一种用于供电服务的电力数据处理系统及方法

    公开(公告)号:CN111291042B

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN201911338470.8

    申请日:2019-12-23

    Abstract: 本发明公开了一种用于供电服务的电力数据处理系统及方法,该系统包括数据采集子系统、数据处理子系统和数据展示子系统。其中,数据采集子系统用于采集数据;以及将采集到的数据存储入预设区域;其中,所述预设区域包括第一预设区域和第二预设区域,所述第一预设区域存储的第一数据用以被多次搜索;第二预设区域存储的第二数据用以被实时搜索;数据处理子系统用于处理所述预设区域内的数据,以能够响应于接收到的用于指示展示目标数据的展示请求,得到与所述展示请求对应的目标数据;数据展示子系统用于展示与所述展示请求对应的目标数据。本发明能够为供电服务指挥提供数据支撑平台。

    一种用于供电服务的电力数据处理系统及方法

    公开(公告)号:CN111291042A

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN201911338470.8

    申请日:2019-12-23

    Abstract: 本发明公开了一种用于供电服务的电力数据处理系统及方法,该系统包括数据采集子系统、数据处理子系统和数据展示子系统。其中,数据采集子系统用于采集数据;以及将采集到的数据存储入预设区域;其中,所述预设区域包括第一预设区域和第二预设区域,所述第一预设区域存储的第一数据用以被多次搜索;第二预设区域存储的第二数据用以被实时搜索;数据处理子系统用于处理所述预设区域内的数据,以能够响应于接收到的用于指示展示目标数据的展示请求,得到与所述展示请求对应的目标数据;数据展示子系统用于展示与所述展示请求对应的目标数据。本发明能够为供电服务指挥提供数据支撑平台。

    一种基于困惑度的自动作文评分方法

    公开(公告)号:CN110826329A

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201911107155.4

    申请日:2019-11-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于困惑度的自动作文评分方法,包括如下步骤:特征提取,提取作文的浅层词语特征和浅层句法特征;困惑度计算,计算作文的语法困惑度和语义困惑度;特征融合模型训练预测,根据特征信息与困惑度进行模型的训练和预测。本发明将作文的语法困惑度和语义困惑度作为评分的重要指标,提出了基于语法的困惑度的概念处理自动作文评分,更好地考虑了作文语法的正确性和词语搭配的合理性;同时提出了基于语义的困惑度的概念处理自动作文评分,从多个角度评价了作文的主题相关性。

    一种基于联合神经网络模型的图像内容描述自动生成方法

    公开(公告)号:CN110188775A

    公开(公告)日:2019-08-30

    申请号:CN201910453505.6

    申请日:2019-05-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于联合神经网络模型的图像内容描述自动生成方法,包括构建联合神经网络、联合神经网络多层映射参数训练、图片及对应文本预处理和输入模型进行描述结果检测等四个步骤。本发明通过使用多层偏移改进的卷积深度神经网络和具有学习长期依赖信息的循环神经网络构建联合神经网络;利用误差反向传播算法对神经网络多层映射参数进行训练;对图像进行预处理,利用卷积神经网络提取特征以及进行特征映射;输入模型进行描述结果检测,用于将测试数据集中的图像进行特征向量输入训练好的联合神经网络中进行生成对应的文本描述,能够显著有效的提升的自动描述图片内容的效果。

    智能分析网页实时可视化方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119229354B

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411746040.0

    申请日:2024-12-02

    Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,公开了一种智能分析网页实时可视化方法、装置、设备及存储介质,通过获取目标摄像头采集的视频流并生成实时分析结果,根据实时分析结果与可视化监控终端的硬件配置状态信息,考虑编码服务器的编码可用资源与可视化监测终端的解码能力的合理配置与最大化利用,将目标高同步性可视化监控终端与低同步性可视化监控终端的实时分析内容与视频流进行视频编码,再与非目标高同步性可视化监控终端的实时分析内容进行封装与传输,使得在可视化监测终端执行一部分实时分析内容的解码而非全部实时分析内容的解码,能够平衡服务器与网页终端的处理负荷,提升服务器处理效率与网页端播放监控视频与分析内容可视化效果。

    二分类车道线检测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119229401A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411758048.9

