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公开(公告)号：CN117636488A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311543025.1
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/70 , G06V10/62 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供一种多模态融合的学习能力评估方法、装置及电子设备，所述方法包括：采集待评估学习者在学习过程中的多模态信息，所述多模态信息包括：眼部信息、面部信息、动作信息和生理信息；基于所述多模态信息，采用识别模型识别得到所述待评估学习者在学习过程中的学习状态信息，所述学习状态信息包括以下至少一项：动作状态、情绪状态、专注状态和知识点学习轨迹；所述识别模型的训练样本是对多组学习者在各自的学习过程中产生的多模态信息基于预设采样频率进行滑窗采样得到；基于所述学习状态信息和所述待评估学习者在所述学习过程中学习的学习内容，确定所述待评估学习者的认知负荷和/或认知迁移，可提高学习能力评估的准确性。
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公开(公告)号：CN113625929A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110815472.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F3/0484 , G06T19/20 , G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06Q50/08
Abstract: 本发明提供一种根据本发明提供的一种工业化建筑进度管理方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：接收构件任务提交请求；对所述构件任务提交请求进行校验，若校验通过则更新工业化建筑任务序列中目标构件任务的实际任务信息，以及所述目标构件任务的下游构件任务的预计任务信息，所述目标构件任务为所述构件任务提交请求所指示的所述工业化建筑任务序列中的构件任务；所述工业化建筑任务序列中各构件的构件任务是以生产、装车、运输、挂钩和吊装的顺序排列的，解决了传统的进度管理方法无法对建筑项目进行精细化管理的问题，实现了对建筑进度的实时管理，提高了实施效率。
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公开(公告)号：CN110675623B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910842242.8
申请日：2019-09-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于混合深度学习的短时交通流量预测方法、系统、装置，旨在解决现有大规模交通流量预测方法精度低的问题。本系统方法包括获取待预测的各交通观测点的历史交通流量数据；所述历史交通流量数据为t时刻之前连续的等时长时间段的r个交通流量数据集合；分别将各交通流量数据集合中的历史交通流量数据合并得到对应的合并数据，并将各合并数据归一化；基于归一化后的各交通观测点的历史交通流量数据，采用混合深度学习模型获取各交通观测点t时刻归一化的预测结果；将预测结果进行反归一化，得到各交通观测点t时刻的交通流量预测值。本发明提高了大规模交通流量预测的精度。
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公开(公告)号：CN104463372B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201410785365.X
申请日：2014-12-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明公开一种交通疏散目的地部分随机分配比例确定方法。该方法包括：S1、获取与交通疏散相关的交通环境信息；S2、确定疏散人员目的地选择模式，所述选择模式包括随机选择目的地的选择模式和其他的选择模式；S3、选取用以描述目的地选择模式与疏散效率性能指标函数之间的数学关系式的元模型，利用步骤S1获得的与交通疏散相关的交通环境信息计算该元模型的参数；S4、对于步骤S3获得的元模型，利用无梯度信赖域算法对该元模型的参数进行仿真优化，根据优化参数后的元模型确定随机选择目的地的人员比例。本发明能快速有效确定随机选择目的地的人员比例，显著提高疏散效率。
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公开(公告)号：CN104463372A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410785365.X
申请日：2014-12-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/04
CPC classification number: G06F17/5036
Abstract: 本发明公开一种交通疏散目的地部分随机分配比例确定方法。该方法包括：S1、获取与交通疏散相关的交通环境信息；S2、确定疏散人员目的地选择模式，所述选择模式包括随机选择目的地的选择模式和其他的选择模式；S3、选取用以描述目的地选择模式与疏散效率性能指标函数之间的数学关系式的元模型，利用步骤S1获得的与交通疏散相关的交通环境信息计算该元模型的参数；S4、对于步骤S3获得的元模型，利用无梯度信赖域算法对该元模型的参数进行仿真优化，根据优化参数后的元模型确定随机选择目的地的人员比例。本发明能快速有效确定随机选择目的地的人员比例，显著提高疏散效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104123843A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410361120.4
申请日：2014-07-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G08G1/017
Abstract: 本发明公开了一种非法营运车辆的检测系统和方法，所述系统包括中心管理单元和多个现场检测设备，其中：现场检测设备安装在城市道路附近，用于采集待检测车辆的车牌图像，基于车牌图像识别得到待检测车辆的车牌信息，并将车牌信息发送给中心管理单元；中心管理单元与现场检测设备进行通信，用于根据现场检测设备发送的车牌信息获得与检测车辆关联的手机号码以及该手机号码当前所处的位置，并根据待检测车辆的位置和手机号码当前所处的位置判断待检测车辆是否为非法营运车辆。本发明结合视频检测和手机信令分析技术实现了非法营运车辆的检测，不需要额外增加设备，也不需要人为参与，所采用的技术和设备都比较成熟，易于实施，而且成本代价低。
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公开(公告)号：CN103200169A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310036953.9
申请日：2013-01-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明涉及一种基于Proxy代理的用户数据保护方法，包括下列步骤：(1)系统启动与用户注册；(2)启动数据管理控制台，选择数据保护任务类型；(3)中心主控服务器转发任务消息请求(4)数据服务器与Proxy代理建立连接，执行数据保护任务；(5)Proxy代理反馈任务结果给中心主控服务器；(6)用户检查、整理数据。本发明不仅能够实现用户的数据备份、数据恢复、数据隔离和数据销毁等保护需求，还提出了系统数据自销毁方法来防御外部入侵，可以广泛应用于信息安全领域。
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公开(公告)号：CN102663046A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210088366.X
申请日：2012-03-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种面向微博短文本的情感分析方法，该方法包括：步骤1，采集包含指定关键字词的微博数据存入数据库；步骤2，对微博数据进行预处理；步骤3，加载相关字典；步骤4，进行分句，过滤掉不包含用户配置关键字的句子；步骤5，对包含关键字的句子进行分词，词性标注；步骤6，利用句法分析工具对包含主题的句子进行依存句法分析；步骤7，对包含主题词的每个句子的极性进行判断；步骤8，判断完所有包含主题词的句子的极性后，判断整条微博的极性。利用本发明的方法，使情感分析更具有针对性，使用户可以了解微博中对其所关心的方面所持有的情感态度。
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公开(公告)号：CN115309258B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202210594903.1
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种智能导学方法、装置和电子设备，涉及智能教学技术领域。该方法包括：在提供智能导学时，针对沉浸式学习环境中的待学习任务，采集目标对象学习过程中的生理数据、身体动作数据、以及与沉浸式学习环境间的交互操作数据；并根据生理数据、身体动作数据、以及交互操作数据，确定目标对象对应的目标智能导学策略，再控制沉浸式学习环境通过目标智能导学策略，为目标对象提供智能导学，实现了针对沉浸式学习环境，可以结合目标对象自身情况，有针对性地为目标对象提供智能导学。
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公开(公告)号：CN116777046A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310532272.5
申请日：2023-05-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/04 , G06F18/24 , G06F18/214 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供一种交通预训练模型构建和交通预测方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取真实交通数据；基于合成模型，应用真实交通数据进行数据合成，得到合成交通数据；合成模型是以联合生成器、判别器和估计器训练得到，生成器基于第一交通数据合成第二交通数据，判别器用于判别第二交通数据的有效性，估计器基于第二交通数据进行交通任务预测；基于合成交通数据，对初始预训练模型进行训练，得到交通预训练模型。本发明提供的交通预训练模型构建和交通预测方法、装置及电子设备，可以有效解决现有技术中交通数据存在的数据质量差、数据规模小等问题，提高交通预训练模型的通用性。
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