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公开(公告)号：CN116665020A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310943802.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供了一种基于算子融合的图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取用户输入的模型参数，建立视觉模型，并对视觉模型进行解析，获取算子连接图；根据预设的融合规则和算子连接图，获取全部可能的算子融合策略；再根据预设的优化目标函数，对算子融合策略进行筛选；根据筛选后的算子融合策略执行算子融合操作，获取融合后的视觉模型；再获取待识别图像，并将待识别图像输入所述融合后的视觉模型，通过融合后的视觉模型，输出图像识别结果。本发明通过对算子融合策略的计算复杂度进行筛选，以快速且高效的方法确定全局最优的算子融合策略，避免了陷入局部最优解的同时，实现了视觉模型计算效率的提升。
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公开(公告)号：CN115578729A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211457579.5
申请日：2022-11-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06V30/146 , G06V30/16 , G06V30/18
Abstract: 本发明公开了数字员工AI智能流程编排方法，包括：采集带有流程信息的纸质文件的原始图像，对原始图像进行差异灰度化，得到若干差异灰度化图像；对差异灰度化图像进行预设角度的旋转，得到若干旋转灰度化图像；对旋转灰度化图像进行膨胀，利用霍夫变换检测膨胀后每行字符形成的字符直线，得到字符走向图；根据字符走向图对膨胀前的旋转灰度化图像进行透视变换，得到矫正图；提取矫正图中的箭头标识，以箭头标识作为辅助信息对矫正图进行仿射变换，旋转得到还原图，将还原图二值化后输入至字符识别模块进行识别，依次提取流程信息完成编排。本发明可以得到准确的文字走向，避免特殊角度等原因导致的识别错误，有利于提高处理速度和准确性。
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公开(公告)号：CN114722974A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210635762.3
申请日：2022-06-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06K9/62 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06F16/33
Abstract: 本发明提供一种基于事理逻辑和实体知识的多维度图谱融合方法，包括：获取事理图谱中第一事件节点中的第一事件名词，确定相对应的第二事件节点，获取第二事件节点中的第二事件名词；确定与第一事件名词所对应的第一实体节点，以及第二事件名词所对应的第二实体节点；在第一事件节点与所述第一实体节点之间建立第一融合连接路径，在第二事件节点与所述第二实体节点之间建立第二融合连接路径；根据第一事理逻辑在第一实体节点与第二实体节点之间建立三元组关系；根据所述第一事理逻辑对所述三元组关系更新；基于所述第一融合连接路径、第二融合连接路径、建立的三元组关系、更新的三元组关系形成融合后的多维度图谱。
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公开(公告)号：CN113449329A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202111010000.6
申请日：2021-08-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明提供基于安全分享的联邦学习场景下的能源数据融合计算方法，包括：对多元能源数据进行数据预处理，得到预处理后的能源数据；在客户端与中心参数服务器之间基于反向补偿机制选取安全通信通道，确定在安全通信通道中使用的联邦学习参数；在中心参数服务器处生成初始模型，将生成的初始模型向每个客户端分发，每个客户端在接收到初始模型后结合预处理后的能源数据进行安全联邦训练利用联邦学习技术在能源隐私数据不出数据源的情况下进行多元融合计算，同时利用安全分享的安全技术对联邦学习过程传递的梯度信息进行安全保障，实现对能源数据安全、高效、的多元融合计算分析。
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公开(公告)号：CN113065357A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110360512.9
申请日：2021-04-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/205 , G06F40/186 , G06F16/33 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种文档自动编制方法及装置，该方法包括：获取待处理的电力文档；提取所述电力文档的语义表示；基于推理模型对所述电力文档的语义表示进行理解与分析；根据所述电力文档的理解分析结果，对所述电力文档进行摘要提取以获得组稿内容，所述组稿内容为对所述电力文档组稿的基础。本发明结合电力系统特点和公司经营需求，应用人工智能技术，实现公文、工单票据及巡检报告等类型的电力文档自动组稿，减少重复性文字编写及格式合规审查工作，提高办公人员工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113065346A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110361172.1