    申请日:2024-12-03

    Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,公开了一种二分类车道线检测方法、装置、设备及存储介质,通过将获取的若干张行车道路样本图像进行车道线标注,并按照不同图像调节参数执行图像预处理,完成图像扩增与增强,构建若干个车道线检测样本,分别对构建的二元分割网络进行训练,获得适用于不同环境场景的若干个候选车道线检测模型,利用检测关联信息确定车道线检测模型临时库,然后对行车道路检测图像进行若干次车道线检测,最后根据车道线检测结果,更新车道线检测模型临时库,并考虑前一车道线检测周期的车道线检测结果对目标车辆行驶的影响,实现适配性更好且能够平衡检测性能与检测实时性的车道线检测,提高车道线检测的检测性能与鲁棒性。

    城市管理事件干预控制方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117726193A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202410139609.0

    申请日:2024-02-01

    Abstract: 本发明公开了一种城市管理事件干预控制方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取区域范围内的历史城市管理事件信息;根据历史城市管理事件信息,确定区域范围内的每日的快速移动平均值和慢速移动平均值,计算获得每日的离差值,确定每日的离差平均值;根据当前日期对应的所述离差值和所述离差平均值,生成城市管理事件干预控制策略并执行干预。本发明通过确定区域范围内的每日的快速移动平均值和慢速移动平均值,计算获得每日的离差值和离差平均值,并以此生成城市管理事件干预控制策略,通过监测城市管理事件的数量变化趋势与反转,提高城市管理事件预测的准确性以及采用更适合当前变化趋势的干预手段,提高城市治理的效率。

    一种结合实体属性图的自动文本摘要方法

    公开(公告)号:CN116562275B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310680690.9

    申请日:2023-06-09

    Abstract: 本申请公开了一种结合实体属性图的自动文本摘要方法,属于自动文本摘要技术领域,方法先获取训练数据集,并采用自然语言处理工具对训练数据集进行解析处理,获得解析处理结果,依据解析处理结果,为训练数据集中的样本构建实体属性图;训练数据集包括原文本和标准摘要文本;对预训练语言模型进行结构改进,获得改进预训练语言模型,并分别将训练数据集的原文本和实体属性图输入改进预训练语言模型进行编码,获得文本上下文向量和图上下文向量;对文本上下文向量和图上下文向量进行联合解码,并以标准摘要文本为监督信号,生成原文本对应的文本摘要。本申请减少了文本摘要生成过程中的一致性错误,提高了摘要质量。

    动态对话状态图学习方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN115982336B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202310116431.3

    申请日:2023-02-15

    Abstract: 本发明公开了一种动态对话状态图学习方法、装置、系统及存储介质,该方法包括获取当前对话话语的表示;对所述当前对话话语的表示进行增强处理;其中,所述增强处理包括结构化增强表示和非结构化增强表示;根据当前对话话语的表示,生成对话状态图,并将新对话话语对应的新节点加入对话状态图,以动态地更新对话状态图;基于更新后的对话状态图,确定对话整体的状态表示。本发明针对多轮对话的特征,通过动态地生成更新对话状态图,并能为对话话语生成表示,对话状态图和这些表示可以被利用到对话系统中,有效提升对话话语的学习和表示能力,解决了目前对话状态图生成忽略了当前对话整体状态对话语标识产生影响的技术问题。

    动态对话状态图学习方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN115982336A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202310116431.3

    申请日:2023-02-15

    Abstract: 本发明公开了一种动态对话状态图学习方法、装置、系统及存储介质,该方法包括获取当前对话话语的表示;对所述当前对话话语的表示进行增强处理;其中,所述增强处理包括结构化增强表示和非结构化增强表示;根据当前对话话语的表示,生成对话状态图,并将新对话话语对应的新节点加入对话状态图,以动态地更新对话状态图;基于更新后的对话状态图,确定对话整体的状态表示。本发明针对多轮对话的特征,通过动态地生成更新对话状态图,并能为对话话语生成表示,对话状态图和这些表示可以被利用到对话系统中,有效提升对话话语的学习和表示能力,解决了目前对话状态图生成忽略了当前对话整体状态对话语标识产生影响的技术问题。

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