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公开(公告)号:CN117497054A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311394977.1
申请日:2023-10-25
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G16B30/00 , G16B5/00 , G06F18/214
Abstract: 本申请实施例提供了一种多肽序列构建方法和装置、设备及存储介质,属于生物信息技术领域。该方法包括:获取包含具备靶向信息和预设性质信息的多肽训练序列的蛋白质训练数据集;根据多肽训练序列对预设的原始多肽序列预测模型进行模型参数微调得到目标多肽序列预测模型;获取包括参考多肽序列的参考多肽序列集;通过目标多肽序列预测模型对参考多肽序列进行序列预测得到多肽预测序列;根据参考多肽序列和多肽预测序列组合形成候选多肽序列;对候选多肽序列进行结构预测得到多肽结构信息;根据预设的筛选条件和多肽结构信息对候选多肽序列进行筛选处理得到目标多肽序列。本申请实施例能够生成方向性且质量更高的多肽序列。
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公开(公告)号:CN117390195A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311240225.X
申请日:2023-09-22
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明提供了一种基于图编辑器的知识溯源连线方法、装置、设备和介质,方法包括:通过前端框架搭建前端界面,获取溯源信息数据,并在图编辑器窗口中根据溯源信息数据生成知识图谱,在确定点击信号选中的目标实体节点的情况下,在溯源片段窗口中生成多个相关溯源片段对应的溯源片段卡片,并根据关联系数从多个溯源片段卡片中确定目标溯源片段卡片,进而获取目标实体节点和目标溯源片段卡片的位置信息,并根据位置信息对目标实体节点和目标溯源片段卡片进行连线处理,进而实现自动化的溯源信息连线功能,解决知识图谱和知识溯源信息之间缺乏直观交互的问题,提高知识图谱系统的可视化能力,使得用户可以更快速有效的查看知识溯源信息。
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公开(公告)号:CN117370722A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311376164.X
申请日:2023-10-23
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供了一种并行计算硬件中矩阵乘法运算的处理方法及相关设备,通过获取第一初始矩阵和第二初始矩阵;然后基于单精度数据类型进行半精度处理,得到第一初始矩阵的第一半精度矩阵,以及第二初始矩阵的第二半精度矩阵;再基于第一初始矩阵和第一半精度矩阵的差值得到第一差值矩阵,以及基于第二初始矩阵和第二半精度矩阵的差值得到第二差值矩阵;最后,累加第一半精度矩阵和第二半精度矩阵的乘积、第一半精度矩阵和第二差值矩阵的乘积以及第二半精度矩阵和第一差值矩阵的乘积,得到第一单精度目标矩阵,从而在仅支持半精度乘法运算的硬件设备上得到一个精准度较高的单精度乘法运算结果。
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公开(公告)号:CN116701663B
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202310982255.1
申请日:2023-08-07
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/36 , G06F16/34 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/953
Abstract: 本发明公开了一种基于数字视网膜系统构建知识图谱的方法,方法包括:基于数字视网膜的体系架构创建符合端边云形态的实体和关系图谱;从数字视网膜系统的控制流、模型流、特征流和视频流所涵盖的业务数据进行数据分类治理并存储;结合实际应用系统构建实体和关系并与数字视网膜的特征数据进行实体抽取和知识融合丰富图谱模型;根据数据类型和存储方式构建图数据库与其他数据库的图谱映射关系并导入到图数据库中;基于图数据、图片视频数据和图向量数据构建文本和图谱搜索引擎,提供可视化的检索能力与API服务。本发明能够提供可视化的文本、图片数据搜索和关系拓展服务,并为应用系统提供情报分析、智能问答和辅助决策提供能力支撑。
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公开(公告)号:CN117292756A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311136170.8
申请日:2023-09-01
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G16B40/20 , G16B20/00 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本申请实施例提供了病毒性质预测模型训练方法和病毒性质预测方法,通过由病毒蛋白质序列数据集提取的特征训练预测模型得到目标预测模型;在训练模型的过程中,根据第一模型预测结果、回归标签和第一惩罚指数得到回归任务的回归损失函数值,根据第二模型预测结果、分类标签、第二惩罚指数和权重系数得到分类任务的分类损失函数值,根据回归损失函数值和分类损失函数值调整模型参数,通过第一惩罚指数指导对回归任务中的负样本的惩罚程度,通过第二惩罚指数指导对分类任务中的负样本的惩罚程度,通过权重系数调整分类损失函数对于分类任务的正样本的注重程度,从而解决训练数据正负样本不平衡问题。
