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公开(公告)号：CN115271578A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210494872.2
申请日：2022-05-07
Applicant: 国家国防科技工业局军工项目审核中心 , 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明公开了一种大屏端系统生产供应的沙盘模拟方法，模拟方法如下：步骤一：将生产供应的模拟数据传输至大屏端内进行展示；零部件b生产工厂B，对不同替补供应商的最大产能、最小产能、平时产能、生产周期进行统计；(3)1、零部件c仓库分别包括：零部件c生产工厂A；对零部件a仓库中的零部件库存量进行统计，具体统计项包括仓库中的最大容量、最小容量、满仓阈值、空仓阈值通过大屏端进行沙盘模拟出断供能够精准的找出对应的替补供应商，进而减少了临时进行查找替补供应商时，对供应的产品的质量与产能无法跟原供应商在质量、产能上相同，大大地减少了替补供应商与原供应商所供应的产品具有差异。
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公开(公告)号：CN114842750B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210496255.6
申请日：2022-05-09
Applicant: 国家国防科技工业局军工项目审核中心 , 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明涉及军工辅助技术领域，且公开了一种用于军工数字地图的显示屏，包括架体，所述架体的上端活动安装有防护壳，防护壳的内部开设有放置空腔，架体的内部活动安装有角度调节机构，放置空腔的内部放置有显示屏本体，放置空腔的左右两侧均活动安装有防散光机构，防散光机构包括竖直空腔，防护壳的内部活动安装有隐私保护机构。该用于军工数字地图的显示屏，通过梯形滑块和柔性布之间的相互配合，当梯形滑块在驱动组件的作用下向上移动时，会将柔性布向上撑起并遮挡在显示屏本体的左右两侧，可以有效减少屏幕光线向左右两侧发散，从而达到了能够在一定程度上缓解用户长时间使用显示屏本体而导致眼睛胀痛的效果。
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公开(公告)号：CN114970775A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210902451.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 国家国防科技工业局军工项目审核中心 , 中国信息通信研究院
Abstract: 本申请涉及信息处理及分析技术领域，其具体地公开了一种基于聚类的军工集团人员信息标签化方法，其使用深度神经网络模型对各个成员的静态信息与各个员工的行为数据进行特征提取和关联编码以得到各个成员的静态‑行为关联特征矩阵，然后，考虑到在通过计算空间距离而进行聚类时，可能由于空间距离对语义关系的表达准确性而影响聚类效果，最终影响类标签的分配准确性，因此对关联特征矩阵进行基于语义推理信息显式泛化的修正以得到校正后静态‑行为关联特征矩阵，最后，对所有成员的校正后静态‑行为关联特征矩阵进行聚类分析以得到多个聚类，并为多个聚类中各个聚类指定类标签，通过这样的方式，以提高军工集团人员信息标签化的准确度。
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公开(公告)号：CN119166784A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411327348.1
申请日：2024-09-23
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06N3/006
Abstract: 本申请提供了一种基于多智能体技术的知识问答装置及其方法，涉及智能数据分析领域，其采用基于多智能体和自然语言的文本处理和分析技术来对用户输入的提问描述进行语义编码，对所述提问描述拆解得到的各个提问子问题进行基于智能体的答案生成和语义理解，以此根据提问描述语义特征和各个子问题答案语义特征之间的查询匹配表示来自动地生成答案文本。这样，能够有效应对专业领域知识的复杂性和多样性，同时能够更准确地理解用户的提问意图和上下文，提供更符合用户需求的答案，从而提高了问答装置在处理复杂问题时的准确性和效率，增强了知识问答的智能化水平。
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公开(公告)号：CN119166783A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411327347.7
申请日：2024-09-23
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06N5/02 , G06F40/30 , G06F16/901
Abstract: 本申请提供了一种基于异构图RAG技术的智能问答系统，涉及智能问答领域，其通过构建异构图模型，并从所述异构图模型提取备选知识节点，且获取由用户输入的问题，并采用基于深度学习的数据处理技术来对所述备选知识节点和所述用户输入的问题进行语义编码，以此根据备选知识节点语义特征和输入问题语义特征之间的主成分显著融合表示来自动地得到语义匹配度，并基于所述语义匹配度与预设阈值的比较来自动确定是否返回所述备选知识节点。这种基于深度学习和异构图的智能问答系统具有更高的灵活性和更强的泛化能力，并且能够捕捉到自然语言中的复杂结构和含义，从而提高问题解析的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115019666A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210585420.5
