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公开(公告)号：CN110765726A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910948867.2
申请日：2019-10-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/392 , G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F40/289 , G06N3/12
Abstract: 一种能源网规划图的智能生成系统及方法，包括：位于服务层的多元文本解析模块、能源通道分析模块、规划结构智能构建模块、规划结果量化评估模块、设备资源库匹配模块、业务规则关联模块以及位于数据层的设备资源库和业务规则库，本发明通过面向多个文本中信息进行解析、挖掘、分析并建模，运用智能算法对电力系统进行自动规划，并进行评估，最终得到电力系统规划图及仿真运行数据包。
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公开(公告)号：CN114218400B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111522647.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/338 , G06F16/31 , G06F16/335 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 一种基于语义的数据湖查询系统及方法，该系统包括：标签识别模块、实体检索模块、实例推理模块和查询结果融合模块，本发明在数据湖元数据的支撑下，进行基于语义的数据查询和数据资源调用，能够有效适应数据湖中多源异构、动态变化、关联复杂的原始数据的特点，在保证数据一致性的前提下，提升用户检索的灵活性和检索结果的全面性，对用户输入的查询请求，智能返回检索得到的知识实例结果。
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公开(公告)号：CN119377597A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411428693.4
申请日：2024-10-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/27 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06N5/025 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 一种基于双图表示学习预训练模型的推荐系统，包括：数据录入模块、元特征提取模块、图谱构建模块和智能推荐模块，其中：数据录入模块录入外部数据源的模型数据和数据集数据并解析后输出至元特征提取模块；元特征提取模块提取和聚合模型与数据集的元特征向量；图谱构建模块基于元特征向量构建模型图谱和数据集图谱的双图表示并通过计算模型间的架构特征相似度以及分析数据集间的标签权重关系；智能推荐模块在双图表示和对应的元特征向量的基础上，通过使用基于残差图卷积和多层感知机的深度推荐模型，针对数据集进行回归准确率预测，进而得到模型推荐的结果列表。本发明通过对模型和数据集进行元特征提取，并基于相似关系进行双图表示学习，本发明能够有效捕捉数据集与模型之间的复杂关系，从而实现高效、准确的模型推荐。
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公开(公告)号：CN114268640B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010971570.0
申请日：2020-09-16
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/10 , H04L67/565 , H04L67/133 , H04L67/51 , G16Y10/75 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 一种云边协同的工业物联网智能路由系统，包括：边缘数据路由、设备模板配置模块、边缘服务管理模块、流程配置模块、消息分发模块、流程执行单元、服务注册中心以及监控分析模块。本发明将数据清洗、数据转换、数据压缩以设备服务运行实例管理等任务交由在地理上距离工业生产设备较近的边缘计算节点，再将经过边缘计算节点预处理的数据传递至云端服务，在云端服务基于预先配置好的业务流程实现完整的数据监听、处理、分析等功能，来实现云边协同的业务流程执行与工业设备状态监控过程。
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公开(公告)号：CN110768914B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201911010517.8
申请日：2019-10-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L47/2425 , H04L12/66 , H04L67/61 , H04L67/12
Abstract: 一种基于语义场景实例迁移的去中心化物联网关系统，包括：多业务分配模块、状态信息模型解析模块、服务执行模块、多网关筛选模块以及业务执行状态文件，其中：多业务分配模块接收网关输入信息作为系统的输入并根据网关输入信息对多个业务流程的优先级进行动态的优先级调度以优化分配网关系统的内部资源；状态信息模型解析模块响应多业务分配模块的调用请求对网关输入信息解析得到待执行服务；服务执行模块根据待执行服务的需求调用系统管辖范围内的物联设备集合获取所需物联设备数据并生成业务执行状态文件；多网关筛选模块通过优先级调度算法决定执行后续业务流程的网关并根据当前服务完成情况生成网关输出信息。本发明实现节点之间完整且详细的状态信息的传递，实现多个边缘节点之间、去中心化的、完整的业务流程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110490605A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201810456009.1
