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公开(公告)号：CN112633011B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202011610820.4
申请日：2020-12-30
Applicant: 清华大学 , 华中科技大学 , 中国工程院战略咨询中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/253
Abstract: 本发明属于数据挖掘与利用技术领域，公开了一种融合词语义与词共现信息的研究前沿识别方法及设备。该方法包括：对论文数据进行时间切片；从单一时间切片的论文数据中提取技术关键词；统计技术关键词的共现频率构建词共现网络；根据技术关键词的相似度形成语义相似度网络；融合词共现网络和语义相似度网络来构建语义共现网络，并将技术关键词聚类成多个簇团；对所有时间切片的语义共现网络都进行聚类；对相邻时间切片的簇团进行相似度计算形成主题演化脉络图；同时满足主题年龄短、主题发展率高、主题热度高的研究主题即为前沿主题，前沿主题中的热门技术即为研究前沿。本发明能够更加客观、准确地进行研究前沿的识别。
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公开(公告)号：CN114817567A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210471066.3
申请日：2022-04-28
Abstract: 本发明公开了分类号共现网络的构建方法、技术机会识别方法和系统，属于技术机会识别领域。采用联合专利分类(CPC)的语义信息和共现信息相结合形成CPC共现网络，再通过图神经网络模型挖掘CPC节点之间隐藏的连接模式，然后预测与代表目标领域的人工节点可能发生连接的CPC节点，最终识别目标领域未来可能出现的技术发展点，为技术发展战略的制定提供一定的决策支持。本发明能够充分结合CPC的语义信息和共现信息挖掘技术之间潜在的关联，丰富的节点特征为模型的学习提供了良好的基础，可以帮助更好地进行技术机会的识别。
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公开(公告)号：CN113535988B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202110718363.9
申请日：2021-06-28
IPC: G06F16/38
Abstract: 本发明公开了一种文献多层引用网络关联分析方法，包括(1)获取论文文献数据及其引用关系数据、专利文献数据及其引用关系数据；(2)采用社区检测算法将文献数据进行社区划分获得多个文献簇团；(3)获取其相应文献数据，并使用LDA主题模型进行主题提取，得到每个文献簇团的主题集合；(4)使用词向量模型计算论文文献簇团和专利文献簇团之间的相似性矩阵，即获得文献数据多层引用网络关联关系。本发明提供的一种多层引用网络关联的可视化分析方法及系统，通过社区检测算法处理论文和专利的引用网络，并划分为多个社区，利用LDA主题模型结合词向量的主题关联方法实现论文和专利的簇团关联。
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公开(公告)号：CN107729378A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710828902.8
申请日：2017-09-14
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30539
Abstract: 本发明提供一种数据标注方法,包括：数据标注任务分配步骤，根据待标注数据的数据标识码和标注者标识码,将待标注的数据标注任务与标注者进行匹配，并依据匹配结果将所述待标注的数据标注任务分配给所述标注者；数据标注步骤，依据所要求的标注形式对所述待标注数据进行标注；结果收集和整合步骤，在所述待标注的数据标注任务的标注结果都提交之后，根据所述标注者的标注积分以及所述标注结果，整合所述标注结果，推测出正确标签。
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公开(公告)号：CN107832123A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710828913.6
申请日：2017-09-14
CPC classification number: G06F9/4881 , G06F9/5011 , G06F2209/484 , G06F2209/5017 , G06N5/043
Abstract: 本发明提供了一种技术预见方法。该方法包括：接收任务发布者定义的技术预见任务，所述技术预见任务被划分为一个或多个技术预见子任务；给所述一个或多个技术预见子任务中的每个子任务赋予唯一的任务标识码，所述任务标识码指示任务类型；针对所述一个或多个技术预见子任务中的每个子任务，确定与所述子任务的任务标识码匹配的资源标识码所标识的资源，其中所述资源标识码指示资源适用的子任务类型；调用所确定的资源来求解所述子任务；以及根据所述一个或多个技术预见子任务中的每个子任务的求解结果，确定所述技术预见任务的技术预见结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113535988A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110718363.9
