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公开(公告)号：CN119378564B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411949511.8
申请日：2024-12-27
Applicant: 数据堂(北京)科技股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/126 , G06F40/216
Abstract: 本申请涉及数据标注技术领域，其具体地公开了一种大模型数据智能标注方法及系统，其采用基于深度学习的自然语言处理技术对未标注文本数据集中的各个未标注文本数据进行置信度评估，选择最小置信度对应的文本数据作为代表样本数据，并对所述代表样本数据进行语料扩充，进而，通过对所述代表样本数据和语料扩充后的代表样本数据进行语义特征提取和补偿式交互融合，以充分利用两者之间的共有信息和独特信息，从而实现对所述代表样本数据的全面语义理解和智能标注。通过这种方式，可以显著提高数据标注的效率和准确性，同时大幅度减少人工干预的需求，降低标注成本。
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公开(公告)号：CN119380144B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411946438.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 数据堂(北京)科技股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V20/70 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，其具体地公开了一种多模态大模型训练数据采集方法及系统，其采用基于深度学习的数据处理技术对语义对齐的图像数据和图像内容文本描述数据进行语义特征提取和跨模态联合编码，以捕捉到模态间的语义关联，实现跨模态的语义信息融合，并在此基础上进一步进行图像样本的生成，进而，通过对生成的图像样本与原始图像数据进行语义偏移度量，以智能识别生成的图像样本是否为合格增强样本。通过这种方式，可以有效地丰富多模态训练数据集，确保数据的质量，解决多模态数据增强过程中跨模态语义一致性的问题，从而提高多模态大模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN119273260A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411803953.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 北京市大数据中心 , 数据堂(北京)科技股份有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/087 , G06Q30/018 , G06Q40/04 , H04L67/1097
Abstract: 本发明涉及计算机系统的领域，尤其是涉及一种基于联邦控制的多源数据协同方法、装置、电子设备及介质，基于联邦控制的多源数据协同方法包括如下步骤：通过共识机制将整体目标拆解为多个子目标，并分配给区块链网络中的各个节点；通过链上投票消除节点间的冲突；通过去中心化博弈模型平衡节点之间的博弈和合作，通过基于去中心化竞价的激励机制分配节点获得奖励；通过跨链合约和基于跨链合约的数据流通框架，构建节点间信任关系；通过激励相容性的数据协同合约，统一跨链交互中供应方与需求方的交互规则。本发明具有减少供给和需求之间理解不一致的情况，便于对异质空间跨域进行管控的效果。
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公开(公告)号：CN119273113A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411804034.6
申请日：2024-12-10
Applicant: 北京市大数据中心 , 数据堂(北京)科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/22 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理的领域，尤其是涉及一种基于场景生成与供需匹配的联邦数据服务方法、装置、电子设备和介质，方法包括如下步骤：构建人工场景；获得影响供需匹配效率和精度的因素和变量，对人工场景、需求信息和供应信息进行分析，获得分析结果，根据分析结果进行供需匹配，输出匹配结果；对需求信息和供应信息进行预测，并根据预测的需求信息和供应信息进行供需匹配。本发明将人工智能的推理与决策能力融入区块链系统中，利用智能算法实时监控共识过程并动态调整共识参数，促使一致性供需匹配决策的实时达成与动态调整，从而确保供需决策在面向场景多态性和关系耦合性时的适应性。
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公开(公告)号：CN111078928B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201911327469.5
申请日：2019-12-20
Applicant: 数据堂(北京)科技股份有限公司
IPC: G06F16/583 , G06V10/42 , G06V10/75
Abstract: 本发明提供了一种图像去重方法及装置，可以计算待去重的每个图像的目标哈希值，具体将图像划分为多个局部图像，分别缩小图像和每个局部图像的尺寸，分别对缩小后的图像和每个缩小后的局部图像进行DCT变换，得到图像对应的DCT系数矩阵和每个局部图像对应的DCT系数矩阵；根据图像对应的DCT系数矩阵计算图像的哈希值，以及根据每个局部图像对应的DCT系数矩阵计算每个局部图像的哈希值；对图像的哈希值和每个局部图像的哈希值进行整合得到图像的目标哈希值。进一步通过两两匹配多个图像的目标哈希值确定多个图像中的重复图像，并去重。基于本发明可以对实现整体+局部的图像对比，提高了鲁棒性和精确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115810137B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310087037.1