申请日：2018-05-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于本体的面向区块链溯源的供应链数据标准化系统，监测模块、本体部署模块和溯源模块，本发明利用本体模型，将跨国供应链中不同厂商对活动实例的不同表述标准化为一个统一的本体表述，解决语义多样性导致的数据共享问题；将供应链中的活动数据作为智能合约的触发条件，来记录供应链中的生产活动，可利用智能合约执行后，区块链产生的执行日志，同步构建资源集演化树，用它来随时对任意商品快速、实时、高效地溯源。
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公开(公告)号：CN107330581A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710425740.3
申请日：2017-06-08
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06K17/0022 , G06Q30/0185 , G06Q50/02
Abstract: 一种基于区块链的农产品质量信息系统，包括：数据采集模块、区块信息构建模块、存储共享模块、评定模块和查询模块，其中：数据采集模块采集土壤信息和农产品种类信息，并以结构化数据的形式传输到区块信息构建模块；区块信息构建模块为农产品分配身份标签，将接收到的结构化数据构建成Merkle树并进行数字签名和时间戳服务以形成区块信息，进行工作量证明后将该区块信息通过p2p传播；存储共享模块对接收到的区块信息进行工作量验证和数据检查后将该区块信息广播；评定模块根据区块信息对农产品进行质量评定得到质量分数；查询模块接收区块信息与质量分数生成查询二维码，本发明引入区块链技术，构建一个权威的统一的农产品质量信息系统。
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公开(公告)号：CN113936637B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202111207821.9
申请日：2021-10-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G10L13/02 , G10L13/06 , G10L13/08 , G06F16/36 , G06F40/35 , G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N5/04
Abstract: 一种基于多模态知识图谱的语音自适应补全系统，包括：数据接收器、数据分析器和数据推理器，其中：数据接收器根据接收的音视频数据，进行预处理并输出至数据分析器；数据分析器对语音和图像的分析提取出波形时序特征和唇部轨迹特征，经多模态联合表征得到音素序列；数据推理器根据历史文本，进行领域会话建模和候选文本预测，结合音素序列进行文本推理，得到具有语义的语句，并根据波形特征合成补全的语音。本发明通过音素推理模型，在语音模态缺失时进行音素识别的同时，根据多模态知识图谱中实体间的语义关系对已有语音所产生的历史文本进行领域会话建模，从而推理并生成具有语义的文本，结合用户语音的波形特征对语音进行合成，形成补全后的音频。
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公开(公告)号：CN110490605B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN201810456009.1
申请日：2018-05-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q30/018 , G06K17/00
Abstract: 一种基于本体的面向区块链溯源的供应链数据标准化系统，监测模块、本体部署模块和溯源模块，本发明利用本体模型，将跨国供应链中不同厂商对活动实例的不同表述标准化为一个统一的本体表述，解决语义多样性导致的数据共享问题；将供应链中的活动数据作为智能合约的触发条件，来记录供应链中的生产活动，可利用智能合约执行后，区块链产生的执行日志，同步构建资源集演化树，用它来随时对任意商品快速、实时、高效地溯源。
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公开(公告)号：CN116307387A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310260580.7
申请日：2023-03-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06N20/00 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于深度强化学习推理的小型空间碳中和策略生成系统，包括：特征解析模块、数字碳空间初始化模块、碳中和策略优化模块、碳中和策略导出模块、模型训练支撑模块以及碳浓度预测模块，本发明以基于物理公式的流体模拟引擎驱动数字碳空间构建，基于海量空间案例库生成焦点浓度监测序列，构成训练集，通过碳浓度预测模型提取训练集中丰富的时空语义，形成空间碳浓度的高效推理方法，针对给定的任意小型空间，采用深度强化学习模型进行推理优化，从而能够直接推理出给定时空的碳浓度。通过将碳浓度预测模型作为交互环境，构建并训练基于深度强化学习的空间碳中和策略优化模块。针对用户输入的空间环境点云模型、碳汇点云模型和碳源配置，推理生成高效的空间碳中和策略，并输出对应策略的完整点云模型和相关配置。
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