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公开(公告)号：CN119513674B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510089450.0
申请日：2025-01-21
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 中电科新型智慧城市研究院有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种基于特征向量匹配的数据识别方法、装置及存储介质。包括：获取待检测数据，分词生成特征向量；通过矩阵运算计算待匹配特征向量与预定义核心数据特征向量的欧氏距离，统计匹配数量；根据描述信息、表描述信息和字段描述信息的权重（分别为0.2、0.5、0.3），计算数据权重值；结合匹配结果和数据规模，通过加权计算得到待检测数据属于核心或重要数据的概率值；判断概率值是否超过阈值，若超过，则识别为核心或重要数据。本方法依托可信执行环境TEE实现特征向量的提取、匹配及计算，避免待检测数据和核心数据特征库暴露。确保计算过程的真实性和可信性。TEE相对其他隐私计算技术，具有额外计算少的优点，可以提升算法匹配效率。
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公开(公告)号：CN119357177B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411920739.4
申请日：2024-12-25
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 中国电子科技集团公司第十五研究所
IPC: G06F16/215 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种基于大模型的数据质量分析报告生成方法、系统、装置及存储介质，生成的质量报告具有深入分析和标准化建议，使得报告内容较为丰富，从而可满足复杂多变的业务需求。本申请方法包括：获取输入数据；对输入的数据进行缺失值、重复数据和异常值处理，以得到预处理数据；将所述预处理数据进行分类，以获取日志类型数据和原始数据；将目标知识库RAG集成于垂直大模型，并对所述垂直大模型进行微调，以获取垂直微调大模型；将所述日志类型数据和所述原始数据输入所述垂直微调大模型；获取所述垂直微调大模型生成的校验规则；在确定所述校验规则符合规则符合要求之后，根据所述校验规则生成高质量分析报告。
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公开(公告)号：CN119210902A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411707270.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于分块加密的数据安全共享方法、装置及系统，该方法包括：数据中心对数据信息进行分块，对每个数据块进行加密得到数据块密文，将数据块密文上传至云服务器进行存储，并在本地保存分块信息以及目录信息；接收到数据使用方发布的数据需求信息后，根据本地保存的分块信息以及目录信息确定满足需求的待共享数据；对数据使用方进行身份验证、并判断数据使用方的私钥是否合法以及请求数据是否合规；在验证及判断通过后向监管中心发送共享数据请求，以使监管中心利用自己的私钥生成数据共享令牌及签名，并发送给数据使用方。利用本发明方案，可以使数据得到安全可靠的共享。
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公开(公告)号：CN119005195B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411481454.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种基于多智能体协同的事件抽取方法、系统及装置。该方法包括：接收非结构化数据，第一智能体调用至少一个第二智能体识别实体及其类型，并将结果存储至信息池中；调用至少一个第三智能体识别触发词及对应的事件类型，并存储至信息池中；解析触发词和事件类型，生成论元角色集合；第四智能体对论元角色进行识别，并将结果存储至信息池中；将非结构化数据切分为句子、段落和篇章等不同粒度的文本单元，生成对应的上下文提示信息Prompt；调用智能体对各粒度文本进行事件识别，融合不同粒度的事件信息，生成最终的事件抽取结果。通过多智能体协同工作，实现了更精确的事件识别与信息整合，提高了事件抽取的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119005195A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411481454.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种基于多智能体协同的事件抽取方法、系统及装置。该方法包括：接收非结构化数据，第一智能体调用至少一个第二智能体识别实体及其类型，并将结果存储至信息池中；调用至少一个第三智能体识别触发词及对应的事件类型，并存储至信息池中；解析触发词和事件类型，生成伦元角色集合；第四智能体对伦元角色进行识别，并将结果存储至信息池中；将非结构化数据切分为句子、段落和篇章等不同粒度的文本单元，生成对应的上下文提示信息Prompt；调用智能体对各粒度文本进行事件识别，融合不同粒度的事件信息，生成最终的事件抽取结果。通过多智能体协同工作，实现了更精确的事件识别与信息整合，提高了事件抽取的准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118381600A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410837475.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: H04L9/00 , H04L9/08 , H04L9/32 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , G06N3/098 , G06N3/084 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种联邦学习隐私保护方法及系统，该方法包括：中央服务器接收各参与方发送的基于同态加密的梯度密文；对接收的各参与方的梯度密文进行聚合及解密，得到聚合梯度信息；对聚合梯度信息进行数字签名，得到签名组；将签名组发送给共识节点；共识节点对签名组中的签名信息进行共识验证，验证通过后将签名组中的聚合梯度信息上传至区块链网络。利用本发明方案，可以有效地保护各参与方私有数据的安全性，并降低了参与方的计算开销，而且实现了对模型数据的全生命周期维护。
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公开(公告)号：CN117315379B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311612473.2
申请日：2023-11-29
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种面向深度学习的医学影像分类模型公平性评估方法及装置，该方法包括：采集患者X光影像，所述患者X光影像中包括一个或多个标签；构造单标签二分类数据集，并将所述单标签二分类数据集分为训练数据集和测试数据集；所述单标签二分类数据集中的数据样本包括患者身份信息；利用所述训练数据集训练得到基于深度学习的患病预测模型；利用所述测试数据集对所述患病预测模型进行测试，得到测试结果；根据所述测试结果确定模型的公平性。利用本发明方案，可以有效地评估模型的公平性。
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公开(公告)号：CN117370673B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311678732.1
申请日：2023-12-08
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/901 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本发明提供一种算法推荐服务的数据管理方法及装置，属于数据处理技术领域，本发明的算法推荐服务的数据管理方法，通过哈希算法将不同的个人基本信息进行加密以实现对个人基本信息的脱敏处理，得到个人信息特征数据，进一步地将个人信息特征数据进行打乱顺序并加密传输至推荐算法应用平台，使用第二区块链来保存索引顺序表并生成目标公钥，可以保证只有推荐算法应用平台能安全地获取索引顺序表以及目标公钥对应的目标私钥来进行数据解密，防止数据在传输过程中被劫持利用，损伤用户利益，降低了数据泄露的风险，保证了数据的安全性。
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公开(公告)号：CN117350268A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311253317.1
申请日：2023-09-26
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/205 , G06F40/169 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F40/242
Abstract: 本发明公开了一种政策公文脉络分析方法及装置，该方法包括：采集政府网站公文；利用预先建立的实体抽取模型对各公文进行实体抽取，得到各公文包含的实体；根据各公文包含的实体计算不同公文的相似度；对于相似度大于设定阈值的两公文，确定所述两公文间的关联关系；根据所述关联关系生成并展示公文脉络。利用本发明方案，可以为政策执行的监管机构提供有效辅助信息，进而帮助相关机构对各级政府对政策的执行情况进行有效监督。
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公开(公告)号：CN116911289B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311176752.9
申请日：2023-09-13
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种政务领域大模型可信文本生成方法、装置及存储介质。本申请方法包括：构建问题数据以及对应的知识数据；将问题数据以及知识数据构建成可控Prompt模板；将问题数据插入至预先配置的空白Prompt模板中，得到语义近似Prompt模板；将语义近似Prompt模板输入至目标大模型中，得到语义近似问题数据，语义近似问题数据与问题数据语义近似；将可控Prompt模板、问题数据、知识数据以及语义近似问题数据按照不同的组合方式构建映射数据集；以映射数据集作为目标大模型的输入，对目标大模型进行微调；在使用微调后的目标大模型时，将目标大模型输出的实时答案输入至预先构建
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