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公开(公告)号：CN118014322A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410419736.6
申请日：2024-04-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种物资分配方法、装置、电子设备及存储介质，应用于数据处理技术领域。该方法包括：获取物资属性、运输设备属性以及场所需求属性；根据所述物资属性、所述运输设备属性以及所述场所需求属性确定物资的预分配策略，并确定所述预分配策略中满足分配期望的目标策略，所述目标策略包括通过目标运输设备将目标物资运送至目标场所；根据所述目标策略生成物资运送指令。
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公开(公告)号：CN117992596A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410399310.9
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/332 , G06F18/22 , G06F40/211 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种问答模型的优化方法及装置，该方法包括：将接口参数和数据库表按照预设模版进行信息扩充，得到问题集；问题集包括原始问题、原始问题对应的多个子问题和用于计算多个子问题的工具集，预设模版用于按照多个句法结构和占位符从目标数据库中提取问题集，目标数据库包含多种类型的问题和每种类型问题对应的关联问题；在相似度匹配模板中添加示例信息，得到提示模版；示例信息根据原始问题、与原始问题关联的至少一个问题、多个子问题、用于计算多个子问题的工具集和问题格式信息确定；根据提示模版对问答模型进行指令微调，得到优化后的问答模型。本发明所述方法提高了解决问题的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN111583156B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010403455.3
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种文档图像底纹去除方法及系统，所述去除方法包括：对原始文档图像进行二值化处理，得到二值化图像；提取二值化图像的边缘，得到边缘图像；融合边缘图像的设定距离的边缘，得到融合图像；根据融合图像及边缘图像，得到底纹纹理图；将原始文档图像等分成多个图像块；从图像块的各像素点中提取对应在所述底纹纹理图中被标记为底纹像素点的第一像素点；计算各第一像素点的像素值的均值，得到图像块的纹理均值；计算像素点的像素值与纹理均值之间的距离值；当距离值小于或等于颜色距离阈值，则将像素点对应的二值化图像中的像素点置零，得到二值化结果图像，在去除底纹的同时能有效的保留文档中被底纹干扰的文本信息。
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公开(公告)号：CN115759179A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211443933.9
申请日：2022-11-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明实施例涉及人工智能领域，公开了一种应用于多任务学习的策略模型训练方法、装置及设备。本发明实施例涉及的应用于多任务学习的策略模型训练方法包括：获取目标任务集；调用第一策略模型对每个目标任务进行训练，得到第二策略模型以及第一子训练结果；对所述第二策略模型依次进行第一参数调整，得到第三策略模型以及第二子训练结果；对所述第三策略模型依次进行第二参数调整，得到第四策略模型；确定所述第四策略模型为应用于多任务学习的策略模型。这样，策略模型在多任务学习中受到多任务间梯度差异的影响会减少，进而使任务间的训练进度更平均，提高训练效率。
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公开(公告)号：CN114053712B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210048175.4
申请日：2022-01-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A63F13/55 , A63F13/837 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种虚拟对象的动作生成方法、装置及设备，其中，所述方法包括：获取多个虚拟对象的特征信息，所述多个虚拟对象属于同一组；将所述多个虚拟对象的特征信息映射成一个总虚拟对象的特征信息；根据所述总虚拟对象的特征信息，获得所述多个虚拟对象中每个虚拟对象的第一策略动作；根据所述每个虚拟对象的第一策略动作，生成相应虚拟对象的第二策略动作；控制所述每个虚拟对象执行相应的所述第二策略动作。通过上述方式，本发明可以提高训练效率、简化操作流程，同时还可以实现智能控制多个虚拟对象动作的协同性，从而使一组的多个虚拟对象在对抗对手的过程中表现出动作之间的协同性，基于虚拟场景中的预设目标不断优化该多个虚拟对象的博弈结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114327916A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210232543.0
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种资源分配系统的训练方法、装置及设备，其中，所述方法包括：封装第一算法和第一仿真引擎，得到初始模型的第一执行程序；基于所述初始模型运行所述第一执行程序，生成至少一组态势数据；针对所述至少一组态势数据中的每一组态势数据执行训练操作，直到所述至少一组态势数据对应的执行结果均满足相应条件，得到所述资源分配系统。通过上述方式，本发明建立了一个可扩展可复用的资源分配系统，该资源分配系统能够实现多目标多资源动态分配的智能决策。
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公开(公告)号：CN111611933A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010441086.7
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种文档图像的信息提取方法及系统，所述提取方法包括：基于全卷积神经网络，根据待识别文档图像，得到字符感知响应图；采用分水岭算法，对字符感知响应图进行分割，得到多个分割图像；通过连通域提取方法，对各分割图像进行字符提取，得到各分割图像中的字符；基于深度神经网络的字符识别模型，对各字符进行识别，确定各字符的位置信息；根据位置信息，对字符进行合并，得到待识别图像的识别信息。本发明通过全卷积神经网络、分水岭算法、连通域提取方法，确定待识别文档图像的各分割图像中的字符，并基于深度神经网络的字符识别模型，确定各字符的位置信息；进而根据位置信息对字符进行合并，可准确得到待识别图像的识别信息。
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公开(公告)号：CN118152528A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410222968.2
申请日：2024-02-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/332 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于大语言模型的行动方案生成模型的训练方法及装置，其中方法包括：获取行动方案样本的背景信息，以及初始大语言模型；基于背景信息，以及通用大语言模型，构建行动方案样本的想定数据集；基于想定数据集，以及通用大语言模型，构建行动方案样本的问题数据集；基于问题数据集，以及通用大语言模型，构建行动方案样本的方案数据集；基于问题数据集以及方案数据集，对初始大语言模型进行训练，得到行动方案生成模型。本发明提供的方法，基于连续多阶段的数据集构建，提升了训练数据的全面性、准确性、可定制性。并通过构建得到的数据集对初始大语言模型进行微调训练，提升行动方案生成模型的准确性、可行性、实用性。
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公开(公告)号：CN114327916B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210232543.0
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种资源分配系统的训练方法、装置及设备，其中，所述方法包括：封装第一算法和第一仿真引擎，得到初始模型的第一执行程序；基于所述初始模型运行所述第一执行程序，生成至少一组态势数据；针对所述至少一组态势数据中的每一组态势数据执行训练操作，直到所述至少一组态势数据对应的执行结果均满足相应条件，得到所述资源分配系统。通过上述方式，本发明建立了一个可扩展可复用的资源分配系统，该资源分配系统能够实现多目标多资源动态分配的智能决策。
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公开(公告)号：CN114146420B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210126379.5
申请日：2022-02-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种资源分配方法、装置及设备，其中，所述方法包括：获取至少两个虚拟对象对应的交互环境的至少两个特征信息；将所述至少两个特征信息映射成一个总虚拟对象对应的交互环境的总特征信息；根据所述总特征信息，获得第一分配指令；转换所述第一分配指令，获得包含第二分配动作的第二分配指令；根据所述第二分配指令，控制所述至少两个虚拟对象执行对应的第二分配动作。通过上述方式，本发明可以在多目标多资源的分配场景下，提高学习最优资源分配方法的效率。
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