申请日：2021-06-28
IPC: G06F16/38
Abstract: 本发明公开了一种文献多层引用网络关联分析方法，包括(1)获取论文文献数据及其引用关系数据、专利文献数据及其引用关系数据；(2)采用社区检测算法将文献数据进行社区划分获得多个文献簇团；(3)获取其相应文献数据，并使用LDA主题模型进行主题提取，得到每个文献簇团的主题集合；(4)使用词向量模型计算论文文献簇团和专利文献簇团之间的相似性矩阵，即获得文献数据多层引用网络关联关系。本发明提供的一种多层引用网络关联的可视化分析方法及系统，通过社区检测算法处理论文和专利的引用网络，并划分为多个社区，利用LDA主题模型结合词向量的主题关联方法实现论文和专利的簇团关联。
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公开(公告)号：CN119396765A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411498353.9
申请日：2024-10-25
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 清华大学
IPC: G06F15/78
Abstract: 本公开涉及芯片技术领域，具体涉及一种基于有源中介层的芯粒间传输方法和互连结构，所述基于有源中介层的芯粒间传输方法，包括：功能芯粒核心逻辑与芯粒接口交互，向有源中介层发送链路层数据片flit；有源中介层的路由层解析所述链路层数据片flit，确定所述链路层数据片flit的报文类型；若报文类型为数据类，则通过数据平面进行路由转发；若报文类型为配置类或者消息类，则通过控制平面的专用总线进行转发。上述技术方案采用数据平面结合控制平面的正交架构，把不同特点的业务数据流分开，提高了各自通信网络的互连架构定制化程度，效率更高；同时，减少了配置传输、消息传输和数据传输的相互干扰，更好地保障了数据通信的高带宽和消息通信的事实性。
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公开(公告)号：CN106683180B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201710000999.3
申请日：2017-01-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种图像处理方法及系统，该方法包括：针对待成像物体，采集多帧荧光二维图像数据；以所述荧光二维图像数据作为输入，利用扩散方程理论建立第一方程，所述第一方程用于描述所述待成像物体的荧光分子探针的真实目标分布与所述荧光二维图像数据的对应关系；采用预设求解方法对所述第一方程进行求解处理，以得到所述待成像物体的荧光分子探针的最终重建目标分布，所述最终重建目标分布用于描述所述待成像物体的荧光分子探针断层成像的三维重建结果。无需借助其他成像模态提供的辅助先验信息，大大降低了成像系统的成本和技术复杂度。
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公开(公告)号：CN106683180A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710000999.3
申请日：2017-01-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种图像处理方法及系统，该方法包括：针对待成像物体，采集多帧荧光二维图像数据；以所述荧光二维图像数据作为输入，利用扩散方程理论建立第一方程，所述第一方程用于描述所述待成像物体的荧光分子探针的真实目标分布与所述荧光二维图像数据的对应关系；采用预设求解方法对所述第一方程进行求解处理，以得到所述待成像物体的荧光分子探针的最终重建目标分布，所述最终重建目标分布用于描述所述待成像物体的荧光分子探针断层成像的三维重建结果。无需借助其他成像模态提供的辅助先验信息，大大降低了成像系统的成本和技术复杂度。
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公开(公告)号：CN118820410A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311736534.6
申请日：2023-12-18
Applicant: 清华大学 , 中国移动通信集团有限公司研究院
IPC: G06F16/332 , G06F16/31 , G06Q10/04 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种数据处理方法、任务预测方法、设备及介质，涉及人工智能领域，数据处理方法包括：获取第一任务的训练数据的第一特征向量；根据第一特征向量与任务提示信息集合中的任务提示信息的匹配度，确定任务提示信息集合中的第一目标任务提示信息；将第一特征向量与第一目标任务提示信息进行组合，得到第二特征向量；将第二特征向量输入预训练语言模型，得到第一任务的训练数据的预测结果；根据第一任务的训练数据的预测结果和第一任务的训练数据对应的标签，对任务提示信息集合进行调整，得到目标任务提示信息集合。本发明实施例，通过调节和使用任务提示信息集合，从而提高预训练语言模型预测的准确性。
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