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公开(公告)号：CN117521789A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310243502.6
申请日：2023-03-14
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: G06N5/01 , G06N5/02 , G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/35 , G06F16/332
Abstract: 本发明提出了一种基于语义动态感知的可解释多跳食品知识图谱问答方法，包括：获取给定的问题，确定与问题对应的AMR语义图；将AMR语义图中的关键要素在预先配置的食品知识图谱中检索，以构建问题的关键要素所对应的三跳联通子图谱，对三跳联通子图谱进行剪枝处理，得到对应的答案子图；利用答案子图，生成候选答案集合；基于预设的答案选择算法，从候选集合中选择问题的最终答案；基于给定的问题与最终答案的对应关系，构建用于在食品知识图谱中提供可解释的路径的目标函数。本发明可将所有元素嵌入到统一的语义空间中，实现了在同一的语义空间中去衡量与给定查询最相关的答案实体，并通过多跳路径来实现可解释性。
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公开(公告)号：CN112861967B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110168649.4
申请日：2021-02-07
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院 , 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06Q50/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于异构图神经网络的社交网络异常用户检测方法及设备，基于异构图神经网络的社交网络异常用户检测方法，包括：针对社交网络收集用户信息，并对收集到的用户信息进行特征提取；基于提取的特征，构建基于社交网络的异构信息网络，并利用社交网络的关系属性设计相应的元路径和元图；基于异构信息网络、元路径和元图，根据用户之间的亲密度和相似度，确定用户在社交网络中的表示；基于用户在社交网络中的表示，检测用户类型，以确定异常用户。本发明整合了丰富的用户特征，基于真实的社交场景汇总用户信息形成了两个视角，即用户亲密程度和关系类型，模型具有出色的性能，在准确度和F1值上都表现较好。
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公开(公告)号：CN115205760A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210966913.3
申请日：2022-08-11
Applicant: 杭州电子科技大学 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06F40/289
Abstract: 本发明提出一种基于深度局部自注意力网络的视频密集描述生成方法。本发明步骤如下：1、数据集预处理以及数据集的划分，使用训练好的行为识别网络对视频提取特征；2、构建视频结构化密集描述的序列，并构建该序列的文本特征；3、构建序列到序列建模的深度局部自注意力网络；4、通过反向传播算法对步骤(3)中的网络参数进行训练，直至整个网络模型收敛。本发明同时将密集视频描述中的事件定位与事件描述两个子任务联合建模为一个序列生成任务，将两个独立的子任务紧密联系在一起，起到相互促进的作用，相比于大部分两阶段方法模型没有过多的超参数需要手工调整，训练模型更加方便，性能有了进一步提升。
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公开(公告)号：CN107146198B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201710256861.X
申请日：2017-04-19
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明公开了一种照片智能裁剪方法及装置。该方法包括：获取智能设备照片图像；在照片图像中生成若干子区域，计算若干子区域的美学评分，根据所述美学评分得到最佳美感裁剪区域；根据最佳美感裁剪区域的坐标裁剪照片图像。本发明实施例的照片智能裁剪方法及装置通过图像美学评价技术实现照片的智能裁剪，使得从美学角度裁剪出更加符合应用场景的照片；本发明适用的照片类型更加普遍，且操作方便、效率高，所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
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公开(公告)号：CN110166822A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910424013.4
申请日：2019-05-21
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: H04N21/4363 , H04N21/436 , H04L29/08 , H04L29/06 , H04L12/66
Abstract: 本发明公开了一种多信任域可信视频共享方法及系统，基于区块链实现视频域网关，通过在不同的信任域中设置视频域网关，实现对域内视频设备的可信管理；同时，通过视频域网关建立域间信任，针对跨域视频共享和协同分析请求，基于可信授权验证实现在多信任域之间进行视频共享和视频协同分析，进而实现可信视频共享及协同分析，解决了因相互不信任导致的视频共享和协同分析实现难度大的问题，实现更大范围更高效率的视频共享和更高价值的目标分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109227567A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811257380.1
