本技术公开了一种城市灾害应急管理统筹圈识别方法、终端及存储介质，方法包括:获取手机信令数据，并根据所述手机信令数据识别灾前和灾害期间居民的主要居住地；根据所述灾前和灾害期间居民的主要居住地的变化特征描绘居住地变化OD，对所述居住地变化OD进行聚类分析，得到居民的居住地变化OD簇；将所述居住地变化OD簇的边界与社区行政边界进行叠合确定防灾统筹圈，并对所述防灾统筹圈进行可视化展示；本发明提出新的灾害应急管理统筹片区划分的方法，优化防灾资源的配置，提高疏散效率。

 本技术提供一种大型语言模型评估方法及装置。涉及数据处理技术领域，包括:获取完成训练的目标大语言模型；基于目标攻击算法对所述目标大语言模型进行攻击评估，得到攻击评估特征；基于目标统计算法或者目标评估模型，对所述攻击评估特征进行评估，得到所述目标大语言模型的风险评估等级。

 本技术提供一种大模型预训练语料构建方法及装置，涉及数据处理技术领域，包括:将多个语料样本输入到目标大语言模型，输出各个所述语料样本对应的文本标量分数；将所述语料样本与所述语料样本对应的文本标量分数作为一个训练样本，获取多个训练样本；基于所述多个训练样本对分类器进行训练，得到训练好的目标分类器；其中，所述分类器所需的计算资源小于所述目标大语言模型；基于所述目标分类器对预设语料库中的各个语料样本进行筛选，得到高质量训练语料。

 本技术提供一种基于元路径的企业集团成员企业间异质网络关系补充方法，该方法包括:构建企业集团异质图；企业集团异质图用于表征企业集团成员企业间的异质网络关系和节点初始表示向量；基于企业集团异质图设置的元路径进行节点邻域采样，得到邻域节点集；基于邻域节点集，采用异质图表示学习方法对节点初始表示向量进行更新，得到企业集团异质图中的节点嵌入表示向量；输入待链接预测的节点对至预设链接预测器，得到链接预测器输出的链接预测结果；根据链接预测结果对异质网络关系进行补充。本发明通过企业集团异质图耦合异质网络的拓扑结构与节点的属性信息，能使用更全面的结构信息进行企业间的异质网络关系的链接预测和关系补充。

 本技术提供一种基于序列生成的检索增强生成方法，方法包括:对查询文本进行检索得到候选相关文本；基于初始化上下文序列和序列生成模型，生成当前预测文本块向量，以基于当前预测文本块向量，从候选相关文本中匹配得到最相关文本序列；基于当前最相关文本序列更新初始化上下文序列，基于更新的初始化上下文序列和序列生成模型，生成下一预测文本块向量，以得到下一轮次的最相关文本序列，直至得到的最相关文本序列满足预设条件；基于得到的最相关文本序列，确定目标提示词。本发明提供的方法，通过序列生成模型对检索得到的候选相关文本进行优化，实现生成连贯、高质量的提示词，进而提升基于提示词进行微调或者提示学习的下游任务的性能。

 本技术提供一种基于数据增强的事件抽取大模型构建方法，涉及数据处理技术领域，包括确定事件数据集对应的事件标注体系及第一提示词，第一提示词包括事件抽取任务定义、事件抽取任务指令及样本标注数据；根据事件标注体系及第一提示词，调用大语言模型对事件数据集进行事件抽取，得到第一标注数据；基于第二提示词，调用大语言模型对第一标注数据进行多次迭代更新，得到目标标注数据，第二提示词包括用于进行事件抽取错误反馈的反馈提示词及用于基于所生成的事件抽取错误反馈进行数据完善的完善提示词；基于目标标注数据及样本标注数据，得到数据增强的训练数据集，应用于大语言模型，得到训练好的事件抽取大模型。

 本技术提供一种多模态大语言模型构建方法及系统，该方法包括:获取样本图像数据和所述样本图像数据对应的样本文本数据，其中，所述样本文本数据包括正确描述所述样本图像数据的正样本文本数据和错误描述所述样本图像数据的负样本文本数据；基于对比学习损失函数，根据所述样本图像数据和所述样本文本数据，对多模态大语言模型进行迭代训练，并在满足预设训练条件后，得到训练好的多模态大语言模型，其中，所述对比学习损失函数是根据所述样本图像数据对应的样本视觉特征表示与所述样本文本数据对应的样本文本特征表示之间的互信息构建得到的。本发明提高了多模态大语言模型在面对真实视觉数据时的鲁棒性和可靠性。

 本说明书涉及强化学习技术领域，提供了一种基于多目标强化学习的策略生成方法及装置。该方法包括:接收多目标策略优化请求；根据多目标策略优化请求对应的若干个状态动作序列片段、多目标权重特征以及用于评估状态动作序列片段的二元评估器，构建多目标反馈指标数据；建立显式的多目标奖励模型；利用多目标反馈指标数据训练多目标奖励模型；根据若干个状态动作序列片段对应的状态、动作以及训练后的多目标奖励模型，建立马尔可夫决策过程模型；根据马尔可夫决策过程模型，在多目标策略优化请求对应的学习环境下，利用多目标强化学习算法训练得到多目标策略。通过本说明书实施例，可提高基于多目标强化学习的策略生成精度。

 本技术提供了一种基于合作型Stackelberg博弈灌区水权分配方法，涉及水资源管理与分配技术领域，通过构建基于合作型Stackelberg博弈的灌区水市场水权分配与交易分析框架，允许各灌域间以分散的方式进行水权交易，实现合作共赢。在该分析框架中，灌区管理局可根据自身风险偏好程度，设置相关条件风险价值参数，以权衡风险与预期收益并确定供水价格，并且该分析框架利用GNB理论定义了共享水权所获得收益的分配规则，以激励各灌域间进行水权交易，从而保证利益分配的公平性。本发明方法可进一步提升灌区水资源管理系统应对风险的能力，提高不同风险规避水平下各类参与角色的预期收益。

 本技术涉及基于可验证计算的分布式身份分级存储和可信认证方法，属于区块链应用的技术领域。本发明步骤包括:1、用户通过注册获得颁发方的DID和VC；2、利用DID和可验证凭证对用户身份进行验证，将用户的DID与用户公钥绑定形成键值对，将RSA承诺链接于键值对后存入可验证注册表中；3、对用户的DID和可验证凭证进行分级存储；4、验证方利用用户的DID和VC对用户的合法性进行验证；进一步的，验证方利用滑动窗口累加器查询链下DID和VC的数据并将加密后的VC与链上的哈希进行对比。当对比一致时，则用户合法；当对比不一致时，则用户不合法；本发明解决了针对分布式数字身份在分级存储和可信认证机制中数据完整性和可信性的技术问题。