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公开(公告)号：CN119065920A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410986902.0
申请日：2024-07-23
Applicant: 浪潮云信息技术股份公司
IPC: G06F11/30 , G06F11/32 , G06F11/34 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开一种基于大模型的云服务器健康管理方法及系统，涉及服务器健康管理技术领域，方法包括：采集云服务器的性能状态数据、云服务器的维修记录和历史报告信息；对性能状态数据进行预处理，并随机划分到训练集和测试集；构建基于误差补偿的GRU模型，使用训练集训练GRU模型，使用测试集评估GRU模型；利用GRU模型的输出来建立性能预警模型，来判断云服务器的运行状态，并在检测到云服务器异常时发出告警；将维修记录和历史报告信息进行格式转换，用于对大模型进行微调；将告警时的性能状态数据输入微调后的大模型，以输出异常状态预测结果、异常产生的原因和维修的相关建议。本发明可以实现对云服务器状态的精准预警，提高运维人员的处理效率。
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公开(公告)号：CN118967121A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411156195.9
申请日：2024-08-22
Applicant: 浪潮云信息技术股份公司
IPC: G06Q20/24 , G06Q20/40 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明提供一种公有云场景预转后计费处理方法及装置、介质、设备。该方法包括：确定用户针对已购订单发起的预付费转后付费请求；生成预转后订单；将预转后订单发送至管理后台，以使管理后台根据预转后订单计算已购订单的退费总金额，并将退费总金额返回至控制台；跳转到转计费方式下单页面，在转计费方式下单页面上展示退费总金额，并在转计费方式下单页面上提供后付费方式选择项；根据用户选择的后付费方式组装订单报文，将订单报文下发至管理后台，以使管理后台根据后付费方式进行退费处理，并将退费处理结果通知控制台。本发明对预付费转换后付费订单进行统一逻辑处理，提高整个系统的兼容性。
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公开(公告)号：CN118919059A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411091691.0
申请日：2024-08-09
Applicant: 浪潮云信息技术股份公司
IPC: G16H50/20 , G06F16/332 , G06F16/36 , G06N5/02 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开一种基于混合专家大模型的医疗行业智能问答方法和系统，方法包括，获得待处理的医疗问题信息；通过混合专家大模型分析医疗问题信息与多个细分领域的信息库的匹配情况，医疗问题信息与医疗知识图谱的匹配情况，以确定与医疗问题信息相关联的目标细分领域；调用每一目标细分领域对应的细分领域处理模型处理医疗问题信息，得到医疗问题信息在每一目标细分领域上对应的细分领域答案，细分领域处理模型根据对应细分领域的信息库构建；根据混合专家大模型整合细分领域答案，得到医疗问题信息的医疗答案信息。
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公开(公告)号：CN118820200A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410877055.4
申请日：2024-07-02
Applicant: 浪潮云信息技术股份公司
IPC: G06F16/182 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及分布式存储技术领域，具体为一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法及系统，包括以下步骤：对象数据收集，深度学习模型训练，决策制定，决策执行，实现自动化的对象生命周期执行操作，包括自动化流程集成、持续反馈与调整以及事务一致性保障；有益效果为：本发明提出的基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法及系统，通过灵活而高效地管理对象存储数据的全生命周期，既降低了总体存储成本，又保证了数据的可访问性和用户体验得以最大化的提高。
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公开(公告)号：CN118747633A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410948981.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 浪潮云信息技术股份公司
Abstract: 本申请公开了基于分布式云场景的订单审批方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括：基于订单相关参数信息生成相应的目标订单，并判断所述目标订单中是否有未被成功实施的资源；若所述目标订单中不存在未被成功实施的资源，则判断所述目标订单中的商品规格信息是否合规；若所述商品规格信息合规，则将所述目标订单上传至预设云端集中式节点进行审批；获取所述预设云端集中式节点下发的审批结果，并基于所述审批结果和预设底层平台调用所述目标订单对应的资源进行订单实施操作，然后向所述预设云端集中式节点发送订单完成通知。这样一来，可以集中式管理系统与分布式云中心管理系统中存在的数据一致性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118747190A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410986003.0