申请日：2021-04-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了文本实体的识别方法及相关装置，其中，方法包括：从待处理文本序列中获取指代同一概念的实体表述；实体表述用于实体归一化；将实体表述转换为预设长度的表述向量；对待处理文本序列进行词嵌入处理，得到向量；对向量中用于实体识别的上下文特征进行编码，得到编码向量；对表述向量与编码向量进行拼接，得到拼接向量；将拼接向量解码为待处理文本序列的预测序列。本申请以向量为纽带将实体归一化和实体识别在向量空间上的联结起来。拼接向量既包含了实体归一化的信息，也包含了实体识别的信息，并且，实体归一化信息作用于实体识别。由于实体识别利用了实体归一化的信息，从而，使得实体识别结果更全面，提高实体识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119596959B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510135680.6
申请日：2025-02-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开一种电力机器人的数据采集分析方法及电力机器人，适用于数据采集任务执行时的数据分析与运动控制，数据采集分析方法包括主要步骤：获取电力机器人的活动区域的三维点云数据，对三维点云数据进行分析并得到具有尖锐边缘的障碍物；通过坐标转换和最小距离搜索得到电力机器人与尖锐边缘之间的相对距离值；若判断相对距离值是否小于距离阈值，则根据障碍物的危险度指标和障碍物对电力机器人产生的潜在损伤值计算风险指数；若判断风险指数是否大于风险阈值，则计算避障距离；根据避障距离生成避障轨迹。本发明能够通过数据采集任务执行时获得的采集数据进行实时分析和判断，提高了电力机器人在复杂环境中运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119596959A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510135680.6
申请日：2025-02-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开一种电力机器人的数据采集分析方法及电力机器人，适用于数据采集任务执行时的数据分析与运动控制，数据采集分析方法包括主要步骤：获取电力机器人的活动区域的三维点云数据，对三维点云数据进行分析并得到具有尖锐边缘的障碍物；通过坐标转换和最小距离搜索得到电力机器人与尖锐边缘之间的相对距离值；若判断相对距离值是否小于距离阈值，则根据障碍物的危险度指标和障碍物对电力机器人产生的潜在损伤值计算风险指数；若判断风险指数是否大于风险阈值，则计算避障距离；根据避障距离生成避障轨迹。本发明能够通过数据采集任务执行时获得的采集数据进行实时分析和判断，提高了电力机器人在复杂环境中运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119577790A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510131246.0
申请日：2025-02-06
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F21/57 , G06F40/205 , G06F40/253 , G06N3/0985
Abstract: 本申请公开一种软件风险评估方法、装置、存储介质、程序产品及设备，该方法包括：基于待评估软件的代码文件进行解析，得到代码信息，所述代码信息用于指示所述代码文件对应的组件及库函数；基于所述代码信息进行特征提取，得到词向量特征，并根据所述词向量特征确定词向量风险评分；基于所述代码文件，对所述组件进行风险评估得到第一静态特征风险评分，以及，对所述库函数进行风险评估得到第二静态特征风险评分；基于所述第一静态特征风险评分及所述第二静态特征风险评分，确定静态特征风险评分；基于所述词向量风险评分及所述静态特征风险评分，确定总体风险评分，从而能够高效精准地识别出软件中所存在的风险，以提高软件质量和软件安全性。
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公开(公告)号：CN114386331B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210043886.2
申请日：2022-01-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/092 , H04L9/40 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了基于多智能体宽大强化学习的电力安全经济调度方法。针对智能电网规模的不断扩张，设计了多智能体宽大强化学习解决框架，采用深度学习拟合状态‑动作价值曲线，并融入了经验池，可以普遍应用于电力系统的分布式经济调度。针对新能源发电单元与网络干扰带来的成本函数不确定性问题，引入宽大强化学习的奖励空间拟合机制，消除智能体与环境交互过程中的不确定性奖励。采用信誉值评估各个智能体的安全状态，应对多智能体系统可能遇到的网络攻击问题，并通过信誉值更新网络通信权重，实现不安全节点的隔离。本发明实现了智能电网多发电机组分布式经济调度问题的联合求解，为复杂电网发电单元的安全、可靠、高效的调度提供可行的方案。
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