生命周期投资管理效用模型及生命周期投资管理规划方法

    公开(公告)号:CN118864103A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410868175.8

    申请日:2024-07-01

    发明人: 张金山 万成全

    IPC分类号: G06Q40/06 G06Q40/08 G06Q50/22

    摘要: 本发明公开了生命周期投资管理效用模型及生命周期投资管理规划方法,特点是生命周期投资管理效用模型包括收入模块、养老金模块、投资模块、公积金模块、买卖租赁房屋模块、医疗模块、预算模块和效用模块;优点是通过采集中国公开可靠大数据集、运用向量自回归等方法、全面考虑中国国情以及模拟公积金和医保机制等方式,针对中国特有的社保体系和公积金体系进行建模,能够生成更符合国情的轨迹策略,使得使用该生命周期投资管理效用模型的生命周期投资管理规划方法得出的规划结果更科学合理,为家庭投资人提供决策支持,从而大幅提高了生命周期投资管理效用模型的适用性和有效性。

    一种端到端网络攻击构建方法及装置

    公开(公告)号:CN118784276A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410767694.5

    申请日:2024-06-14

    IPC分类号: H04L9/40 H04L67/56 H04L67/30

    摘要: 本申请提出了一种端到端网络攻击构建方法及装置,包括以下步骤:获取攻击报告,基于信息提取模型自攻击报告中获取环境信息和攻击信息;基于环境文件生成模型自环境信息中获取环境配置文件,并根据所述环境配置文件生成虚拟靶场环境;基于脚本生成模型基于攻击信息获取攻击技术序列文件,并在脚本数据库中选择与所述攻击技术序列文件中的每一攻击步骤语义最接近的脚本进行排序组合得到可执行脚本序列文件;基于脚本对齐模型对所述可执行脚本序列文件中的脚本进行对齐调整得到细粒度可执行剧本,整合细粒度可执行剧本以及虚拟靶场环境得到细粒度渗透剧本自动执行所述细粒度渗透剧本进行攻击,从而完成端到端的自动化网络攻击。

    一种基于词频逆文档频率的视频字幕显示优化方法和系统

    公开(公告)号:CN118317160A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410428196.8

    申请日:2024-04-10

    摘要: 本发明提供了一种基于词频逆文档频率的视频字幕显示优化方法和系统,所述方法包括:获取语料库;基于TF‑I DF算法计算语料库中的每个词的逆文档频率;获取音视频文件中的文本信息和时间戳集合;统计所述文本信息中每个分词的词频;基于所述语料库中的每个词的逆文档频率和文本信息中的词频计算所述音视频文件中每句话的理解成本;基于所述理解成本动态调整所述音视频文件中不同句子的显示时长。利用词频逆文档频率计算视频中每个语句的理解成本;根据理解成本大小顺序分段,根据不同的语句所处分段不同,动态调整语句的显示时间。由此降低听障用户在学习网络课程中的困难,减少听障用户因为字幕显示时间较短而导致频繁地拖动进度条回看的操作。

    一种基于背景文字增强的视频字幕生成方法和系统

    公开(公告)号:CN118317159A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410428195.3

    申请日:2024-04-10

    摘要: 本发明提供了一种基于背景文字增强的视频字幕生成方法和系统,包括:基于人声检测模型确定视频信息中文字出现的时间戳集合;基于所述时间戳集合获取与之对应的视频画面;提取所述视频画面中的文字信息;对所述文字信息进行分词和词性标注;基于TextRank算法计算每个分词的得分;基于所述每个分词的得分以及与之对应的词性标注生成与之对应的词性标注列表;依据预设的分配比例选取不同的词性标注列表中的分词组成热词表;根据分词的得分排序等比例设置热词表中不同分词的生效权重;基于所述热词表和视频信息生成视频字幕。利用热词表和音频数据,通过语音识别软件获取视频字幕信息,通过以上流程从而达到减少人工干预且提高视频字幕识别准确率的效果。

    一种基于Kubernetes的服务编排系统
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117950794A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202311491000.1

