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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115983142B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310275471.2
申请日：2023-03-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度生成对抗式网络的区域人口演化模型构造方法。该方法是根据人口迁移流动、出生与死亡等本身的自然规律，构造描述区域人口变化的动力学方程；使用行政区域内各个子区域人口的时空演化数据预测下一时刻区域人口数；构造生成对抗式神经网络模型确定人口动力学演化模型参数，并预测下一时刻内的区域人口数；以各个时间点模型预测与真实人口数据的偏差作为生成对抗式神经网络模型判别器的损失函数，以不同时刻的人口数据作为样本训练模型，得到最优化模型参数，获得一个适用于不同行政区域的人口演化模型。
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公开(公告)号：CN117934149A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410069351.1
申请日：2024-01-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q40/03 , G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06N20/00
Abstract: 本说明书提供的一种模型训练方法、社会信用风险防控方法以及装置，首先获取样本企业的历史企业数据，根据该历史企业数据，确定预设的信用指标表中样本企业在各维度下的信用指标数据，而后，可以将信用指标数据输入到预设的信用风险预测模型中，以使信用风险预测模型确定出针对样本企业的预测社会信用风险值，并以最小化预测社会信用风险值与信用指标数据对应的样本企业的实际社会信用风险值之间的偏差为优化目标，对信用风险预测模型进行训练，训练后的信用风险预测模型用于执行社会信用风险预测业务。
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公开(公告)号：CN116226522A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310162694.8
申请日：2023-02-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/9535 , G06F18/21 , G06N20/00
Abstract: 本说明书公开了一种业务执行方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例针对每个权重，根据该权重和业务平台所属的行业中的第二平均业务数据，调整业务平台的第一平均业务数据，得到调整后数据。根据样本信息中关键用户信息和调整后数据，确定样本信息对应用户的个人数据，并根据个人数据，对预测模型进行训练，得到该权重下的训练后预测模型。从不同权重下的训练后预测模型中选出目标模型，并基于目标模型进行目标业务执行。在此方法中，综合业务平台公开的第一平均业务数据和行业内的第二平均业务数据，得到调整后数据，并基于调整后数据和关键用户信息构建针对每个用户的个人数据，以对预测模型进行训练。
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公开(公告)号：CN116091101A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310163012.5
申请日：2023-02-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0204 , G06F16/901
Abstract: 本说明书公开了一种信息推荐的方法、装置、存储介质及电子设备，获取各用户的出行数据，根据出行数据，确定每个用户在不同时间段所处的位置，根据每个用户在不同时间段所处的位置，确定每个用户的出行有向图，根据每个用户的出行有向图，确定各用户对各预设区域进行访问的访问概率，并根据各用户的访问概率，确定在每个预设区域内构建商业体时所需的商业体规模信息，根据商业体规模信息来进行信息推荐。
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公开(公告)号：CN115983142A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310275471.2
申请日：2023-03-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度生成对抗式网络的区域人口演化模型构造方法。该方法是根据人口迁移流动、出生与死亡等本身的自然规律，构造描述区域人口变化的动力学方程；使用行政区域内各个子区域人口的时空演化数据预测下一时刻区域人口数；构造生成对抗式神经网络模型确定人口动力学演化模型参数，并预测下一时刻内的区域人口数；以各个时间点模型预测与真实人口数据的偏差作为生成对抗式神经网络模型判别器的损失函数，以不同时刻的人口数据作为样本训练模型，得到最优化模型参数，获得一个适用于不同行政区域的人口演化模型。
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