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公开(公告)号：CN110674306B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201810620223.6
申请日：2018-06-15
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明提供一种知识图谱的构建方法、装置、电子设备，属于人工智能技术领域。知识图谱的构建方法包括：对待处理文本中的每个句子进行分词和句法依存关系分析，得到分词结果和词序列库；从所述词序列库中筛选出长度大于预设第一阈值的频繁序列；将提升度大于预设第二阈值、频度大于预设第六阈值的频繁序列中包括的单词合并为新增词，更新所述分词结果；根据更新后的分词结果建立近义词组合，根据所述近义词组合更新词序列库，计算所述词序列中单词之间的变体置信度，并根据计算结果判断单词之间的上下位概念，所述变体置信度表示所述词序列中单词或词序列之间的相关性。本发明能够准确有效地从非定义性领域文本中提取出概念和上下位关系。
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公开(公告)号：CN115527687A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110704173.1
申请日：2021-06-24
IPC: G16H50/80
Abstract: 本发明提供了一种基于行人运动轨迹的传染风险评估方法及系统。其中，本发明的所述方法基于行人运动轨迹与行人信息进行风险评估，以行人粒度进行室内环境传染仿真，突出了每个行人的异质性，而非从群体同一角度拟合不同感染状态总人数的变化曲线，因此，本发明能够更为准确的反映真实风险情况。另外，本发明针对室内场景设计了人‑场景的交互，利用真实场景与真实分布初始化行人个体的轨迹，提高了评估结果的准确性。并且，在干预参数方面，本发明还结合实际疫情传染中的生物学规律，可以用来评估现实中的干预措施的干预效果，干预措施包括戴口罩、限制易感人群出行、控制探索行为、加速移动等。
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公开(公告)号：CN114386643A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011108589.9
申请日：2020-10-16
Abstract: 本发明提供了一种车辆路径规划方法及装置，其中，所述方法包括：数据获取步骤、模型加载步骤和路径生成步骤，其中，在所述路径生成步骤中，利用路径策略搜索模型，生成并输出路径策略，其中，所述路径策略搜索模型采用单一的模拟车辆在所有客户站点中进行搜索，并将所述模拟车辆从始发站点出发经过一个或多个客户站点后并返回所述始发站点的一段站点序列，作为一辆配送车辆的配送路径，得到多辆配送车辆的路径策略。本发明提供的车辆路径规划方法及装置，通过串行决策搜索机制，可以提高带时间窗VRP问题求解的性能和效率。
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公开(公告)号：CN114330800A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011056281.4
申请日：2020-09-29
Abstract: 本发明提供了一种车辆路径规划方法及装置，其中，所述方法包括：数据获取步骤、初始计算步骤、重分区步骤、迭代计算步骤、更新处理步骤和迭代停止判断步骤，其中，在初始计算步骤中，根据所述输入数据中的多个客户站点的地理位置，对客户站点进行聚类分区，得到多个分区，以及，计算得到每个分区的局部优化路线和局部路线成本；在所述重分区步骤中，利用预先训练得到的分区调整网络，对所述多个分区中的两个分区进行融合和重分区，得到两个新分区。本发明提供的车辆路径规划方法及装置，通过将多个客户站点划分为多个分区，在每个分区下分别进行VRP求解，避免对大量客户站点进行直接求解，可以提高大规模VRP求解的性能和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113723620A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202010449214.2
申请日：2020-05-25
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明实施例提供了无线联邦学习中的终端调度方法及设备，本发明实施例提供的方法，通过每轮联邦学习中各终端进行的梯度信息估计以及由无线接入点进行的当轮耗时估计，动态地调整每轮联邦学习中的被调度终端，可以在受限的训练延时内最大化联邦学习能够获得的模型正确率，从而解决了现有终端调度算法只能使用某些预设的固定参数，导致难以在动态的无线环境以及多变的训练数据分布下保证联邦学习收敛速度的问题。
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公开(公告)号：CN113543063A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010320926.4
申请日：2020-04-21
Applicant: 株式会社日立制作所
Abstract: 本发明公开了一种信息处理方法及装置，涉及通信技术领域，以提高车辆编队中各车辆之间的间距调整的准确性。该方法包括：在第一CAM周期内，接收第二终端发送的车辆状态信息，其中，所述第二终端位于所述车辆编队系统的成员车辆中；获取第一CAM周期内的数据包丢失信息；根据所述车辆状态信息以及所述数据包丢失信息，确定CAM周期的第一调整信息；向所述第二终端发送所述第一调整信息。本发明实施例可提高车辆编队中各车辆之间的间距调整的准确性。
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公开(公告)号：CN113525385A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010312333.3
申请日：2020-04-20
Applicant: 株式会社日立制作所
Abstract: 本发明提供了一种车辆行程能耗的预测方法及装置。所述方法包括：根据预先收集的预设区域内多个车辆的行程记录，训练得到每一车辆在每一路段的车辆路段能耗预测模型和每一车型的车辆在每一路段的车型路段能耗预测模型；根据车辆或车辆所属车型的默认能耗，生成车辆的默认路段能耗预测模型；连接相邻路段上的上述模型分别生成车辆、车型和默认耗预测网格；基于上述网格，利用目标车辆的车辆、车型和默认路段能耗预测模型中的至少一个(优先选择顺序靠前者)，预测目标车辆在候选出行路径上的总能量。本发明综合考虑了个人驾驶习惯、路况信息和出行条件，能够提高能耗预测结果的准确性，且易于工程化实施，具有计算量较小，实施成本较低等优点。
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公开(公告)号：CN113252054A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202010086672.4
申请日：2020-02-11
Abstract: 本发明实施例提供了一种导航方法和导航系统，其中，所述方法包括：获取路网的拓扑结构和出行数据，所述出行数据包括所述路网历史时间上的车辆的出发时间、出发地和目的地；将所述历史时间划分为多个时间片，并根据所述出行数据，生成每个时间片对应的训练数据；以所有车辆的总通行时间作为强化学习的奖励值，利用所述时间片对应的训练数据，训练得到一个全连接的神经网络模型；利用训练得到的所述神经网络模型，生成目标车辆的导航路线并下发给所述目标车辆。本发明可以在提前感知所有交通需求的情况下，通过强化学习充分疏导和分散交通，可以在给车辆规划路线的同时减轻拥堵，从而减少全局的通行时间。
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公开(公告)号：CN108230670B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201611202474.X
申请日：2016-12-22
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G08G1/01
Abstract: 根据本发明，提出了一种预测在给定时间段给定地点出现的移动体数的方法，包括：根据移动体在给定地点出现的历史记录数据，将在该给定地点出现过的移动体划分为频繁移动体和非频繁移动体；在预测在给定时间段在该给定地点出现的移动体数时，对于各频繁移动体，判定其在该给定时间段在该给定地点是否出现，对于判定为在该给定时间段在该给定地点出现的频繁移动体的数目进行合计，从而预测出出现的频繁移动体的移动体数，对于非频繁移动体，利用基于时间序列的移动体数预测模型，预测出出现的非频繁移动体的移动体数；将预测出的频繁移动体的移动体数和非频繁移动体的移动体数的和，作为移动体数的预测值。
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