申请日：2018-10-26
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种探测机器人，包括：核心模块、可更换感知模块和可更换机动模块；所述可更换感知模块通过第一机械接口及第一通信接口与所述核心模块可拆卸连接、用于更换机器人的感知功能；所述可更换机动模块通过第二机械接口及第二通信接口与所述核心模块可拆卸连接、用于更换机器人的运动模式。本发明实施例通过将机器人划分成机动模块、感知模块和核心模块，再将机动模块、感知模块与核心模块采用可快速拆装的通用机械接口和通用电气接口快速连接，实现了对机器人功能的快速改装，使得改装后的机器人能够满足应用场景并快速投入到任务使用中。
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公开(公告)号：CN115225263B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210640662.X
申请日：2022-06-08
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: H04L9/08 , H04N21/647
Abstract: 本发明公开了一种基于量子随机数的视频流安全传输系统，包括：第一量子随机数单元，用于生成和/或存储至少一组第一量子随机数序列；第一安全存储单元，用于存储第一身份认证密钥；第一主控单元，用于通过句柄访问第一安全存储单元中存储的第一身份认证密钥，并基于从第一量子随机数单元获取一组第一量子随机数序列以及第一身份认证密钥，采用对称加密算法的机制与视频接收方进行身份认证；还用于从第一量子随机数单元获取一组第一量子随机数序列，并基于该组第一量子随机数序列与视频接收方进行视频加解密密钥的协商；还用于基于视频加解密密钥对数字视频信号进行加密。本发明采用结合量子随机数的加密技术提升视频传输的安全性要求。
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公开(公告)号：CN114553463B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202111659161.8
申请日：2021-12-30
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: H04L9/40 , H04L67/1095 , H04L67/12
Abstract: 本发明提出了一种基于区块链的物联感知数据管理系统及管理方法，管理系统基于联盟链实现物联感知数据的可信认证和共享监管，管理系统包括：可信认证模块、监管模块及共享模块，可信认证模块用于对数据提供者、数据请求者、物联感知设备及物联感知数据进行可信认证；监管模块用于对物联感知数据的全生命周期进行可信监管；共享模块用于对物联感知数据进行交换共享和授权管理。本发明搭建不同信任域的主体共同形成的联盟链，将时空属性与数据流转过程紧密绑定，将与数据真实性和可信性紧密相关的全流程上下文信息融合上链，基于交叉验证的方式解决传统物联感知可信度低，对不同信任域的物联感知数据全流程真实性和可信性提供了解决方案。
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公开(公告)号：CN115577146A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211340643.1
申请日：2022-10-28
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: G06F16/901 , G06F18/23 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本申请的实施例揭示了一种多视角张量图向量嵌入表征获取方法，所述方法包括：提取多视角张量图中每一个视图下包含图特征结构的潜在相关信息；基于每一个视图下所述图特征结构的用户节点边的权重，将邻居的重要性进行排序，并基于排序结果确定每一个视图下最优邻居个数；基于每一个视图中的所述图特征结构和所述最优邻居个数，将不同视图中的邻居信息聚合，得到所述多视角张量图的嵌入表征，通过对同一个用户节点不同视角下在图中关系的抽象表达学习，最终得到该多视角张量图在单视角和跨视角下的，融合不同用户节点的有效信息的图嵌入表征。张量图的嵌入表示中包含单一视角的信息和跨视角间的丰富信息，以此达到获得良好的表征学习的目的。
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公开(公告)号：CN111329494B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202010130347.3
申请日：2020-02-28
Applicant: 首都医科大学 , 首都医科大学附属北京安定医院 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
Abstract: 本发明提出了一种抑郁症参考数据的获取方法及装置，包括：采集待测人员的语音信息；对语音信息进行处理以获取语音特征和语音文本；对语音特征进行计算得到第一中间结果，对语音文本进行计算得到第二中间结果，并将第一中间结果与第二中间结果进行融合计算以获得抑郁症参考数据。由此，通过采集待测人员的语音信息，可以利用从语音信息中提取到的语音特征和语音文本，获得抑郁症参考数据。该识别方法成本低，易推广，能够大量、高效、迅速地获得抑郁症参考数据，可以作为医生对于抑郁症诊断时的一种有效辅助参考。
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