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公开(公告)号：CN119670760A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510174481.6
申请日：2025-02-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东正中信息技术股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/194 , G06F40/211
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域。提供了一种基于零资源框架的细粒度大模型幻觉处理方法及系统，通过大语言模型进行预处理后的文本的多维异常检测，得到多维异常检测结果；根据多维异常检测结果进行异常修正优先级排序；根据句法分析结果以及生成的句法依赖树，动态调整上下文窗口范围；结合调整后的上下文窗口范围，根据异常修正优先级排序结果，进行高风险词汇和句子的优先修正；评估修正后的内容，符合终止条件时得到修正后的最终文本。本发明实现了对检测内容的过度置信、细微语义和语法偏差幻觉检测，提高了大语言模型的幻觉检测处理能力，特别是对于细粒度幻觉问题的检测处理能力。
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公开(公告)号：CN119557409A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510121723.5
申请日：2025-01-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域，涉及基于多模块协同优化的智能问答方法及系统，方法包括：将待回答的问题，输入到知识问答模型中，知识问答模型输出知识问答结果；模型中的知识范围判断模块判断依靠自身知识能否解决问题，如果不能就进入动态检索模块；动态检索模块根据待回答问题对记忆知识库的内容进行相似性检索，如果检索结果不符合要求，则进入多层次问题改写模块；多层次问题改写模块对待回答的问题进行改写，将改写的问题输入知识筛选模块；知识筛选模块根据改写的问题，输出筛选出的文档，自反思优化模块根据文档和问题生成初步答案，并判断初步答案的是否合理，如果不合理就进行自反思优化，为智能问答技术的发展提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN118503425A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410664829.5
申请日：2024-05-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于轻量化图卷积网络的层次文本分类方法及系统，获取待分类的新闻正文文本数据，和新闻正文文本数据对应的带有层次结构的标签；将获取的数据，输入到训练后的文本分类网络中，输出文本分类结果；训练后的文本分类网络，采用第一BERT编码器对待分类的新闻正文文本数据进行编码处理，得到正文文本特征表示；采用轻量化图卷积网络对带有层次结构的标签进行特征提取，得到标签文本表示；采用注意力机制层对正文文本表示和标签文本表示进行处理，得到标签感知正样本；采用第二BERT编码器，对标签感知正样本进行处理，得到标签感知正样本表示；采用分类器，对正文文本特征表示和标签感知正样本表示进行分类，得到文本分类结果。
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公开(公告)号：CN117078591A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310837653.4
申请日：2023-07-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/86
Abstract: 本发明公开了道路缺陷实时检测方法、系统、设备及存储介质，其中，所述方法，包括：获取待检测道路图像；所述待检测道路图像，通过实时检测道路视频流的摄像头采集得到；将待检测道路图像，输入到训练后的道路缺陷检测模型中，输出道路缺陷检测结果；其中，训练后的道路缺陷检测模型采用改进的YOLOv8s网络来实现，改进的YOLOv8s网络在YOLOv8s网络的Backbone网络和Neck网络中添加协调注意力机制层CA，改进的YOLOv8s网络还在原YOLOv8s网络的Neck网络中添加P2CA模块。
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公开(公告)号：CN113543295B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202110719226.7
申请日：2021-06-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: H04W52/04 , H04L1/1607 , H04L1/18 , H04B11/00
