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公开(公告)号：CN117892735B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410288968.2
申请日：2024-03-14
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Inventor： 余楷 , 梁正华 , 邹蕾 , 秦舒浩 , 吴越 , 肖书芹 , 董厚泽 , 谢真强 , 苑建坤 , 代杨 , 夏道勋 , 冯夫健 , 赵林畅 , 申林 , 石睿 , 张燕 , 武晓 , 余正涛 , 黄于欣 , 郭宗余 , 郭宗智 , 韦克苏 , 涂永高 , 赵宇航 , 武圣江 , 李德仑 , 王庄仆
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的自然语言处理方法及系统，用于提高自然语言分析模型分析文本数据的准确性。本申请方法包括：获取自然语言音频信息、自然语言文本信息、语义语意关联表、文本语义分析模型和语音语意分析模型；将自然语言文本信息进行语义分析，生成语义分析概率集合；将自然语言音频信息进行语意分析，生成语意分析概率集合；确定歧义文本信息；为歧义文本信息生成至少两个语义增强标签；将语义增强标签和歧义文本信息进行组合，生成增强文本样本；将增强文本样本重新进行语义分析，生成语义分析分布概率；根据语义分析分布概率来确定歧义文本信息的语义分析结果，根据语义分析概率集合分析其他自然语言文本信息的语义分析结果。
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公开(公告)号：CN117894083B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410288970.X
申请日：2024-03-14
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Inventor： 余楷 , 梁正华 , 余正涛 , 黄于欣 , 秦舒浩 , 肖书芹 , 申林 , 武晓 , 赵林畅 , 夏道勋 , 冯夫健 , 苑建坤 , 谢真强 , 代杨 , 董厚泽 , 吴越 , 石睿 , 张燕 , 涂永高 , 韦克苏 , 李德仑 , 赵宇航 , 武圣江 , 王庄仆 , 郭宗余 , 郭宗智
IPC: G06V40/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的图像识别方法和系统，用于提高深度学习真假判别模型对AI模拟图像的识别的准确性。本申请包括：获取对抗神经网络模型和真实图像集；将真实图像输入AI生成模型中，生成AI模拟图像；将AI模拟图像输入对称特征检测器，生成模拟对称标签集合；将模拟对称标签集合和AI模拟图像进行融合，生成模拟增强图像；将真实图像和模拟增强图像输入真假判别器中，生成第一真假判别值和第二真假判别值；根据第一真假判别值、第二真假判别值以及损失函数计算损失；当损失不符合预设条件，则通过损失更新标签融合生成器和真假判别器的权值；当损失符合预设条件，则更换下一个AI生成模型，重新训练，直到全部训练完成。
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公开(公告)号：CN118211038A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410632459.7
申请日：2024-05-21
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/26 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F18/2135 , G06F18/23213
Abstract: 本申请公开了一种多维数据处理分析方法、装置、系统及存储介质。本申请方法包括：通过预先配置的数据接口获取多源异构的业务数据；对非结构化业务数据中进行特征提取，形成文本数据集；遍历文本数据集，构建出TF‑IDF向量矩阵；构建球树索引空间；对所有的数据点执行基于密度的聚类，得到多个聚类簇；以一个聚类簇为一个项构建候选1‑项集；筛选出不小于第一支持度阈值的项，得到频繁1‑项集，频繁1‑项集中的每一项由一个聚类簇构成；基于上述方式，构建频繁n‑项集，直至无法构建出n+1的频繁项集；基于所生成的所有频繁项集，确定出符合预设置信度的项，并输出关联规则。
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公开(公告)号：CN119557603A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510116350.2
申请日：2025-01-24
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F40/30 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N3/042
Abstract: 本申请公开了一种基于生成任务与多模态的事件分析方法、系统及装置，用于快速准确地把握事件发展走向。本申请方法包括：将多模态数据生成结构化事件信息，并得到事件关系；构建事件图谱；提取多模态特征，使用跨模态注意力机制得到多模态情感关系向量；基于预设图神经网络，并结合事件图谱得到情感特征向量；计算对比学习损失值，基于对比学习损失值得到目标情感特征；利用跨模态注意力机制生成目标事件图谱；提取关系特征，结合注意力权重和预设时间序列模型得到事件预测图谱；提取因果链条并推理，推理后得到触发条件和情绪因素；将事件预测图谱与目标事件图谱结合节点特征序列、触发条件以及情绪因素，得到事件分析结果。
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公开(公告)号：CN118643919A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411104056.1
申请日：2024-08-13
