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公开(公告)号：CN120090898A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510332150.0
申请日：2025-03-20
Applicant: 中科南京软件技术研究院
IPC: H04L12/66
Abstract: 本发明公开了一种全国产化车载综合业务网关设备，包括：主控业务板、LED子板、FXO/FXS子板，E1子板，网口/异步子板、PTT/V35同步接口子板；其中，LED子板、FXO/FXS子板，E1子板，网口/异步子板、PTT/V35同步接口子板均通过VPX连接器与主控业务板连接；本发明融合业务处理设备，物理接口丰富、支持多种业务数据类型。
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公开(公告)号：CN119272810B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411766567.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 中科南京软件技术研究院
IPC: G06N3/0455 , G06F16/31 , G06F40/30 , G06F16/34
Abstract: 本发明公开了一种xPos相对位置编码的参数取值估计方法、多层次相对位置编码方法及系统，涉及深度学习技术领域，解决了Transformer模型在处理长序列时鲁棒性较弱且准确性较低的技术问题，其技术方案要点在xPos相对位置编码中引入了指数衰减因子，使用指数衰减对查询和键向量的编码方式进行调节，抑制高频成分的振荡，增强了模型对长距离依赖的捕捉能力，进一步提升模型在未见长序列任务中的长度外推能力。同时将xPos相对位置编码用于文本序列的段内编码和段间编码，实现双层编码，通过将段内和段间编码相结合，捕捉了文本序列中的层次结构信息，能够更有效地处理训练期间未见过的长序列，提升模型的长度外推能力。
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公开(公告)号：CN119254891B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411784755.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 中科南京软件技术研究院
IPC: H04M7/00 , H04L67/1004
Abstract: 本发明公开了一种适用于设备多业务形态多板卡话音处理均衡方法及装置，所述方法基于适用于设备多业务形态多板卡话音装置，能够处理SIP话音、E1话音和模拟话音，包括以下步骤：根据业务板_1和业务板_2的CPU利用率和CPU利用率阈值比较算法，判断话音业务由业务板_1或者业务板_2处理，若业务板_1和业务板_2的CPU利用率均小于CPU利用率阈值，则再次根据业务板_1和业务板_2的内存利用率和内存利用率阈值比较算法，判断话音业务由业务板_1或者业务板_2处理，若业务板_1和业务板_2的内存利用率均小于内存利用率阈值，最后根据综合性能判断话音业务由业务板_1处理还是业务板_2处理；本发明减少系统拥塞。
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公开(公告)号：CN119272810A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411766567.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 中科南京软件技术研究院
IPC: G06N3/0455 , G06F16/31 , G06F40/30 , G06F16/34
Abstract: 本发明公开了一种xPos相对位置编码的参数取值估计方法、多层次相对位置编码方法及系统，涉及深度学习技术领域，解决了Transformer模型在处理长序列时鲁棒性较弱且准确性较低的技术问题，其技术方案要点在xPos相对位置编码中引入了指数衰减因子，使用指数衰减对查询和键向量的编码方式进行调节，抑制高频成分的振荡，增强了模型对长距离依赖的捕捉能力，进一步提升模型在未见长序列任务中的长度外推能力。同时将xPos相对位置编码用于文本序列的段内编码和段间编码，实现双层编码，通过将段内和段间编码相结合，捕捉了文本序列中的层次结构信息，能够更有效地处理训练期间未见过的长序列，提升模型的长度外推能力。
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公开(公告)号：CN119228080A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411746192.0
申请日：2024-12-02
Applicant: 中科南京软件技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/0835 , G06Q10/0875 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06N3/008
Abstract: 本发明公开了一种基于自主可控大模型的智能化供应链调度优化方法及系统，方法包括：根据产品销售数据，采用需求预测智能体，预测未来市场需求情况；根据供应商供应产品数据，采用供应商管理智能体，选择最优供应商作为目标供应商；根据预测的未来市场需求情况以及库存数据，采用库存优化智能体，生成最优库存补货计划；根据最优库存补货计划后的库存水平，以及物流运输数据，采用物流调度智能体，计算得到最优运输路径；采集各智能体的反馈数据，根据反馈数据采用信息反馈智能体计算各智能体的性能指标，并根据各智能体的性能指标调整智能体参数；各智能体的策略输出综合为供应链的调度策略。本发明的调度策略可以动态调度和实时更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119226179A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411776188.9
