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公开(公告)号：CN117252183A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311285984.8
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/194 , G06F18/22
Abstract: 本说明书公开了一种基于语义的多源表格自动匹配方法、装置及存储介质，首先获取两个待匹配的表格，针对每个待匹配的表格，确定该表格的结构和该表格中实体单元格的语义以及列类型。根据每个表格的列类型，进行初步匹配得到初步匹配结果，并将初步匹配结果中存在匹配关系的列作为目标列，计算目标列之间的第一相似度和第二相似度，确定两个表格中的目标列是否匹配。从上述方法中可以看出，本申请对两个表格进行相似度匹配前，先确定出了表格语义和列类型，以对全表格的语义信息进行解析，在语义信息的基础上进行相似度匹配，使得多源表格相似度匹配更加高效准确，方便后续对多源表格进行关联分析。
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公开(公告)号：CN116843162A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202311083864.X
申请日：2023-08-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/18 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F40/194 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种矛盾调解方案推荐与评分系统及方法，包括：矛盾案例录入模块，获取矛盾纠纷调解相关的案情描述、解决方案、处理机构、调解类型、评分等原始数据；数据清洗模块，对上述原始数据做清洗预处理操作；深度学习建模模块，基于已有预处理过的数据，训练深度学习模型；事件调解分配处理模块，根据案件复杂程度分配人工处理或自动化推荐方案，为矛盾事件当事人预分配处理窗口；矛盾纠纷解决方案推荐模块，为矛盾调解员提供纠纷解决方案推荐；解决方案评分模块，对调解人员给出的调解方案评分。本发明能够提高矛盾调解员案件处理效率，帮助案件当事人及时解决矛盾纠纷问题。
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公开(公告)号：CN116720008A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202311010113.5
申请日：2023-08-11
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/9535 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F40/289 , G06F16/33
Abstract: 本说明书公开了一种机器阅读方法、装置、存储介质及电子设备。在采用本说明书提供的机器阅读方法，确定目标问题的目标答案时，可通过搜索引擎获取目标问题的候选文本，并以匹配度计算的方式确定出与目标问题匹配的匹配文本；通过预先训练的阅读模型以及生成式模型，根据目标问题与匹配文本，分别得到第一候选答案和第二候选答案；最终根据目标问题与各候选答案之间的相似度确定出最终的候选答案并回复给用户。在采用本方法时可无需预先设置具有庞大数据量的问答模板以及知识库等内容，实施成本较低，且能够适用于多种不同的场景，灵活性较强。
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公开(公告)号：CN116030211B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310159660.3
申请日：2023-02-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种构建仿真地图的方法、装置、存储介质及电子设备。仿真地图为位图格式，仿真地图中的每个色彩通道对应一层仿真图层。首先，获取各素材图，素材图为位图格式。其次，针对每个素材图，根据确定出的该素材图对应的图类型，确定该素材图中各位点的色值在待构建的仿真地图中所归属的色彩通道，作为该素材图对应的色彩通道。而后，根据各素材图中的各位点对应的色值以及各素材图对应的色彩通道，构建色值矩阵，色值矩阵用于表示素材图中每个位点在不同色彩通道上对应的色值。然后，根据色值矩阵，构建每个色彩通道所对应的仿真图层。最后，根据各色彩通道所对应的仿真图层，构建仿真地图。本方法可以提高构建仿真地图的效率。
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公开(公告)号：CN116205290A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310499470.6
申请日：2023-05-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N3/096 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/74
Abstract: 一种基于中间特征知识融合的知识蒸馏方法和装置，将图像数据喂入教师模型和学生模型，并提取教师模型和学生模型的各阶段中间特征；构建阶段级残差连接，将学生模型某一阶段中间特征与上一阶段特征实现特征知识融合；将教师模型与融合后的学生模型分别经过全局平均池化，构建出语义类别特征向量，对该特征向量计算交叉熵损失，以最大化特征相似性；将学生模型预测输出与类别标签的分类损失与特征向量相似性损失加权求和，训练学生模型。还包括一种基于中间特征知识融合的知识蒸馏系统。本发明相较于现有技术，本发明充分融合教师模型的中间特征知识，知识蒸馏性能更优。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119315550A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411833084.7
申请日：2024-12-13
