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公开(公告)号：CN119226529A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411288306.1
申请日：2024-09-14
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F40/295 , G06F40/16 , G06F40/30 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种大模型与知识图谱融合方法、应用方法及系统，该方法通过对获取的知识图谱进行知识图谱嵌入生成知识图谱嵌入信息，进而基于知识图谱嵌入信息生成自然语言问句，并将该知识图谱嵌入信息以及自然语言问句输入实体关系学习模型，输出自然语言问句对应的实体表示以及关系表示，进而基于该自然语言问句、实体表示、关系表示提取自然语言问句对应的子图，进一句将子图转换为自然语言，再结合实体关系学习模型以及知识图谱嵌入信息融入大模型，生成目标推理模型，实现知识图谱与大模型的融合。使得模型能够抽取关键信息并进行深入理解与推理，增强了模型在处理复杂问题时的推理能力，进一步提高模型后续输出内容的清晰度和可解释性。
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公开(公告)号：CN112163105B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010671253.7
申请日：2020-07-13
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明提供一种图像数据的存储方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取图像样本库中的目标图像；获取所述目标图像的指纹数据；计算所述目标图像与所述图像样本库中所有图像的相似度，得到相似度数据；设置所述目标图像的标签数据；将所述指纹数据、所述相似度数据和所述标签数据连接为所述目标图像的结构化数据，并存储至所述图像样本库中。本发明实施例存储简单高效，内存占用与计算复杂度低，降低后续图像处理时长，提高后续图像处理效率。
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公开(公告)号：CN117332147A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311271573.3
申请日：2023-09-28
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/9535 , G06F21/62 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种用于用户检索的隐私保护方法及装置，包括：获取用户检索特征信息对应的向量信息；将用户检索特征信息对应的向量信息作为多个预先构建的隐私判断模型，得到多个预先构建的隐私判断模型输出的判断结果；采用权重投票的方式在多个预先构建的隐私判断模型输出的判断结果选择最终判断结果。本发明提供的技术方案，采用训练多个模型投票的方式进行训练，通过多个模型提高模型泛化能力，还可以提升预测精度。
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公开(公告)号：CN116502646A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310224345.4
申请日：2023-03-09
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/279 , G06F16/28 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/04 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种语义漂移检测方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该语义漂移检测方法，包括：获取待识别文本数据；根据预设知识抽取框架获取所述待识别文本数据中实体文本的实体类型以及实体关系，其中，所述知识抽取框架包括实体抽取框架和实体关系抽取框架；基于预设语义漂移检测模型对所述实体类型以及所述实体关系进行语义漂移检测，确定语义漂移情况，其中，所述预设语义漂移检测模型基于标记电力数据集、电力种子集以及未标记电力数据训练生成。本发明实施例，实现便捷检测电力领域数据的语义漂移情况，降低人工检测的成本，进而可以剔除低质量的数据，构建高质量电力领域知识图谱。
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公开(公告)号：CN115766168A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211394475.4
申请日：2022-11-08
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明公开了一种资源获取方法、装置、设备和存储介质。该方法应用于代理网关，资源获取方法包括：接收源系统发出的访问请求，其中，访问请求包括：源系统的ID和目标系统的资源地址；根据源系统的ID查询数据库，得到源系统对应的访问权限信息；若根据源系统对应的访问权限信息确定源系统具备访问权限，则获取目标系统的资源地址对应的资源。本发明实施例的技术方案，将两方系统对应的访问权限信息存储至数据库，实现代理网关转发用户请求时的动态控制，可以极大降低代理网关用户权限配置工作量，提高对两方系统用户权限变化的响应速度，降低网络带宽损耗、提高访问速度，降低对两方系统资源计算的压力，提高双方系统性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115439674A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210912014.5
申请日：2022-07-29
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种基于电力影像知识图谱的图像智能标注方法及装置，包括：获取电力目标的影像数据；对所述电力目标的影像数据进行超像素分割，并对超像素分割结果进行聚类；将聚类结果输入至预先构建的ViT电力缺陷目标检测模型，得到所述预先构建的ViT电力缺陷目标检测模型输出的电力目标的缺陷诊断结果。本发明提供的技术方案，能够以最小量的标注成本，实现最大化的模型算法迭代训练效率的目标，而人工仅需对自动化标注后的数据进行短期校验，便可大幅提升样本标注效率。
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公开(公告)号：CN111062604A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911271805.9
申请日：2019-12-12
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于气象灾害的电网业务风险评估方法、装置及设备。包括：获取电网系统的运行统计数据；根据所述运行统计数据获取各子网中设定故障类别的发生概率以及所述设定故障类别引起的业务中断时长；构造所述设定故障类别与业务中断时长之间的中断时长矩阵，并根据所述中断时长矩阵和业务重要度向量计算业务损失向量；根据各子网中设定故障类别的发生概率和所述业务损失向量计算第一风险值；根据网络规模系数对所述第一风险值进行调整，获得第二风险值；对各子网的第一风险值和第二风险值分别进行排序，获得风险评估结果。可以提高对电网业务风险评估的准确性，使得评估结果具有更强的客观性和实用性。
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公开(公告)号：CN119888272A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411622645.9
申请日：2024-11-14
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06V10/74 , G06N3/045 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了基于稀疏注意力机制的电力图像冗余处理方法及系统，包括：获取电力图像数据集中每个电力图像的序列化嵌入式向量；将每个所述电力图像的序列化嵌入式向量输入稀疏注意力机制的Transformer模型，得到每个所述电力图像的融合特征向量；基于每个所述电力图像的融合特征向量，计算每两个电力图像之间的相似度；根据所述每两个电力图像之间的相似度，确定所述电力图像数据集的冗余图像并进行处理；通过稀疏注意力机制的Transformer模型提取电力图像的融合特征向量，能够保留电力图像中的重要信息，去除干扰性元素，进而通过融合特征向量计算电力图像之间的相似度，实现了对图像冗余问题的自动化处理。
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公开(公告)号：CN113536013B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202110618244.6
申请日：2021-06-03
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/583 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F40/216
Abstract: 本发明提出了一种跨媒体图像检索方法及系统，包括：获取数据库中所有图片和待检索的文本标题；将所述图片输入到预先构建的图片标题生成模型，得到所述图片对应的文本标题，并将所述图片与所述图片对应的文本标题以对的形式更新数据库中原始图片；采用文本匹配的检索方法从更新后的数据库中检索所述待检索的文本标题对应的图片；其中，所述图片标题生成模型是基于卷积神经网络‑循环神经网络进行训练，并采用强化学习方法对所述图片标题生成模型的参数优化后得到。本发明的技术方案采用卷积神经网络—循环神经网络进行训练，得到了实体之间的关系，并采用强化学习方法对图片标题生成模型的参数进行优化，提高了检索的效率。
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公开(公告)号：CN117421412A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311498699.4
申请日：2023-11-10
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 一种搜索场景下用户动态特征捕获与标签生成方法及系统，包括：基于预先设定的标签按照设定比例获取用户的搜索问句构建样本集；基于所述样本集结合预先构建的用户特征相似度判断模型进行计算，得到所述搜索问句的相似度；基于所述搜索问句的相似度结合预先设定的阈值进行判定和流式聚类，得到新的标签；其中，所述用户特征相似度判断模型是以搜索问句的相似度为输出，基于所述样本集结合双塔模式训练得到的；本发明采用用户特征相似度模型可以有效解决搜索场景下用户搜索内容的复杂性、多样性和模糊性的问题，还解决了用户特征难以捕获的问题；本发明挺贵流式聚类提取新的标签，可以让标签更详细，减少计算的复杂度。
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