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于多密钥的联邦学习方法及系统，该方法包括：云服务器接收各参与方发送的模型梯度密文；利用服务器代理密钥对模型梯度密文进行计算，生成重加密密文；聚合所有重加密密文，得到聚合密文组；利用服务器私钥对聚合密文组解密得到聚合梯度数据，对聚合梯度数据进行加密，得到聚合梯度密文；将聚合梯度密文分发给各参与方。利用本发明方案，可以提升联邦学习中各参与方隐私数据的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118468344A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410922143.1
申请日：2024-07-10
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种提升联邦学习隐私安全的方法及系统，该方法包括：共识节点接收各医疗机构发送的基于本地医疗数据训练得到的梯度密文；对接收的各医疗机构的梯度密文进行验证聚合，生成更新模型；将更新模型上传至区块链网络。利用本发明方案，可以保证医疗数据的安全性，无需可信的中央服务器进行协调即可实现安全建模，避免了由于中央服务器遭受攻击或者瘫痪导致训练效率低下的问题。同时，可以实现对模型全生命周期保护。
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公开(公告)号：CN118245992A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410662711.9
申请日：2024-05-27
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种联邦学习激励方法及系统，该方法包括：联邦学习平台发布任务发起方发起的联邦学习任务；接收用户提交的参与任务申请；对所述用户进行身份认证；对通过身份认证的用户通过区块链上存储的数字身份信息以及信誉评分确定是否允许所述用户参与所述联邦学习任务；如果允许，则将所述用户作为任务参与方添加至私有通道，以使任务参与方进行联邦学习建模训练；在联邦学习结束后，根据区块链上的智能合约向所述任务参与方发放任务奖励。利用本发明方案，可以为联邦学习参与方提供准确有效的激励机制，提升数据持有者参与联邦学习的动力，进而提升联邦学习模型的准确性。
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公开(公告)号：CN117952983A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410354357.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Inventor： 余楷 , 严梦琪 , 申林 , 夏道勋 , 武晓 , 梁正华 , 潘文杰 , 冯夫健 , 余正涛 , 秦舒浩 , 郭红建 , 邹蕾 , 赵林畅 , 黄于欣 , 肖书芹 , 谢真强 , 董厚泽 , 代杨 , 苑建坤 , 孙丽娟 , 吴越 , 陶政坪 , 石睿 , 张燕 , 阳显斌 , 涂永高 , 韦克苏 , 郭宗余 , 李德仑 , 赵宇航 , 武圣江 , 郭宗智 , 王庄仆 , 林辉 , 李珂 , 龙兰艳 , 禹冰雪 , 陶政鹏
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本申请公开了一种基于人工智能的智能制造生产过程监控方法和系统，用于提高在产品制造生产过程的效率。本申请包括：获取产品加工实时图像和深度学习生产过程监控模型；将产品加工实时图像输入产品缺陷检测卷积模型，生成产品缺陷概率；当产品缺陷概率表示目标产品存在缺陷时，获取已使用的刀具对应的刀具实时图像、刀具初始图像和刀具缺陷图像；将刀具缺陷图像输入第一缺陷特征提取卷积模型，生成刀具缺陷特征集合；将刀具缺陷特征集合作为缺陷增强标签和刀具实时图像输入第一生成器进行缺陷特征融合，生成重构图像；将重构图像与刀具初始图像输入刀具缺陷检测卷积模型，生成刀具缺陷分布概率；根据刀具缺陷分布概率生成刀具状态结果。
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公开(公告)号：CN117251685A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311544685.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F16/28 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的标准化政务数据构建方法和装置，属于数据处理技术领域，本发明的一种基于知识图谱的标准化政务数据构建方法，通过基于政务场景的种子词来利用特征提取模型，识别得到政务场景下的多个初始实体，再利用相邻的初始实体之间的互信息值得到第一短语实体，并在互信息值的基础上通过计算左右熵来得到第二短语实体，进一步扩大短语实体的范围，最终得到目标实体，实现了对多个单词嵌套组合的短语实体的提取，进而得到了更为丰富而又准确的实体来构建政务场景下的知识图谱。
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公开(公告)号：CN117151429A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311408966.4
申请日：2023-10-27
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q50/26 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06N3/006 , G06Q10/0633
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的政务服务流程编排方法及装置，属于知识图谱技术领域，本发明实施例的一种基于知识图谱的政务服务流程编排方法，通过对请求信息进行语义分析进而识别出实体在目标政务知识图谱中对应的初始节点，利用粒子群优化算法在初始节点的基础上筛选得到与请求信息匹配程度较大的补充节点，尽可能扩大信息获取的范围，进而可以得到详细程度更高的信息，并再次利用粒子群优化算法在初始节点与补充节点中得到最终全局最优的目标节点来生成政务服务流程，提高了生成信息的详细程度与准确度，可以对用户输入的请求信息来进行详细而又准确的回复服务。
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