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公开(公告)号：CN113536768A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110797247.0
申请日：2021-07-14
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F40/205 , G06F16/903
Abstract: 本发明涉及一种基于正则表达式建立文本抽取模型的方法，包括如下步骤：S1、编写若干个正则表达式；S2、根据所述正则表达式，在语料库中抽取语料集；S3、将所述语料集分割为训练集与验证集；S4、构建文本抽取模型；S5、将训练集输入至文本抽取模型，训练文本抽取模型；S6、将验证集输入训练好的文本抽取模型，对训练好的文本抽取模型进行验证。
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公开(公告)号：CN109710947B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910058614.8
申请日：2019-01-22
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F40/20 , G06F16/36 , G06F16/335
Abstract: 一种电力专业词库生成方法及装置，其中方法包括如下步骤，获取电力相关语料，对相关语料进行切词，得到候选词，对候选词进行互信息值计算，设定互信息值阈值，将互信息值小于互信息值阈值的词剔除。解决现有技术中电力专业词库杂乱不准确，无法满足实际需求的问题。
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公开(公告)号：CN119760071A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411816682.3
申请日：2024-12-11
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F21/62 , G06V30/148 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型结合NL2SQL的智能问答系统及方法，该系统包括多模态输入处理、意图识别、数据脱敏、数据召回、NL2SQL、合规检查、SQL执行、反脱敏和内容生成。多模态模块负责提取文档、图片和音频信息，进行预处理。意图识别模块判断是否需要NL2SQL模块生成SQL查询语句，并验证其准确性。数据脱敏模块应用规则和算法对输入进行脱敏。数据召回模块检索系统保存的文档和搜索结果。NL2SQL模块将用户输入转换为SQL语句。SQL执行模块运行SQL语句并返回结果。内容生成模块根据查询结果和召回内容输出最终结果。本发明通过数据召回模块通过(如稀疏向量召回、BM25召回、搜索引擎召回等)获取与用户查询相关的内容，进一步丰富了回答的信息来源。
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公开(公告)号：CN119416874A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510014091.2
申请日：2025-01-06
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于知识增强及自适应微调的电力大语言模型构建方法，包括：S1:收集电力领域相关的文本数据，并预处理；S2:使用SeqGAN生成多样化的数据样本，并在生成步骤中加入对抗机制；S3:使用SpaCy进行文本标注和基础的NLP处理，识别和标注电力相关实体；S4:使用Neo4j设计并构建电力领域的知识图谱；S5:设计混合专家模型架构，通过不同专家模块处理不同类型的电力数据，构建电力大语言模型；S6:将知识图谱与电力大语言模型结合，通过提示和注意力机制增强模型的推理能力。本发明能够有效结合知识图谱的结构化信息，强化模型的推理能力及其在复杂电力任务的应用能力。
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公开(公告)号：CN117711122A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311544517.2
申请日：2023-11-17
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的四重安防消防系统，包括安防数据采集单元和消防数据采集单元；安防数据采集单元包括若干图像采集设备，图像采集设备用于采集监测场景中特定的图像数据；根据一图像采集设备采集先后采集的图像数据进行运动目标检测，得到检测结果，根据各图像采集设备对应的检测结果，得到安防信息；根据安防信息做出安防决策；消防数据采集单元包括若干温度传感器，温度传感器用于采集监测场景中的温度数据，根据各温度传感器采集的温度数据得到消防信息；根据消防信息做出消防决策。本发明能够同时进行安防和消防监测，并且具有较高的冗余度从而提高系统的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116611712B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310870184.6
申请日：2023-07-17
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06F40/30 , G06N5/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于语义推断的电网工作票评估系统，涉及电网工作票评估技术领域，包括数据采集模块、分析模型建立模块、数据集合建立模块、综合分析模块以及预警模块；数据采集模块，采集电网工作票评估系统利用自然语言处理和语义推理技术对电网工作票数据进行处理时的信息。本发明通过对电网工作票评估系统利用自然语言处理和语义推理技术对电网工作票数据进行处理时的信息进行分析，当系统数据处理的准确性可能受到影响时，提示工作人员对电网工作票评估系统进行及时排查和维护，有效地防止电网工作票的评估系统进行数据处理时因准确度降低而无法提供准确的评估指标、风险提示和改进建议，便于用户更加准确地了解工作票的问题和解决方案。
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公开(公告)号：CN117115050A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310904227.8
申请日：2023-07-21
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种适用于FPGA实现的改进图像双边滤波方法，包括以下步骤：根据算法性能需求确定双边滤波的卷积核大小；基于卷积核大小设置卷积区域中每个点的位置权值，基于卷积核大小预先设置多个像素权值；对于每个卷积区域的双边滤波，首先计算区域中每个邻域点与当前区域中心点的像素差，根据像素差对所有邻域点进行排序，按照预先设置的像素权值对排序后的每个邻域点进行赋值；将卷积区域每个邻域点的位置权值与像素权值结合得到每个邻域点的整体权值，对卷积区域的点进行加权平均获得该卷积区域的双边滤波结果；最后根据步长对整幅图像进行双边滤波处理，得到双边滤波处理后的图像。
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公开(公告)号：CN116611712A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310870184.6
申请日：2023-07-17
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06F40/30 , G06N5/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于语义推断的电网工作票评估系统，涉及电网工作票评估技术领域，包括数据采集模块、分析模型建立模块、数据集合建立模块、综合分析模块以及预警模块；数据采集模块，采集电网工作票评估系统利用自然语言处理和语义推理技术对电网工作票数据进行处理时的信息。本发明通过对电网工作票评估系统利用自然语言处理和语义推理技术对电网工作票数据进行处理时的信息进行分析，当系统数据处理的准确性可能受到影响时，提示工作人员对电网工作票评估系统进行及时排查和维护，有效地防止电网工作票的评估系统进行数据处理时因准确度降低而无法提供准确的评估指标、风险提示和改进建议，便于用户更加准确地了解工作票的问题和解决方案。
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公开(公告)号：CN114782737A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210295560.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于改进残差网络的图像分类方法，包括以下步骤：收集原始图像作为训练数据；对训练数据进行预处理；构建图像分类模型，图像分类模型以残差网络作为主干网络，在残差网络中的每个Conv Block中增加CBAM卷积注意力模块，在Idenfify Block中增加SE激励模块；CBAM卷积注意力模块基于注意力机制对输入特征进行特征提取，所述SE激励模块对每个通道的重要性进行预测，并对输入特征的对应通道进行激励，识别图像不同局部区域的重要程度；利用预处理后的训练数据对所述图像分类模型进行训练；利用训练好的图像分类模型进行图像分类；本发明在残差网络中增加了注意力模块和激励模块，使得分类的召回率、准确率大幅度提升，同时解决细粒度的图像分类任务问题。
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公开(公告)号：CN114519383A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210011584.7
申请日：2022-01-06
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种图像目标检测方法及系统，采用基于注意力机制的网络结构提取图像特征，而后采用区域生成网络生成候选区域方法，最后采用非极大值抑制去除多余的侯选框，得到最终的检测结果。目标检测过程为：输入图片，图片经主干网络和空间网络提取特征。主干网络将卷积后的图像特征数据输入到空间网络模块和融合网络模块。空间网络、主干网络和融合网络模块的输出特征，以及后续添加的卷积层的输出特征，作为后续回归和分类的依据。通过RPN算法产生多个先验框，再通过NMS进行过滤，得到最终的目标检测结果。本发明实施例通过基于注意力机制的图像目标检测方法，在提升总体识别准确率的情况下，进一步提升小目标物体的检测识别能力。
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