申请日：2023-02-09
Applicant: 数据堂(北京)科技股份有限公司 , 河北数云堂智能科技有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V40/16 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种交互式人工智能技术评测方案的构建方法，涉及人工智能测评技术领域，方法包括以下步骤：步骤S1：构建数据层，数据层包括评测数据库、评测工具库、评测标准库和基准模型库；步骤S2：构建封装层；步骤S3：构建执行层。本发明基于评测工具、评测数据、评测标准、基准模型等要素，快速构建一个人工智能评测方案，从而解决人工智能评测经验和方法无法重复利用、评测要求技术门槛高的问题，提供了交互式的配置环境，支持用户通过拖拽配置的可视化方式快速构建复杂的评测方案流程，从而实现为不同类型人工智能任务快速开发新的评测方案。
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公开(公告)号：CN113204795B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110764949.9
申请日：2021-07-07
Applicant: 数据堂(北京)科技股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/27 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦数据及联邦服务的数据共享方法及装置，该方法包括：接收数据使用方提交的模型运算需求；基于联邦节点能力数据库，根据模型运算需求匹配生成最优决策结果；基于最优决策结果选择计算模型，将公钥和计算模型发送至相应联邦节点；接收相应联邦节点返回的计算结果，其中，计算结果为联邦节点根据自身的联邦数据基于计算模型计算得出并通过公钥加密后的结果；将结果进行解密返回给数据使用方；计算参与计算的每个联邦节点的数据收益，提供给数据提供方；将计算过程数据存储在区块链的记账节点上；数据提供方作为联邦节点。本发明通过联邦服务机制来实现对各个数据使用方需求的决策生成，进而实现服务的联邦化。
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公开(公告)号：CN113204795A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110764949.9
申请日：2021-07-07
Applicant: 数据堂(北京)科技股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/27 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦数据及联邦服务的数据共享方法及装置，该方法包括：接收数据使用方提交的模型运算需求；基于联邦节点能力数据库，根据模型运算需求匹配生成最优决策结果；基于最优决策结果选择计算模型，将公钥和计算模型发送至相应联邦节点；接收相应联邦节点返回的计算结果，其中，计算结果为联邦节点根据自身的联邦数据基于计算模型计算得出并通过公钥加密后的结果；将结果进行解密返回给数据使用方；计算参与计算的每个联邦节点的数据收益，提供给数据提供方；将计算过程数据存储在区块链的记账节点上；数据提供方作为联邦节点。本发明通过联邦服务机制来实现对各个数据使用方需求的决策生成，进而实现服务的联邦化。
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公开(公告)号：CN112530414B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110178948.6
申请日：2021-02-08
Applicant: 数据堂(北京)科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种迭代式大规模发音词典构建方法及装置，其中该方法包括：根据文本生数据生成词条序列；根据音频生数据生成音标序列；根据词条序列，利用G2P模型生成二元组 ；根据音标序列，利用P2G模型生成二元组 ；计算两个二元组之间的匹配度，并与预设匹配度进行比较，对匹配度小于预设匹配度对应的二元组 和二元组 进行鉴别性样本抽取，获得鉴别性样本；获取领域专家对鉴别性样本的标注和校正，将标注和校正后的二元组 和二元组 存入多层次大规模发音词典。本发明能够快速有效地构建大规模发音词典，提升语音识别系统的工作效率并降低人工成本。
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公开(公告)号：CN108769559B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810546057.X
申请日：2018-05-25
Applicant: 数据堂(北京)科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种多媒体文件的同步方法及装置，其中，多媒体文件的同步方法中，在每个视频设备拍摄的音频文件均包括同一脉冲波，在确定所述脉冲波在每个音频文件中的起始采样点之后，利用将样本序列和校验音频文件中的脉冲波进行相似度对比，得到每个所述校验音频文件中的最相似序列，依据每个所述校验音频文件中的最相似序列的位置，计算得到每个所述校验音频文件中的最相似序列的参照位置，实现了对多个视频设备录制的音频文件的同步。
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