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公开(公告)号：CN111488140B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201910088113.4
申请日：2019-01-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 邱星
Abstract: 本申请提供一种支持多编程语言多编程库的方法、装置和计算机设备。本申请提供的支持多编程语言多编程库的方法，可以包括：针对引用编程库的多个程序代码，将所述程序代码的调用方式设置为命令行调用方式；其中，所述多个程序代码所引用的所有编程库包括至少两种编程库，和/或，所述多个程序代码所采用的多个编程语言至少包括两种编程语言；采用所述命令行调用方式调用所述程序代码，返回所述程序代码的运行结果。本申请提供的支持多编程语言多编程库的方法，可在设备上集成多个编程库或者是多种编程语言异或是多种编程语言的多个编程库，以满足应用需求。
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公开(公告)号：CN118898507A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411390312.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06N3/0442
Abstract: 本申请提供一种产品推荐方法、装置及设备，该方法包括：获取第一集合，第一集合包括多个候选产品，候选产品对应的样本特征向量包括目标文本配单的用户特征向量和候选产品的产品特征向量；针对第二集合的各候选产品，将候选产品对应的样本特征向量输入给专业网络模型得到第一匹配分数值；针对第三集合的各候选产品，基于目标文本配单的提示文本和候选产品的提示文本生成目标提示文本，将所述目标提示文本输入给大语言模型得到第二匹配分数值；基于候选产品的第一匹配分数值和第二匹配分数值确定候选产品的目标分数值，基于各候选产品的目标分数值从第三集合选取目标产品，为目标文本配单推荐目标产品。通过本申请方案，实现产品精准推荐。
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公开(公告)号：CN118821906A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310445413.X
申请日：2023-04-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/0464 , G06Q10/04 , G06F123/02
Abstract: 本申请实施例提供了一种风速预测模型的训练方法及时序数据预测模型的训练方法，应用于时序数据挖掘技术领域。该方法包括：获取与风速目标域对应的N个源域内的样本时序数据集；针对N个源域内的每一源域，训练得到该源域对应的预训练预测模型；针对N个源域内的每一源域，利用风速目标域内的时序风速数据集内的样本风速数据进行迁移训练，得到该源域对应的风速预测子模型；基于N个源域内每一源域对应的风速预测子模型的风速预测结果，确定各风速预测子模型的模型权重；利用模型权重对各源域对应的风速预测子模型进行融合，得到训练完成的风速预测模型。通过本方案，可以提高风速预测模型的进行风速预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118733006A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411224854.8
申请日：2024-09-02
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种脚本文件生成方法、任务处理方法及电子设备。在本申请一个示例中，该脚本文件生成方法包括：依据用户输入信息，以及，场景知识库，构建大语言模型提示词，并输入到大语言模型，以使大语言模型依据大语言模型提示词，确定任务流程规划，以及，从候选工具模块中选择目标模块，并依据任务流程规划以及目标模块，生成算法建模Pipeline脚本文件；在算法建模Pipeline脚本文件的效果评估结果不满足要求的情况下，迭代执行大语言模型提示词的构建，以及，算法建模Pipeline脚本文件生成的处理，直至达到预设迭代停止条件。该方法可以实现更加智能化的机器学习建模方法。
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公开(公告)号：CN118627638A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310229223.4
申请日：2023-03-07
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06F40/194
Abstract: 本申请实施例提供了一种事件管理方法、装置及电子设备，涉及机器学习技术领域。获取待处理事件，并在预设事件存储区中检索与待处理事件相关的各个候选事件；确定包括待处理事件和任一候选事件的每个事件对的融合相似特征；针对每个事件对，利用文本向量相似特征计算先验相似性，并将融合相似特征输入预设检测模型，得到该事件对所包括的两个事件的相似度评分；将先验相似性和相似度评分输入预设分类模型，得到用于表征该事件对所包括的两个事件是否为重复事件的检测结果；基于各个检测结果，确定关于待处理事件是否为预设事件存储区中的各个事件的非重复事件的判定结果。与相关技术相比，应用本申请实施例提供的方案，可以提高事件管理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111488140A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910088113.4
申请日：2019-01-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 邱星
Abstract: 本申请提供一种支持多编程语言多编程库的方法、装置和计算机设备。本申请提供的支持多编程语言多编程库的方法，可以包括：针对引用编程库的多个程序代码，将所述程序代码的调用方式设置为命令行调用方式；其中，所述多个程序代码所引用的所有编程库包括至少两种编程库，和/或，所述多个程序代码所采用的多个编程语言至少包括两种编程语言；采用所述命令行调用方式调用所述程序代码，返回所述程序代码的运行结果。本申请提供的支持多编程语言多编程库的方法，可在设备上集成多个编程库或者是多种编程语言异或是多种编程语言的多个编程库，以满足应用需求。
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公开(公告)号：CN118898507B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411390312.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06N3/0442
Abstract: 本申请提供一种产品推荐方法、装置及设备，该方法包括：获取第一集合，第一集合包括多个候选产品，候选产品对应的样本特征向量包括目标文本配单的用户特征向量和候选产品的产品特征向量；针对第二集合的各候选产品，将候选产品对应的样本特征向量输入给专业网络模型得到第一匹配分数值；针对第三集合的各候选产品，基于目标文本配单的提示文本和候选产品的提示文本生成目标提示文本，将所述目标提示文本输入给大语言模型得到第二匹配分数值；基于候选产品的第一匹配分数值和第二匹配分数值确定候选产品的目标分数值，基于各候选产品的目标分数值从第三集合选取目标产品，为目标文本配单推荐目标产品。通过本申请方案，实现产品精准推荐。
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公开(公告)号：CN118733006B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411224854.8
申请日：2024-09-02
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种脚本文件生成方法、任务处理方法及电子设备。在本申请一个示例中，该脚本文件生成方法包括：依据用户输入信息，以及，场景知识库，构建大语言模型提示词，并输入到大语言模型，以使大语言模型依据大语言模型提示词，确定任务流程规划，以及，从候选工具模块中选择目标模块，并依据任务流程规划以及目标模块，生成算法建模Pipeline脚本文件；在算法建模Pipeline脚本文件的效果评估结果不满足要求的情况下，迭代执行大语言模型提示词的构建，以及，算法建模Pipeline脚本文件生成的处理，直至达到预设迭代停止条件。该方法可以实现更加智能化的机器学习建模方法。
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公开(公告)号：CN118278154A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211729704.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06Q10/04
Abstract: 本申请实施例提供了一种风电功率预测方法、装置、电子设备和存储介质，所述风电功率预测方法包括：获取指定时间段内的指定风电功率序列，并将指定风电功率序列分解为指定趋势信息和指定周期信息；将指定趋势信息输入预设的趋势预测模型，得到关于指定时间段的目标时间段内的目标趋势信息，并将指定周期信息输入预设的周期预测模型，得到目标时间段内的目标周期信息；其中，目标时间段位于指定时间段之后；将目标趋势信息和目标周期信息进行叠加，得到目标时间段内的风电功率预测结果。应用本申请实施例提供的风电功率预测方法可以可以进行风电功率预测，并且可以提高风电功率预测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN114330550A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111635004.3
申请日：2021-12-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了模型融合策略的选择方法、装置及电子设备，应用于机器学习技术领域。该方法包括：获取目标数据集的目标数据集信息；将目标数据集信息，输入预先训练的模型融合策略推荐模型，得到至少一推荐的模型融合策略；从至少一推荐的模型融合策略中，选择一模型融合策略，作为适用于目标数据集的模型融合策略。通过本方案，可以提高模型融合策略的选择效率。
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