一种化学反应式识别方法、装置、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN119207609B

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411728782.0

    申请日:2024-11-28

    Abstract: 本说明书公开了一种化学反应式识别方法、装置、存储介质及设备,服务器可以从文档中智能地自动识别化学反应式,进而能够根据化学反应式中化学分子式的物种名称,精准地获取其相应的SMILES结构信息,并补全化学反应式中缺失的SMILES结构信息,以确保最终生成的是以SMILES形式完整表达的化学反应式。此外,服务器在最终输出以SMILES形式完整呈现的化学反应式之前,进行了化学反应式的有效性验证。从而极大地提升了信息识别的精确度和可靠性。

    星际分子的数据清洗方法、装置、系统和存储介质

    公开(公告)号:CN119339836B

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411866319.2

    申请日:2024-12-18

    Abstract: 本申请涉及一种星际分子的数据清洗方法、装置、系统和存储介质,其中,该星际分子的数据清洗方法包括:通过获取待清洗星际分子的化合物基础信息;将星际分子的化合物基础信息输入预设的多个大语言模型中进行初步清洗,得到不同大语言模型下的星际分子一维结构;对比不同大语言模型下的星际分子一维结构,将符合预设要求的星际分子一维结构输入分子线性输入规范程序进行最终清洗,得到目标星际分子一维结构;预设要求为不同大语言模型下的星际分子一维结构的相似度符合预设的要求;将目标星际分子一维结构存储至对应的服务器中。通过本申请,解决了星际分子数据清洗效率低的问题,提高了星际分子数据清洗的效率。

    长序列数据预测方法、装置、计算机设备、介质和产品

    公开(公告)号:CN117932280B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410339838.7

    申请日:2024-03-25

    Abstract: 本申请涉及一种长序列数据预测方法、装置、计算机设备、介质和产品。方法包括:从待预测的第一天文数据中提取第二天文数据和第三天文数据,第二天文数据包括有序变化的文本数据和时间列,第三天文数据包括无序变化的文本数据和时间列;对第二天文数据进行缩放和/或平移直至其均值和/或标准差分布达到预设状态;根据第二天文数据对预设的线性函数进行前向传播和反向传播,并根据线性函数输出第二天文数据在未来时间的数据,线性函数用于表征第二天文数据中前后相邻两个时间列的文本数据之间的映射关系;根据第二天文数据在未来时间的数据与第三天文数据,得到第一天文数据在未来时间列的数据。采用本方法能够兼顾长时间序列预测的效率和精度。

    一种星际化合物分子性质预测方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN120032755A

    公开(公告)日:2025-05-23

    申请号:CN202510512021.X

    申请日:2025-04-23

    Abstract: 本申请涉及一种星际化合物分子性质预测方法、装置、设备和介质,其中,星际化合物分子性质预测方法包括:通过获取星际分子的结构表征信息;基于所述星际分子的结构表征信息与所述星际分子的实际分子性质信息,对模型进行训练,获得性质预测模型;将待预测星际分子的结构表征信息输入至所述性质预测模型中,获得所述待预测星际分子的性质,本申请通过构建星际化合物分子结构与性质信息关系的模型,可以高效准确的预测星际化合物分子的性质。

    一种基于领域知识编辑的深度化学反应预测方法及系统

    公开(公告)号:CN119993301A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510467532.4

    申请日:2025-04-15

    Abstract: 本申请提供一种基于领域知识编辑的深度化学反应预测方法及系统。该方法包括:向待预测化学反应的反应数据添加化学反应约束作为动态约束标记,所述待预测化学反应的反应数据包括反应物或产物的SMILES字符串;构建所述反应物或产物的分子图;将所述分子图输入经训练的神经网络深度学习模型,获得符合所述化学反应约束的SMILES序列;对所述符合所述化学反应约束的SMILES序列进行后处理与验证,获得所述待预测化学反应的预测结果。

    一种代码生成方法、装置、介质及设备

    公开(公告)号:CN119847532A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510321770.4

    申请日:2025-03-18

    Abstract: 本申请公开了一种代码生成方法、装置、介质及设备,在接收到包含有用于描述待生成的代码在设定领域中所能实现功能信息的用户指令后,基于用户指令确定生成用户所需代码的各拆解步骤,并基于各拆解步骤从设定领域API库中确定与该用户指令相匹配的候选API的API列表,将API列表中的API与用户指令输入到大语言模型,使得大语言模型生成代码,通过解析生成的代码获得解析出的API,将其与API库中的API比对,更新API列表,以迭代生成代码,将执行代码时出现的错误信息反馈给大语言模型,并根据不同错误类型执行专项检索,以更新API列表,本申请显著增强领域代码生成的可靠性和准确率,为从业人员提供更高质量的编程支持。

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