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公开(公告)号:CN117290589A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311134548.0
申请日:2023-09-01
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/0895
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据变化预测方法、系统、电子设备及存储介质,属于自然语言处理技术领域。方法包括:获取与用户端在多个时间点交互的第一属性对象;将第一属性对象按照与用户端的历史交互时间进行排序,得到历史交互序列;在属性知识图谱中进行搜索,得到与第一属性对象对应的属性实体,建立属性连接;根据第一属性对象的应用场景调用第一提示模板,将历史交互序列注入第一提示模板,得到第一文本数据;根据属性知识图谱,得到第一属性对象的属性实体的多跳三元组路径,根据多跳三元组路径进行拼接,得到第二文本数据;将第一文本数据和第二文本数据进行拼接,输入预先训练好的第一语言模型进行数据变化预测,得到数据变化预测结果。
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公开(公告)号:CN117274768A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202310954725.3
申请日:2023-07-31
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本申请公开了目标检测网络的训练方法、目标检测方法及相关装置,涉及计算机视觉中弱监督目标检测的技术领域。通过获取包括原始图像的训练数据集输入至包括分类器和定位器的目标检测网络,并生成自注意力图进而生成增强的掩码图像。将原始图像输入至定位器得到预测激活图像,计算与掩码图像的第一损失值。再获取边界框并对掩码图像进行采样得到增强图像并输入分类器得到预测分类结果,计算与原始图像的分类标签生成第二损失值。根据第一损失值和第二损失值调节目标检测网络的模型权重,直至达到迭代终止条件得到目标检测网络。由此设计分类器和定位器统一的网络架构,通过自注意力图和掩码图像以及增强图像,提升了定位和分类的精度进而性能。
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公开(公告)号:CN117251527A
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311192737.3
申请日:2023-09-14
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供了一种医学循证方法、系统、电子设备及存储介质,属于医学技术领域。该方法包括:获取目标实体对,目标实体对包括目标检索信息和目标检索信息对应的目标要素信息;根据目标实体对,在预设的医学数据库中检索得到医学文档信息,其中,医学文档信息包括来源信息和标题信息;将目标实体对输入预训练模型,得到第一特征嵌入信息;将医学文档信息输入预训练模型,根据来源信息和标题信息确定医学证据信息,得到表征医学证据信息特征的第二特征嵌入信息;将第一特征嵌入信息和第二特征嵌入信息输入证据鉴别器中得到关联值,当该关联值超过关联阈值时,确定医学证据信息为目标实体对的目标证据。本申请能够提高医学循证准确度和效率。
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公开(公告)号:CN117197424A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202310968911.2
申请日:2023-08-02
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06V10/44
Abstract: 本发明实施例提供目标检测方法、样本增强方法、装置、设备和存储介质,涉及人工智能技术领域。目标检测方法利用流数据动态更新数据存储空间中的数据样本,在训练阶段利用样本增强模型对数据存储空间中的部分样本进行增强,以增加样本多样性,然后利用增强样本集、流数据样本和数据存储空间中剩余的数据样本共同作为训练样本进行模型训练,训练样本中包含在一定时间范围内的新数据、旧数据以及伪数据,这样使得目标检测任务模型能够在不断学习新任务的同时,保留以前学过的旧任务的知识,从而提高目标检测任务模型的学习效率和泛化性能,进而提升目标检测任务模型的检测准确率。
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公开(公告)号:CN117176723A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311011018.7
申请日:2023-08-10
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L67/1004 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本申请实施例提供了一种边缘计算的负载均衡控制方法、系统、设备及存储介质,属于数据交互技术领域。方法包括:获取用户设备发送的网络请求信息并确定发送的请求时间;获取当前请求时间下多个通信设备的状态信息,并以用户设备和多个通信设备为节点,以请求时间和状态信息作为各个节点对应的属性,构建时序知识图谱;将时序知识图谱输入到预先训练得到的图神经网络模型中进行处理,预测得到未来多个时间段下用户设备与各个通信设备之间连接的评估值;根据评估值,从多个通信设备中确定每个未来时间段下满足网络连接需求的目标设备,并向用户设备发送连接指令,以使用户设备在每个未来时间段下分别与对应的目标设备通信连接。
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