申请日：2024-07-23
Applicant: 浪潮云信息技术股份公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/23 , G06F16/22
Abstract: 本申请公开了一种缓存更新方法、装置、设备及存储介质，涉及大模型应用技术领域，包括：获取用于引导预设大模型生成模态结果的当前交互提示语，并判断预设缓存数据库中是否存在相应当前交互提示向量匹配的目标向量；若存在，则从历史交互提示语的模态结果中确定相应的目标模态结果；若不存在，则通过预设大模型直接生成目标模态结果；输出目标模态结果，并根据用户反馈信息对预设缓存数据库的缓存参数进行调整，基于调整后缓存参数对预设缓存数据库进行更新，以便通过更新后缓存数据库对交互提示语进行响应。这样一来，本申请能够复用历史模态结果，降低大模型的运行成本；且可以通过用户反馈信息对缓存参数进行调整，以适应用户需求。
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公开(公告)号：CN118733529A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410927101.7
申请日：2024-07-11
Applicant: 浪潮云信息技术股份公司
Abstract: 本申请公开了一种制药行业大模型微调方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域，包括：对若干原始制药专利文档进行文档数据格式的转化以得到目标文档格式的制药数据文档，并对制药数据文档中的图像数据进行多模态特征提取操作以得到待处理图像数据；利用预设制药靶点数据库将待处理图像数据和制药数据文档中的待处理文本数据进行多维度数据融合以得到目标训练数据；从若干制药行业领域的预训练模型中确定一个目标预训练模型，并利用训练数据和预设微调方法对目标预训练模型进行模型微调以得到目标制药行业大模型。这样一来，通过使用多维度数据融合技术确定得到目标训练数据对模型进行微调，提高了模型对专业术语和概念的识别能力。
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公开(公告)号：CN118708122A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410891198.0
申请日：2024-07-04
Applicant: 浪潮云信息技术股份公司
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明特别涉及一种实现Ceph日志结构卷的方法。该实现Ceph日志结构卷的方法，原有Ceph客户端部署架构保持不变，通过在计算侧引入持久化内存PMEM卡，并部署Intel Daos软件系统，实现副本池元数据持久化；Ceph分布式存储系统的librbd组件通过libdaos系统对接Intel Daos软件系统，持久化存储卷元数据信息；在Ceph分布式存储系统的块存储接口RBD层引入索引Index层，并使用IntelDaos软件系统持久化存储卷索引，实现随机写到添加append写的转化。该实现Ceph日志结构卷的方法，不仅实现了数据持久化，还实现了较低的延迟和高吞吐量，从而提升了系统的整体性能，具有良好的容错性和高可用性，能够有效应对节点故障和网络分区问题，保障系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN118656444A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410844955.9
申请日：2024-06-27
Applicant: 浪潮云信息技术股份公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/338
Abstract: 本发明提供一种信息检索方法及装置、介质、设备。该方法包括：接收用户发送来的检索请求；采用预设向量化模型将用户问题进行向量化，依据向量检索方式对应的第一索引表在向量知识库中进行检索操作，得到在向量检索方式下与用户问题最匹配的K1个第一检索结果；对用户问题进行分词处理，并依据文本检索方式对应的第二索引表在文本数据库中进行检索操作，得到在文本检索方式下与用户问题最匹配的K1个第二检索结果；将K1个第一检索结果、K1个第二检索结果、第一权重和第二权重输入至预先训练的重排模型中，得到与用户问题最匹配的K2个检索结果；将用户语言形式的K2个检索结果返回至用户。本发明可以提高检索准确率。
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公开(公告)号：CN118644676A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410844974.1
申请日：2024-06-27
Applicant: 浪潮云信息技术股份公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/32 , G06V10/20 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/54 , G06V10/52 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于视觉大模型的病灶分割分析方法及装置、介质、设备。该方法包括：从原始3D医学图像中提取出人体组织轮廓所在的3D感兴趣区域；对所述3D感兴趣区域进行重采样，以使所述3D感兴趣区域的尺寸依据归一化体素尺寸进行归一化；其中，所述体素为3D图像中的最小单元；将重采样后的3D感兴趣区域输入到视觉大模型中，得到病灶区域图像；其中，所述视觉大模型用于预测所述3D感兴趣区域中的病灶所在位置；对所述病灶区域图像进行特征提取，得到对应的病灶特征。本发明可以节约时间，缓解临床例行工作压力，而且减少了手动分割带来的主观性和误差，避免医生对肿瘤的认知不足和经验不足而造成的分割错误，因此提高了病灶分割的准确性。
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