Abstract: 本发明公开了基于声波通讯的数据传输方法及系统，包括一发送设备和至少一接收设备，所述任一接收设备均具有唯一的ID，且所述发送设备和所述接收设备均具有声音播放和拾取功能，所述数据传输方法包括以下步骤:首先，一探测设备帧首先被所述发送设备周期性地发送，所述接收设备如果接收到该探测设备帧，则所述接收设备会向所述发送设备回复一探测应答帧；其次，所述发送设备发送的数据帧中记载有帧号和该接收设备ID，相邻数据帧的帧号是连续的；最后，所述接收设备将所有缺少和数据校验错误数据帧的帧号发送给所述发送设备，所述发送设备重传，直到所有数据帧被所述接收设备正确地接收。本发明有效地提高了数据通讯的波特率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113033490B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110443273.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F21/60 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01H17/00
Abstract: 本公开提供了一种基于声音信号的工业设备通用故障检测方法及系统，获取待识别的工业设备音频数据；将获取的音频数据输入到预设分类模型中，得到故障检测结果；其中，在基于Deep‑SVDD构建的预设分类模型中，提取梅尔频率倒谱系数特征和短时过零率特征，将获取的特征通过BP神经网络编码并计算编码后的向量距离超球体圆心的距离，依照距离得到检测评分，根据评分与预设阈值的对比得到故障检测结果；本公开利用基于Deep‑SVDD构建的预设分类模型，能够最大限度上模拟人的判断行为，实现了快速精准的故障检测。
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公开(公告)号：CN115858792A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310132159.8
申请日：2023-02-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于图神经网络的招标项目名称短文本分类方法及系统；方法包括：获取待分类的招标项目名称；对文本进行分词处理；将分词结果输入到训练后的短文本分类模型中，输出分类结果；训练后的短文本分类模型，对分词结果提取出语义图的特征矩阵；对分词结果构建顺序图，得到顺序图的特征矩阵；对分词结果提取出文本特征，将文本特征分别映射到语义图的特征矩阵和顺序图的特征矩阵中，得到映射后的语义图特征矩阵和映射后的顺序图特征矩阵；实现语义图和顺序图的图内传播和图间传播，对招标项目名称短文本进行分类，得到分类标签；本发明能够解决现有人工标注效率不高和信息资源严重浪费的问题。
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公开(公告)号：CN115171642A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210795721.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G10K11/178 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于主动降噪技术领域，提供了一种基于改进的循环神经网络的主动降噪方法及系统，该方法包括获取待降噪信号数据；基于待降噪信号数据和训练好的改进的循环神经网络模型对噪声信号进行滤波控制，生成滤波后的信号；其中，所述改进的循环神经网络模型的构建过程为：采用门控循环单元替换传统循环神经网络中的隐藏单元中的tanh函数，形成了一个带有门控的RNN网络，同时使用遗忘门和记忆门对具有时间相关性的噪声信号进行处理；对滤波后的信号通过次级路径模型模拟得到抗噪声信号；依据相消干涉原理，根据抗噪声信号对噪声信号进行消除得到去噪后的信号。不仅保证了信号的时间相关性，而且提高了训练效率。
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公开(公告)号：CN114896403A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210565193.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于门控机制的企业二级行业分类方法及系统，包括：获取待分类的企业信息；将待分类的企业信息，输入到训练后的企业二级行业分类模型中，输出企业二级行业分类结果；其中，训练后的企业二级行业分类模型，其工作原理是：获取待分类企业信息的单词特征向量，再从单词特征向量中提取企业信息的上下文向量；然后，将单词特征向量与上下文向量进行拼接；对拼接后的向量分别提取上下文特征和局部显著特征；对提取的两种特征进行加权融合，将融合后的特征进行分类，得到最终分类结果。本发明减少了传统二级行业分类中的人力开支，缩短了企业行业分类的系统执行时间，且分类结果准确、系统安全。
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公开(公告)号：CN114448677A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111673586.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了基于区块链的边缘服务器、数据上链方法及系统，所述边缘服务器与至少一个区块链节点通信连接；所述边缘服务器与所述区块链节点建立传输连接；所述边缘服务器获取区块链节点传输过来的数据传输指令；所述边缘服务器对数据传输指令进行解析；所述边缘服务器根据解析结果，将数据传输给区块链节点；所述边缘服务器在传输连接断开前，对数据传输指令进行销毁。在传输连接断开前将该指令删除，从而保证数据防入侵和篡改。
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