一种基于大模型驱动的数字电力营销培训方法及装置

    公开(公告)号:CN117745490A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311592194.4

    申请日:2023-11-24

    摘要: 本申请提出了一种基于大模型驱动的数字电力营销培训方法及装置,该方法包括:选择基础大模型,基于电力知识,采用迁移学习的方法对基础大模型进行训练,得到大模型;获取学员在电网营销学习中的特征数据与标签数据,通过特征数据与标签数据构建学习质量预测模型;将学员的历史学习数据输入学习质量预测模型,得到学员的未来学习质量预测分数,将预测分数超过阈值的学员作为目标学员,提取目标学员的学习路径;根据待推荐学员的学习路径、学习目标与目标学员的学习路径,构建提示Prompt,将Prompt输入大模型,结合向量存储知识数据库得到与待推荐用户匹配的学习内容推荐。本申请能够在电力营销学习中,为学员提供个性化的学习内容推荐。

    一种通信设备网路检测修复方法

    公开(公告)号:CN113489621A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110653329.8

    申请日:2021-06-11

    IPC分类号: H04L12/26 H04L12/24 H04L29/06

    摘要: 本发明公开了一种通信设备网路检测修复方法,由网络采集模块、处理模块、目标逻辑模块、网络检测模型构建模块、第一优化模块、故障确定模块、网络纠正模型构建模块、第二优化模块组成;本发明的有益效果是:通过处理模块对采集的通信设备网络数据处理请求进行解析,从而获取数据处理请求的类型,根据数据处理请求的类型,调用目标逻辑模块,通过目标逻辑模块对与数据处理请求对应的通信设备网络数据进行处理,提高了通信设备网络数据处理的准确性;通过最优检测模型提高了通信设备网络数据检测的准确性和精确度;通过最优纠正模型提高了网络故障纠正修复的自动化水平;通过设计的通信模块,有助于减少通信设备网络数据传输时的延迟。