本申请涉及糖尿病评估技术领域，其具体地公开了一种基于AI技术的糖尿病发病风险评估系统，其通过标准化采集流程获取目标患者对象的多次外周血液检测样本，且获取目标患者对象的临床信息，利用基于AI技术和深度学习的数据分析和语义编码算法来对多次外周血液检测样本进行质谱分析和多尺度时空语义建模，同时对临床信息进行语义编码，以此基于血液样本Reg家族蛋白表达时空分布多维语义表征和临床信息语义编码特征之间的语义信息细粒度融合表示来实现目标患者对象的糖尿病发病风险概率的自动识别，并评定其糖尿病发病风险等级。本申请能够捕捉Reg家族蛋白表达随时间变化的趋势，并揭示其背后的生物学意义，从而提供更全面的风险评估基础。

本发明涉及数据处理领域，更具体地，本发明涉及一种基于AI的实验设备数据处理方法，方法包括：获取每个维度的实验设备数据时序序列；获取所述实验设备数据时序序列的频谱，按照频率大小将频谱中所有频率成分进行升序排列，将频率成分依次叠加处理，在每次叠加新的频率成分之后计算规律改变量，通过规律改变量与预设改变量阈值比较的方式筛选出若干可疑成分；计算可疑成分的噪声程度，根据噪声程度将可疑成分聚成两类，将噪声程度均值大的类别中的可疑成分去除，实现去噪处理。通过准确的提取出噪声对应的频率成分，提高去噪的准确性。

本申请提供了一种AI应用异常检测方法、电子设备、存储介质及程序产品，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取API调用序列的目标执行时长，API调用序列是指AI应用在提供目标服务时劫持库中的API按照调用顺序构成的周期性序列，劫持库用于劫持AI应用对动态链接库中API的调用指令，劫持库与动态链接库具有相同的API，目标执行时长为AI应用提供任一次目标服务时API调用序列的执行时长；获取API调用序列的参考执行时长，参考执行时长为AI应用在正常状态下提供一次目标服务时API调用序列的执行时长；当目标执行时长超过参考执行时长，确定AI应用处于异常状态。本申请能够基于API调用序列检测出AI应用异常。

本发明公开了基于AI算法的信息展示方法，涉及AI技术领域，该方法包括的步骤为：app端获取待生成图片的语音信息，利用语音识别技术将语音信息转为文字信息；利用自然语言处理技术解析文字信息，获取语法结构和关键词，并进行文本增强；其技术要点为：利用多模态对齐模型来计算每张图片与原始文字信息的匹配度，确保了生成的图片与用户的描述高度一致，而后通过设定S分和app端同屏展示量的最大值，结合引入图片质量和图片热度的计算，解决了传统图片生成方案中仅依赖匹配度进行排序的局限性，在同屏展示的图片量未达到要求时，可自动化的重新根据实际情况进行推荐图片的排序，确保生成的图片内容符合用户描述且质量达标。

本发明涉及数据处理领域，具体是一种基于AI分析的交互式分诊终端，通过对采集的症状描述信息进行目标实体提取，从而得到症状实体、体征实体和身份信息。然后基于预先构建的分诊数据库对目标实体进行置信度评价，从而确定用户输入的描述信息中，是否存在与身份信息不符的症状、体征描述，或者存在不匹配或者低概率的症状和体征组合。如果存在上述情况，就会使得置信度较低。在置信度较低时，本申请会基于目标实体以及分诊数据库构建引导文本，从而引导用户进行正确的表达。再得到置信度较高的正确表达时，再输入至分诊模型中执行AI分析，就可以得到分诊结果。本申请可以有效避免因用户无法正确表达导致的分诊错误的情况。

本发明涉及一种基于AI增强的电网业务智能审计方法,包括以下步骤：S1:从电网SCADA系统和财务系统中收集数据，整合历史和实时数据，构建审计知识图谱；S2:使用RoBERTa构建指令识别模型，以解析审计人员的自然语言指令，将知识图谱信息与语言模型相结合，提升对指令背景的理解和推理能力；S3:构建多任务深度学习框架，实现对多种审计任务的处理和融合；S4:基于审计人员输入的自然语言指令，根据指令识别模型提取指令中涉及的查询目标、条件和参数，获取数据库中相应的审计数据，并获取意图分类；S5:基于意图分类结果和审计数据，调用相应的审计模型，获取分析结果。本发明有效提升电网业务审计工作中的效率和精准度。

本发明公开了一种基于AI拍照和区块链的报废气瓶去功能化的控制方法，属于液化石油气瓶追溯技术领域。它包括如下步骤：步骤S1、充装单位通过手机端拍摄无码气瓶的三维图像信息，识别出气瓶钢印编码；步骤S2、充装单位根据唯一身份认证信息以及识别的气瓶钢印编码，从区块链下载与钢印编码相关联的气瓶档案信息至使用平台；步骤S3、充装单位根据自身身份权限，进行区块链上链操作，完成气瓶发出工序。本发明提供一种基于AI拍照和区块链的报废气瓶去功能化的控制方法，通过AI拍照和区块链技术，实现无码报废气瓶的去功能化，并对上链数据进行存证，实现对气瓶身份信息和数据的加解密，保障去中心化应用和数据不可篡改。

本发明提供一种用于算力网私有云的AI模型搭建方法与系统，属于人工智能技术领域，具体包括：利用公有云中的不同的AI模型与需求特征项的匹配情况确定AI模型的可用训练模型，根据现有的算力网中不同的工作空间中的空闲算力资源为基础，并结合用户的训练数据量以及可用训练模型，确定不同的工作空间在相似的训练条件下的历史训练问题数据，基于历史训练问题数据确定可用训练模型中的二次筛选模型，以二次训练模型在不同的工作空间中的训练预测时长以及在相似的训练条件下的历史训练问题数据、匹配系数确定二次训练模型的推荐处理顺序，利用用户的选择结果进行用户的私有云的AI模型的搭建，提升了AI模型搭建处理的效率和匹配程度。

本发明提供基于AI的大数据分布式计算任务自动优化方法及系统，涉及AI技术领域，包括构建多模态时空特征感知网络提取任务和资源的时空特征，并训练层次化混合决策网络进行全局任务调度和局部资源分配。全局策略网络采用分层深度强化学习架构，结合蒙特卡洛树搜索和优先级经验回放生成决策；局部执行网络基于图神经网络和多智能体协同学习优化局部部署。此外，部署分布式异常检测网络实时监控性能，并通过强化迁移学习实现自适应调优，最终通过知识蒸馏更新感知网络，实现模型进化。本发明能够有效提高大数据分布式计算任务的执行效率和资源利用率，降低系统运营成本。

本发明公开了基于AI多模态感知的消防安全态势的评估方法、系统，涉及数据处理相关领域，该方法包括：对目标区域进行区域结构数据采集，建立标定区域结构数据集；进行区域孪生建模，构建基础模型；激活多模态感知层，进行传感器组通信，建立传感器通信数据集；对传感器通信数据集进行数据预处理后，更新至基础模型，进行多模态数据认证，根据多模态数据认证结果进行火灾发展拟合，建立拟合结果；根据拟合结果进行通道安全态势评价，基于通道安全态势评价结果和拟合结果报出评估预警。解决了现有消防安全态势评估存在的预警准确性不足，导致应急响应滞后的技术问题，达到了提高预警准确性，从而提升应急响应速度的技术效果。