申请日：2022-05-23
Applicant: 国家国防科技工业局军工项目审核中心 , 中国信息通信研究院
IPC: G09F9/302
Abstract: 本发明公开了一种满足大屏端模拟需求的分屏式显示组件，包括显示屏，所述显示屏的底部设置有第一保护机构，所述显示屏的底部设置有第二保护机构，所述第二保护机构与第一保护机构转动连接，所述显示屏的底部固定连接有基体，本发明通过转动轴带动第一传动杆向内侧转动，第一传动杆使得回收块以第二传动杆的外侧端为轴心转动，同时在传动弹簧的作用下使得回收块的外壁与显示屏的底部相互抵接，回收块带动第一保护条回收至显示屏的下方，在设备安装过程中不会阻碍设备的安装，进而便于显示屏的安装工作，提高了设备的安装效率，同时也保证了显示屏能够与其他的显示屏进行无缝贴合，提高了设备的显示效率。
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公开(公告)号：CN119558322A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411601362.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本申请公开了一种基于大模型和知识图谱的数据分析平台，其通过知识图谱快速定位到与用户问题相关的实体和关系所在的信息节点，并在后端引入基于人工智能和自然语言处理技术的数据处理和语义理解算法来对这些匹配出的多个相关信息节点语义和用户咨询提问语义进行语义拼接为提示信息，以此提示信息来输入大模型以生成用户的咨询回答。这样，能够综合利用知识图谱和大模型技术来根据用户的咨询提问信息自动生成与之相匹配的咨询回答，从而提高了数据分析平台的智能化水平，通过这样的方式，能够更好地理解用户的提问背景，并给出高质量的答案，为用户提供更佳的服务体验。
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公开(公告)号：CN119166668A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411327346.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06F16/28
Abstract: 本申请涉及数据查询领域，提供了一种基于大模型微调的关系型数据库SQL生成方法，其采用基于人工智能的语法分析和优化技术来对初始SQL查询语句通过语法解析得到的语法树中的各个节点和边进行嵌入编码，并捕获到各个节点嵌入语义之间的关键特征信息，以此关键特征信息作为优化特征来对于原始的SQL查询抽象语法树语义表示进行替换和优化，以此根据优化后的SQL查询抽象语法树语义表示信息中的句法依存和结构化依赖关系来智能地得到优化SQL查询语句。这样，可以根据当前的数据分布和查询模式动态调整查询优化策略，并且可以更容易地适应复杂的查询场景和多变的业务逻辑，提供更加灵活和个性化的优化方案。
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公开(公告)号：CN115827856B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210885294.5
申请日：2022-07-26
Applicant: 国家国防科技工业局军工项目审核中心 , 中国信息通信研究院
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 公开了一种基于计算机的军工领域消息的传递方法，其首先对待传递的军工领域消息的各个段落进行语义编码，再将各个段落的语义特征表示通过双向长短期记忆神经网络以进行段落间高维语义编码，考虑到进行段落间语义提取会忽略了不同段落的词之间的高维语义关联而导致语义识别的精准度的下降，因此，使用文本卷积神经网络来提取不同段落的词之间的高维语义关联特征，然后对上述语义特征向量进行融合以得到分类特征矩阵，并通过分类器得到用于表示待传递的军工领域消息的主题标签的分类结果，最终基于分类结果生成消息传递指示，这样，避免因误传或者错传而导致消息的泄露。
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公开(公告)号：CN114970775B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210902451.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 国家国防科技工业局军工项目审核中心 , 中国信息通信研究院
IPC: G06F18/23 , G06N3/045 , G06N5/04 , G06Q10/105 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及信息处理及分析技术领域，其具体地公开了一种基于聚类的军工集团人员信息标签化方法，其使用深度神经网络模型对各个成员的静态信息与各个员工的行为数据进行特征提取和关联编码以得到各个成员的静态‑行为关联特征矩阵，然后，考虑到在通过计算空间距离而进行聚类时，可能由于空间距离对语义关系的表达准确性而影响聚类效果，最终影响类标签的分配准确性，因此对关联特征矩阵进行基于语义推理信息显式泛化的修正以得到校正后静态‑行为关联特征矩阵，最后，对所有成员的校正后静态‑行为关联特征矩阵进行聚类分析以得到多个聚类，并为多个聚类中各个聚类指定类标签，通过这样的方式，以提高军工集团人员信息标签化的准确度。
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