數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)圖的實(shí)際問(wèn)題_數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)圖的實(shí)際應(yīng)用
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中國(guó)鐵建申請(qǐng)?jiān)蛄繄D數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建方法專(zhuān)利,解決傳統(tǒng)...基于第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和第二數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建向量圖數(shù)據(jù)庫(kù)。本發(fā)明通過(guò)根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和邊數(shù)據(jù)向量化得到的節(jié)點(diǎn)向量、邊向量構(gòu)建第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和第二數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從而構(gòu)建向量圖數(shù)據(jù)庫(kù)，解決了傳統(tǒng)向量圖數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)圖譜的不同層級(jí)的推理的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和向量數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的融是什么。
新點(diǎn)軟件取得三維場(chǎng)景管理相關(guān)專(zhuān)利,解決結(jié)構(gòu)冗余數(shù)據(jù)較多的問(wèn)題在上一層創(chuàng)建父節(jié)點(diǎn)，存儲(chǔ)目標(biāo)屬性信息，得到更新后DAG 圖。可以解決存在相同場(chǎng)景則需要新建子節(jié)點(diǎn)并加入對(duì)應(yīng)結(jié)構(gòu)，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)結(jié)構(gòu)冗余數(shù)據(jù)較多的問(wèn)題。通過(guò)DAG 圖來(lái)組織三維場(chǎng)景，DAG 圖的子節(jié)點(diǎn)可掛接多個(gè)父節(jié)點(diǎn)，因此可以實(shí)現(xiàn)相同場(chǎng)景內(nèi)容復(fù)用，避免了層次結(jié)構(gòu)冗余數(shù)據(jù)較說(shuō)完了。
達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)申請(qǐng)基于圖技術(shù)生成訓(xùn)練語(yǔ)料的方法和裝置專(zhuān)利,能解決現(xiàn)有...數(shù)據(jù)構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)，其中節(jié)點(diǎn)表示文本片段，邊表示文本片段之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系及其屬性；通過(guò)遍試圖結(jié)構(gòu)，提取與訓(xùn)練目標(biāo)相關(guān)的文本片段集合；將提取的文本片段集合進(jìn)行整合和過(guò)濾，生成用于大模型訓(xùn)練的高質(zhì)量語(yǔ)料。本發(fā)明能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中訓(xùn)練語(yǔ)料生成效率低、質(zhì)量不高的問(wèn)題，并有效后面會(huì)介紹。
...申請(qǐng)模型訓(xùn)練相關(guān)專(zhuān)利,能夠訓(xùn)練得到能夠用于 VQA 中復(fù)雜問(wèn)題的模型所述關(guān)鍵詞的替換詞，以及包括所述關(guān)鍵詞和所述替換詞相互之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；基于所述圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，生成所述樣本圖像的正文本樣本和負(fù)文本樣本；基于所述樣本圖像、所述正文本樣本和所述負(fù)文本樣本，訓(xùn)練得到訓(xùn)練后的模型。本公開(kāi)實(shí)施例能夠訓(xùn)練得到能夠用于VQA 中復(fù)雜問(wèn)題的模型好了吧！
...申請(qǐng)一種基于重介洗選的精煤灰分預(yù)測(cè)優(yōu)化方法專(zhuān)利,緩解梯度爆炸問(wèn)題以將不同設(shè)備參數(shù)的數(shù)據(jù)單位進(jìn)行統(tǒng)一；初始化空間圖結(jié)構(gòu)，以顯示原始生產(chǎn)數(shù)據(jù)之間的結(jié)構(gòu)信息；采用空洞因果卷積函數(shù)捕獲時(shí)間軸上的依賴(lài)關(guān)系，以一定步長(zhǎng)跳躍值在輸入序列上滑動(dòng)，能夠以非遞歸的方式處理長(zhǎng)距離序列，有助于并行計(jì)算且緩解梯度爆炸問(wèn)題；以精煤灰分的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值后面會(huì)介紹。
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