Applicant: 之江实验室
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N5/025 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于因果特征的电力负荷预测方法、装置和介质，方法包括：获取的实际电力负荷影响因素数据，将实际电力负荷影响因素数据输入训练完成的电力负荷预测模型，输出实际的电力负荷预测结果；其中，所述电力负荷预测模型的训练过程为：S1、获取历史电力负荷数据，S2、对所述历史电力负荷数据进行预处理；S3、计算归一化因果熵；S4、构建因果分析神经网络，在因果分析神经网络中将原因序列和对应的因果强度相乘，基于损失函数优化因果分析神经网络，得到电力负荷预测模型。与现有技术相比，本发明具有提高负荷预测结果的可解释性以及准确性等优点。
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公开(公告)号：CN118332354B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410748715.9
申请日：2024-06-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06F30/27 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种考虑设备结构信息的剩余使用寿命预测方法、装置及介质，其中方法包括：获取设备的模块结构信息，以及各模块中所有传感器采集的数据，并获得各传感器的传感器数据；结合各传感器的传感器数据的相似性，构建传感器图；基于传感器图，结合模块结构信息构建模块图；对传感器图和模块图中各节点的特征向量进行编码；对经过编码后的传感器图和模块图，进行一次或多次卷积融合过程以融合传感器图和模块图，得到最终的传感器图和模块图；将最终的传感器图和模块图输入至寿命预测模块，得到设备的剩余使用寿命；与现有技术相比，本发明具有能够利用设备中的模块结构信息和传感数据之间的隐性空间信息以提高预测准确率等优点。
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公开(公告)号：CN118053518B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410451611.1
申请日：2024-04-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G16C20/70 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及化学工艺时间序列数据因果关系图构建方法、装置和介质，方法包括：将实际的化学工艺时间序列数据集输入因果关系图构建模型，得到实际权重矩阵，转化为因果关系图，因果关系图构建模型的训练过程为：S1、获取训练用的化学工艺时间序列数据集；S2、基于时间卷积网络编码器‑解码器，得到重建特征；S3、将自注意力编码器的输出作为图卷积网络的初始化的邻接矩阵，图卷积网络输出特征矩阵；S4、特征矩阵输入多层感知器网络，输出变量预测值；S5、构建联合损失函数，基于联合损失函数进行迭代训练，得到训练完成的因果关系图构建模型。与现有技术相比，本发明具有提高因果发现的准确性等优点。
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公开(公告)号：CN117608545B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410065354.8
申请日：2024-01-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F8/30 , G06F16/36 , G06V30/41 , G06V30/418 , G06V30/413 , G06V30/162 , G06V30/19 , G06V30/146
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱的标准作业程序生成方法，包括以下步骤：对标准作业程序进行知识图谱的本体设计；对不同类型的标准作业程序文档进行知识抽取的模板标注；基于OCR技术，对标准作业程序文档中的信息进行自动知识抽取；将抽取出的知识与本体概念对齐；构建出每个概念下的实体表；构建用于描述实体间关系的关系表；基于实体表和关系表，进行实体对齐处理；通过Neo4j构建出用于用户查询的图数据库服务。与现有技术相比，本发明将纸质或电子文档形式的标准作业程序数字化，能够有效实现标准作业程序的内容知识化、应用智能化。
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公开(公告)号：CN117371399A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311373604.6
申请日：2023-10-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/117 , G06F40/194 , G06F40/242 , G06F18/24 , G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/903
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的智能警情打标方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：获取警情反馈文本；构建层次分类模型，以警情反馈文本作为输入，输出多层次警情标签结果；将多层次警情标签和警情反馈文本与警情常识规则库进行碰撞比对，如果比对成功，则返回所有命中的规则，并构建映射字典获取多层次警情标签结果的关联标签，组成备选标签，将警情反馈文本、命中规则和备选标签输入大语言模型，对模型的输出进行后处理得到警情标签预测结果，存入警情打标结果表；如果比对失败，则将多层次警情标签结果作为最终打标结果，存入警情打标结果表。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、打标效率高等优点。
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