、一種殺蟲(chóng)劑，該異噁唑啉類(lèi)化合物具有式(J)所示的結(jié)構(gòu)。本發(fā)明提供的化合物能夠在低濃度下實(shí)現(xiàn)良好的殺昆蟲(chóng)、殺螨蟲(chóng)、殺線(xiàn)蟲(chóng)以及殺螺蟲(chóng)的效果。

一種開(kāi)源倉(cāng)庫(kù)檢索方法及裝置，包括獲取待檢索開(kāi)源倉(cāng)庫(kù)集合中各開(kāi)源倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)，并基于元數(shù)據(jù)生成與各開(kāi)源倉(cāng)庫(kù)對(duì)應(yīng)的倉(cāng)庫(kù)屬性集合，其中，倉(cāng)庫(kù)屬性集合包括開(kāi)源倉(cāng)庫(kù)的功能描述屬性；接收查詢(xún)指令，將查詢(xún)指令解析為多個(gè)查詢(xún)項(xiàng)，查詢(xún)項(xiàng)包括查詢(xún)標(biāo)識(shí)符、與...

本發(fā)明提供一種編程技術(shù)問(wèn)題的意圖識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于軟件工程技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：收集并篩選目標(biāo)平臺(tái)的編程技術(shù)問(wèn)題；采用迭代式統(tǒng)計(jì)抽樣的方式對(duì)所述編程技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行意圖標(biāo)注，并構(gòu)建多層次意圖分類(lèi)體系，得到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集；基于大語(yǔ)言模型對(duì)所述...

本發(fā)明公開(kāi)了基于前門(mén)調(diào)整的有害模因檢測(cè)去偏方法，該方法構(gòu)建了結(jié)構(gòu)性因果模型，將未觀察到的混雜因素在模因和有害標(biāo)簽之間創(chuàng)建了后門(mén)路徑，通過(guò)前門(mén)調(diào)整來(lái)消除有害模因檢測(cè)；然后，通過(guò)引入推理作為模因和標(biāo)簽之間的中介，前門(mén)調(diào)整阻止了后門(mén)路徑。模因...

本發(fā)明屬于但不限于永磁同步電機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種用于同步電機(jī)的轉(zhuǎn)速平滑調(diào)節(jié)與擾動(dòng)協(xié)同抑制方法及系統(tǒng)；首先建立了考慮未知擾動(dòng)與系統(tǒng)不確定的永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)速模型，設(shè)計(jì)擴(kuò)展無(wú)閾值自適應(yīng)滑模觀測(cè)器估計(jì)系統(tǒng)的集總不確定；在有效觀測(cè)的基礎(chǔ)上，...

本發(fā)明屬于化學(xué)與醫(yī)藥技術(shù)領(lǐng)域，涉及一類(lèi)含分叉或大環(huán)酰基鏈結(jié)構(gòu)的具有免疫調(diào)節(jié)活性的自然殺傷T細(xì)胞激動(dòng)劑及應(yīng)用。所述激動(dòng)劑為具有式（1）所示結(jié)構(gòu)的化合物或其藥學(xué)上可接受的鹽。本發(fā)明在αGalCer的酰基鏈上引入分叉支鏈或大環(huán)結(jié)構(gòu)，從而加強(qiáng)糖...

本發(fā)明涉及二氧化碳電催化還原技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種硼摻雜銅氧化物催化劑及其制備方法和應(yīng)用。該硼摻雜的銅氧化物材料為由納米片自組裝形成的納米束結(jié)構(gòu)，其中：硼為取代位摻雜，存在B?Cu鍵，且硼在銅氧化物催化劑中為淺表層分布，并由內(nèi)而外硼含量遞...

本發(fā)明屬于但不限于教育人工智能與自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于雙層內(nèi)隱學(xué)習(xí)狀態(tài)量化的自適應(yīng)試題推薦方法及系統(tǒng)，通過(guò)構(gòu)建包含推薦者（Actor）、評(píng)估者（Evaluator）及反思者（Reflector）的多智能體閉環(huán)架構(gòu)，結(jié)合知識(shí)圖...

本發(fā)明屬于無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種STAR?RIS輔助無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先構(gòu)建面向非正交多址接入的STAR?RIS輔助空對(duì)地傳輸?shù)男阅茉u(píng)估模型，性能評(píng)估模型以配置參數(shù)作為輸入，以網(wǎng)絡(luò)性能信息作為輸出；配置參數(shù)包...

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向崩崗遙感監(jiān)測(cè)的多模態(tài)智能解譯方法及系統(tǒng)，首先將多源遙感數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理；所述多源遙感數(shù)據(jù)，包括真彩色影像RGB（Red?Green?Blue）、近紅外波段NIR（Near?Infrared）和數(shù)字高程模型DEM（Di...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型的情感支撐對(duì)話(huà)方法及裝置，屬于大語(yǔ)言模型技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：第一大語(yǔ)言模型獲取用戶(hù)的歷史對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)；基于歷史對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)，第一大語(yǔ)言模型同時(shí)扮演用戶(hù)和情感支持者，生成多輪對(duì)話(huà)；基于多輪對(duì)話(huà)，獲取用戶(hù)的最新問(wèn)題對(duì)...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多智能體協(xié)同的學(xué)生認(rèn)知投入智能評(píng)測(cè)方法與系統(tǒng)。該方法基于有向無(wú)環(huán)圖結(jié)構(gòu)，通過(guò)認(rèn)知投入概念智能體、數(shù)據(jù)規(guī)則映射智能體、課堂情境分析智能體、多模態(tài)數(shù)據(jù)解析智能體和綜合報(bào)告生成智能體的有序協(xié)同，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化評(píng)測(cè)。首先，認(rèn)知投...

本申請(qǐng)公開(kāi)一種基于大語(yǔ)言模型的迭代概念生成信息檢索方法。方法如下：得到候選文檔集合；生成內(nèi)部概念集合；利用第一指令，得到第一概念集合；篩選出第一外部概念集合；生成第一擴(kuò)展查詢(xún)；得到第二文檔集合及第二外部概念集合；將第二外部概念集合與第一...

本發(fā)明公開(kāi)了一種融合字節(jié)碼與源代碼分析的項(xiàng)目冗余依賴(lài)檢測(cè)方法及裝置，首先從輸入項(xiàng)目數(shù)據(jù)中獲取直接依賴(lài)，并構(gòu)建依賴(lài)?類(lèi)知識(shí)庫(kù)；然后采用預(yù)設(shè)字節(jié)碼框架對(duì)編譯后的項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行類(lèi)與方法的字節(jié)碼級(jí)分析，提取運(yùn)行時(shí)可見(jiàn)的調(diào)用關(guān)系；接著采用基于抽象語(yǔ)...

本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型的開(kāi)放話(huà)題討論過(guò)程模擬與分析方法，本發(fā)明增加多層記憶管理功能，提升會(huì)話(huà)信息的存儲(chǔ)和查詢(xún)效率。設(shè)置工具管理模塊，提供高效工具調(diào)用。設(shè)置話(huà)題感知模塊，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)會(huì)話(huà)狀態(tài)，防止話(huà)題偏離。設(shè)置協(xié)...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)演化特征的軟件缺陷優(yōu)先級(jí)變更預(yù)測(cè)方法及裝置，屬于軟件工程、數(shù)據(jù)挖掘與人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取第一缺陷的缺陷報(bào)告以及缺陷歷史數(shù)據(jù)；若第一缺陷的缺陷報(bào)告在t時(shí)刻出現(xiàn)變化，基于缺陷報(bào)告以及缺陷歷史數(shù)據(jù)，獲...