    申请日:2023-11-10

    IPC分类号: G06F9/455

    摘要: 本发明公开了一种基于Kubernetes的服务编排系统,包括可视化编排组件,该可视化编排组件用于与用户进行人机交互,以供用户通过前端的图形化流程配置服务编排过程及其服务的相关的信息;控制面板组件,该控制面板组件与可视化编排组件通信连接,以接收可视化编排组件配置好的信息,并将信息进行解析,转换为crd的配置信息;编排引擎组件,该编排引擎组件与控制面板组件通信连接,以接收控制面板传入的配置信息,编排引擎会根据信息进行拓扑排序,并对每个节点启动一个go routine来负责完成服务编排,并将服务编排结果直接传递至用户;其中,控制面板组件的crd是指k8s里的operator。本发明的基于Kubernetes的服务编排系统,基于Kubernetes的服务编排系统。

    基于LLM模型的模具专业问答系统的构建方法

    公开(公告)号:CN117909458A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311690776.6

    申请日:2023-12-11

    摘要: 本发明公开了一种基于LLM模型的模具专业问答系统的构建方法,结合检索式问答和生成式问答的优点来构建模具专业问答系统,解决了检索式问答难以解决复杂问题的难题,并缓解了生成式问答偶发的模型幻觉问题,同时针对构建模具专业问答系统需要模具领域的高质量和高范围的标注数据,使用LoRA技术解决了模型要求的高硬件条件问题;本发明的方法采取知识库结合微调大语言模型的结构,在数据集方面,利用ChatGPT解决知识库需要模具领域的高质量和高范围数据,在模型构建方面,利用模具无结构数据和题目数据训练和微调了大语言模型问答系统上出现的无法理解和处理复杂问题,构建了模具专业问答模型。

    一种基于Cascade R-CNN的待采摘水果目标检测方法

    公开(公告)号:CN115082787A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210662037.5

    申请日:2022-06-13

    发明人: 江涵 梁秀波

    摘要: 本发明公开了一种基于Cascade R‑CNN的待采摘水果目标检测方法,该方法具体包括以下步骤:S1:采集自然环境下的水果图像;S2:扩充采集到的原始水果图像;S3:将收集到的原始水果图像划分为训练集、测试集和验证集图像,并将训练集和验证集的图像划分为原始图像和扩充后的图像;S4:人工标注训练集和验证集中的原始图像得到原始数据集;S5:将原始图像数据集输入构建好的Cascade R‑CNN网络训练得到辅助模型;S6:通过辅助模型标注扩充后的图像,得到扩充数据集;S7:将原始数据集和扩充数据集输入构建好的CascadeR‑CNN网络训练得到检测模型;S8:使用测试集在检测模型上测试。本发明使用辅助模型代替人工标注大量图像,极大降低了标注成本,提高了标注效率。

    混合分辨率动态体积云渲染方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114998495A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210561640.4

    申请日:2022-05-23

    IPC分类号: G06T15/00 G06T15/04 G06T7/13

    摘要: 本发明公开了混合分辨率动态体积云渲染方法,方法包括以下步骤:步骤1:以Simplex噪声与Worley噪声为基础构建三维体积噪声纹理;步骤2:基于光线步进技术,在屏幕坐标空间进行降分辨率的体积云光照渲染;步骤3:对体积云光照渲染结果得到的光照RenderTexture进行Temporal Anti‑Aliasing(TAA)处理;步骤4:利用Sobel边缘检测算法获取光照RenderTexture边缘范围的标注;步骤5:以全分辨率精确渲染绘制位于边缘范围内的像素;步骤6:将得到光照RenderTexture、边缘RenderTexture与背景进行UpSampling混合。本发明的动态体积云渲染方法仅使用一张三维体积噪声纹理,并采用Simplex噪声以加快噪声生成速度,使用边缘重绘降分辨率绘制的体积云光照渲染结果可以以较小的代价得到更加精确的结果,有利于提升体积云渲染的质量与效率。