申请日：2024-12-05
Applicant: 中科南京软件技术研究院
Abstract: 本发明涉及无人系统技术领域，公开了无人系统的评估方法、装置、计算机设备、介质及产品，无人系统的评估方法包括：响应于评估请求，构建评估任务；评估请求包括指标树标识符；根据指标树标识符，在数据库中多个指标树中查询与评估任务匹配的目标指标树；目标指标树包括执行评估任务使用的多个评估指标以及多个评估指标之间的逻辑关系；基于多个评估指标和逻辑关系，创建行为树，每个评估指标对应一个子节点，逻辑关系与多个子节点之间的关系对应；利用行为树上的多个子节点对仿真测试数据进行处理，得到目标评估结果。本发明将行为树应用于无人系统的评估，提高评估过程的灵活性，提升评估效率。
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公开(公告)号：CN114676811B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202011544521.5
申请日：2020-12-24
Applicant: 中科南京软件技术研究院 , 中国科学院软件研究所
IPC: G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于动态调度的对抗样本生成方法及装置，方法，包括：获取多个原始样本数据和深度学习模型；基于对抗样本生成任务以及对抗样本生成任务与对抗样本生成算法之间的对应关系，在预设算法库中匹配对应的至少一个对抗样本生成算法；根据对抗样本生成任务的预设执行数量以及各个对抗样本生成任务的优先级，调度对抗样本生成任务；根据对抗样本生成算法的算法参数以及当前对抗样本生成任务的配置参数，调度预设算法库中对抗样本生成算法；基于封装的模型及调度算法，依次执行当前对抗样本生成任务，生成对应的对抗样本。本发明提高算法集成整合效率，实现了对抗样本生成任务的动态调度，保证了对抗样本的生成效率。
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公开(公告)号：CN116263737B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111530253.6
申请日：2021-12-14
Applicant: 中科南京软件技术研究院
Abstract: 本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种深度学习模型的测试方法、装置、系统及存储介质，所述方法包括：测试方服务器向测试平台服务器发送第一镜像文件；测试平台服务器基于第一镜像文件对深度学习模型进行预测试，将第一镜像文件和深度学习模型封装成第二镜像文件；对第二镜像文件进行信息摘要计算，得到第三摘要值；向测试方服务器发送第二镜像文件和第三摘要；测试方服务器对第二镜像文件中的第一镜像文件进行信息摘要计算，得到第二摘要值；对第二镜像文件进行信息摘要计算，得到第四摘要值；获取第一摘要值；基于第一镜像文件对第二镜像文件中的深度学习模型进行测试，得到测试结果。本申请摆脱了模型测试时依赖测试环境的缺陷。
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公开(公告)号：CN116401373B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202310233658.6
申请日：2023-03-13
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/237 , G06F40/30 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种试题知识点的标注方法、存储介质及设备；包括S1：确定试题与知识点间关系，构建试题‑知识点关系模型；S2：搜集各类学科试题并进行人工知识点标注，然后构建出知识点题库；S3：对知识点题库中内容进行预处理；S4：结合多距离上下文融合模块以及BERT编码器构建试题知识点标注模型，通过预处理后的试题文本进行特征提取，以实现对试题相关知识点进行标注的训练；S5：将训练完成后的试题知识点标注模型进行测试，然后应用到试题中知识点的识别标注。上述方案明确了试题、学科与知识点间的关系，以能够同时识别多门学科、多类别的知识点，无需再为各个学科单独构建模型，并对冷门知识点的预测也能保持较高准确率。
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公开(公告)号：CN115034580B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210560547.1
申请日：2022-05-23
Applicant: 中科南京软件技术研究院
IPC: G06Q10/0639 , G16H10/60 , G16H40/20
Abstract: 本发明公开了一种融合数据集的质量评估方法和装置，面向医学领域。所述方法包括：获取融合数据集，融合数据集中包括图像文件、文本文件和音频文件；基于集合特性指标进行集合质量评估，得到集合质量评估值；在集合使用质量合格的情况下，基于关联特性指标进行关联质量评估，得到关联质量评估值；在文件关联质量合格的情况下，若文件关联质量中等和/或集合使用质量中等，则确定融合数据集的质量中等；若文件关联质量优且集合使用质量优，则基于数据特性指标对融合数据集进行数据质量评估，得到融合数据集的数据质量评估值，获取融合数据集的质量级别。本发明结合融合数据集的特点实现了对融合数据集有针对性、准确、高效的评估。
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