摘要
本发明提供基于人工智能电力评审数据的复核与校验方法,包括以下具体步骤:S1、数据预处理,所述数据预处理包括数据清洗、数据标准化和特征提取,能将输入的评审数据经过清洗,转换为统一的格式和标准,然后再对评审数据中关键特征进行提取,为后续的评审数据处理提供基础;S2、智能识别与分类,所述智能识别与分类包括自然语言处理、图像识别和数据关联,能对评审数据进行文字与图像的分别处理,并对文字和图像中的关键信息进行识别和分类。通过构建高效的人工智能算法模型,实现对评审数据的快速识别、分类和校验,大幅度提升数据处理的效率,即使在面对海量数据时,也能保持高效稳定的处理性能。
技术关键词
校验方法
校验规则库
自然语言
人工智能算法模型
电力工程评审
规则库管理
数据项
深度学习算法
机器学习算法
图像
合规性
定义
时效性
格式
基础
图表
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数据库查询语句
台账信息
权限校验方法
商业智能系统
自然语言
智能匹配方法
智能匹配算法
机器学习模型训练
高新技术企业
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低轨卫星网络
卫星网络仿真方法
大语言模型
生成可执行代码
仿真环境
人机交互模块
指挥终端
资源分配
人机混合智能
数据
交付方法
代码仓库
多模态
批量数据
hash算法