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A、生活必需

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B、作业运输

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一种禽畜疾病问诊方法及系统
本发明公开了一种一种禽畜疾病问诊方法,包括以下步骤：S1：用户通过对话框输入对话内容；S2：后台接收用户对话内容,基于自然语言理解技术对用户对话内容进行分析,若用户对话内容中信息不全,则通过对话框向用户提出信息补充,直至用户意图以及症状描述信息齐全；通过对话框向用户提出症状补充的方法具体为：通过调用疾病知识库对所述用户的症状描述进行症状扩充,生成症状列表,向用户确认症状列表中的症状是否存在,直至根据症状列表中的症状可以会诊出该禽畜可能罹患的疾病；S3：通过对话框向用户返回该禽畜可能罹患的疾病。
人机交互方法、装置、存储介质及终端设备
本申请公开了一种人机交互方法、装置、存储介质及终端设备,属于人工智能技术领域。该方法应用于终端设备,终端设备集成有语音交互组件、N个业务组件和接入方提供的自定义声学模型；该语音交互组件中封装有与语音交互相关的SDK；N个业务组件是由接入方根据自身产品需求在开发方提供的业务组件集合中选择的；一个业务组件用于为终端设备提供至少一项服务,包括：通过语音交互组件接收自定义声学模型采集的音频数据；通过语音交互组件,将音频数据发送至服务器,该音频数据用于指示服务器执行音频处理并生成响应数据；通过语音交互组件,将服务器返回的响应数据下发至第一业务组件。本申请为接入方实现灵活以及简便地智能语音交互提供了可能。
一种招投标信息处理方法、系统和可读存储介质
本发明提供一种招投标信息处理方法、系统和可读存储介质,从互联网采集招标信息,获取招标项目详情页链接入口；请求招标公告的详情页链接,解析招标公告的发布时间以及招标公告的具体详情,根据预设的公告分类规则对招标公告进行分类；提取招投标信息的要素,包括项目编号、项目名称、招标人、代理人、投标人。通过本发明的方法及系统可自动、高效获取招投标信息。
日程管理方法、日程管理装置及计算机可读存储介质
本发明提供了一种日程管理方法,所述日程管理方法包括：接收待管理信息,判断待管理信息的类型,待管理信息的类型为文字、语音和图片中的至少一种；响应确定待管理信息的类型,识别待管理信息生成包括文字内容和拆分符的信息,拆分符包括标点符号、换行符号和语音停顿符号中的至少一项；解析被拆分符分割的文字内容中所指示的日程信息；校正解析出的每条日程信息,并将校正后的所有日程信息导入日程管理应用中,以用于存储。本发明的日程管理方法支持识别多种类型的待管理信息,能够智能识别出用户一次性输入待管理信息所包括的多条日程信息,并将其自动生成日程,无需用户在日程应用中手动添加,不仅用户体验效果,还提高了处理效率。
基于人工智能的产业投资项目后评价报告生成方法和系统
一种产业投资项目后评价报告生成方法,包括以下步骤,建立针对产业投资项目的后评价数据库；选择评价报告模板；采集项目信息；提取评价指标；评估经济效益；生成评价报告。所述的后评价数据库包括评价报告模板、评价指标、经济效益评估模型、法律法规、标准数据和政策文件。
汽车的设计方案评价方法、装置及计算机存储介质
本申请实施例公开了一种汽车的设计方案评价方法、装置及计算机存储介质,属于车辆工程技术领域。所述方法包括：在接收到获取指令时,获取目标汽车的设计方案和所述目标汽车的评价标准；根据所述评价标准对所述目标汽车的设计方案评价,得到所述设计方案的评价值；根据所述评价值确定所述设计方案的是否满足设计要求,以实现对所述设计方案的评价。本申请实施例能够将目标汽车的设计方案通过数值进行量化,从而通过数值反应目标设计方案的优劣,以对目标汽车的设计方案进行评价,且能够通过数值指导设计方案进行优化改进,提高了设计方案的评价效率。
汽车未来保值率预测方法、系统、设备及可读存储介质
本发明公开了一种汽车未来保值率预测方法、系统、设备及可读存储介质,对待预测汽车文本数据进行分词得到待预测汽车文本序列；对待预测汽车文本序列中的每个词进行词向量映射,并作为编码器-解码器模型的输入,输出得到待预测汽车的未来保值率预测结果；其中,编码器-解码器模型采用基于门循环单元变体的编码器-解码器模型；本发明中待测汽车文本数据的收集和处理较结构化数据过程简单；并能够放大离散数据的作用,充分发挥了离散数据的作用,有效减少了人工收集和处理结构化的历史数据的成本；模型的输入长度可以根据文本的长度自适应变化,灵活性好；解码过程能够充分发挥循环神经网络对时序的理解,体现了新车未来保值率之间的时序性。
语音语义模型的处理方法和装置
本发明公开了一种语音语义模型的处理方法和装置。其中,该方法包括：部署语音语义模型；将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序,以使目标租户的应用程序匹配本地菜单文件与菜单标准问文件,生成菜单关联文件,并加载菜单关联文件以启用语音语义模型。本发明解决了现有技术中APP租户依靠手工操作来触发新的语音语义模型生效的技术问题。
训练用户兴趣挖掘模型、用户兴趣挖掘的方法和装置
本说明书实施例提供一种训练用户兴趣挖掘模型、用户兴趣挖掘的方法和装置,方法包括：获取多个样本用户构成的关系网络图,关系网络图中具有社交关系的两个样本用户之间具有连接边；根据用户的行为日志特征,确定其初始用户表征向量；将多个样本用户分别对应的初始用户表征向量和关系网络图输入所述图神经网络,得到目标用户的融合用户表征向量；将多个样本用户分别对应的融合用户表征向量输入兴趣分布预测网络,得到各样本用户分别对应的兴趣分布参数；调整网络参数,使得兴趣分布参数所表征的预测兴趣分布与已知的用户兴趣先验分布之间的分布差异减小。对于不活跃的用户,也能有效挖掘用户兴趣。
一种多模态数据匹配方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及数据处理技术领域,具体涉及一种多模态数据匹配方法、装置、设备及存储介质,旨在实现低质量的跨模态数据的快速匹配。所述方法包括：将获取的多种单模态数据进行分类,得到多个数据集,其中,同一数据集中包括模态相同的多个单模态数据；对所述多个数据集中每个数据集的单模态数据进行特征提取,得到该数据集中多个所述单模态数据的高层特征,并将该数据集中的多个高层特征放入该数据集对应的特征数据集中；分别对每个所述特征数据集中的高层特征进行基于参考点的结构表征,得到所述特征数据集对应的参考表征；将多个特征数据集各自对应的参考表征输入预训练好的共同空间网络中,得到多组跨模态匹配的数据。

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