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公开(公告)号：CN113094513A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110377971.8
申请日：2021-04-08
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明涉及一种基于跨度表示的端到端的菜谱信息抽取方法及系统，其方法包括：步骤S1：构建文本数据集；步骤S2：使用预训练语言模型获取文本数据集中每条文本语料向量；步骤S3：根据每条本语料向量，获取每条本语料中每个跨度向量；步骤S4：将每个跨度向量，输入神经网络，得到跨度向量的得分，并计算跨度向量的实体类型；步骤S5：取任一对跨度，将其对应的实体类型插入其所对应的文本，构建调整后的文本及其跨度向量，将调整后的跨度向量，输入神经网络，以判定二者对应关系。本发明提供的方法，从文本数据中联合抽取菜谱中的实体以及实体之间的对应关系，通过解决重叠实体问题，极大的提高菜谱文本数据的信息抽取的准确率。
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公开(公告)号：CN118898492A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411122848.1
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06Q30/018
Abstract: 本发明提出一种基于区块链的乳制品溯源方法，属于区块链技术应用领域，包括：S1：将乳制品产业链划分为三种组织，获取各个组织中企业作为其网络节点；S2：构建三个组织通道分别对应三个组织；将组织和网络节点的信息上传到对应的组织通道中，并在组织通道中初始化组织区块链；S3：将各个组织中的网络节点进行上链处理，在组织中通过编写智能合约完成溯源信息的上链处理；S4：构建包含三个组织和网络节点的溯源通道；分别提取各个组织区块链的区块头信息和哈希值并上传至溯源通道，在溯源通道中构建溯源区块链；S5：构建轻量级共识机制以实现共识流程。本发明方法解决了区块链的追溯过程中流程复杂、数据存储压力大的问题。
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公开(公告)号：CN113094513B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110377971.8
申请日：2021-04-08
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于跨度表示的端到端的菜谱信息抽取方法及系统，其方法包括：步骤S1：构建文本数据集；步骤S2：使用预训练语言模型获取文本数据集中每条文本语料向量；步骤S3：根据每条本语料向量，获取每条本语料中每个跨度向量；步骤S4：将每个跨度向量，输入神经网络，得到跨度向量的得分，并计算跨度向量的实体类型；步骤S5：取任一对跨度，将其对应的实体类型插入其所对应的文本，构建调整后的文本及其跨度向量，将调整后的跨度向量，输入神经网络，以判定二者对应关系。本发明提供的方法，从文本数据中联合抽取菜谱中的实体以及实体之间的对应关系，通过解决重叠实体问题，极大的提高菜谱文本数据的信息抽取的准确率。
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公开(公告)号：CN111145025B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201911389309.3
申请日：2019-12-30
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的供应链数据双链存储优化方法，利用许可区块链技术，上链的数据无法篡改，提高信息透明度，解决了信息不对称的问题；网络模型实现了点对点传输，通过身份许可降低安全风险；主链和摘要链的双链模型设计，让入网节点可以根据自身需求选择性存储，很大程度上解决了区块链存储空间的浪费问题，降低了节点入网的存储门槛；采用改进的DPoS+BFT共识机制，提升了共识出块速度，即使在全网节点很多，交易量很大的情况下，仍然能够高效确认交易，提升了性能和吞吐量，大幅优化供应链体系。
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公开(公告)号：CN111145025A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911389309.3
申请日：2019-12-30
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的供应链数据双链存储优化方法，利用许可区块链技术，上链的数据无法篡改，提高信息透明度，解决了信息不对称的问题；网络模型实现了点对点传输，通过身份许可降低安全风险；主链和摘要链的双链模型设计，让入网节点可以根据自身需求选择性存储，很大程度上解决了区块链存储空间的浪费问题，降低了节点入网的存储门槛；采用改进的DPoS+BFT共识机制，提升了共识出块速度，即使在全网节点很多，交易量很大的情况下，仍然能够高效确认交易，提升了性能和吞吐量，大幅优化供应链体系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110442736A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910759436.1
申请日：2019-08-16
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/432 , G06N3/04
Abstract: 一种基于二次判别分析的语义增强子空间跨媒体检索方法，包括：提取图像和文本数据的原始特征表示，构建相应的训练数据集和测试数据集；通过二次判别分析分别建立图像和文本数据的语义增强子空间，分别计算图像和文本数据的相似性矩阵；根据图像和文本数据的语义增强子空间，将其相似性矩阵通过一个映射模型投影到一个公共语义子空间，在公共语义子空间中通过相似性度量的方法计算图像文本对之间的相似性矩阵；通过训练数据集分别求出图像检索文本和文本检索图像对应的映射矩阵参数；基于图像检索文本和文本检索图像对应的映射矩阵参数，运用测试集进行图像检索文本和文本检索图像的跨媒体检索。
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公开(公告)号：CN105933702A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610245186.6
申请日：2016-04-19
Applicant: 北京工商大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/196 , H04N19/42
CPC classification number: H04N19/103 , H04N19/196 , H04N19/42
Abstract: 本发明涉及一种基于任务敏感的功耗控制方法，以TMS320C6678处理器为平台，由两部分组成：1)通过抽象提取多模式视频编码参数，建立一种任务敏感的处理器资源分配模型，该模型描述了任务量与处理器利用率之间的关系，为系统功耗控制方法提供技术基础。2)根据任务敏感的处理器资源分配模型，设计一种自适应的功耗控制器，通过实时监控系统的任务模式，动态调整处理器频率、电压和处理器工作核数，达到节省系统功耗的目的。
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公开(公告)号：CN111694968B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010543066.0
申请日：2020-06-15
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/84 , G06F16/28 , G06F16/31
Abstract: 本发明提供一种基于半结构化数据的生鲜食品供应链知识图谱构建方法，对半结构化数据进行收集和处理，达到有效整合现有数据资源、发掘海量信息内在数据价值的目的，从而构建出结构严谨、系统完备的高质量知识图谱。利用网页爬虫技术爬取目标所在网页中的半结构化数据，提高数据获取的效率；借助正则表达式获取多条包含实体名称及实体属性的结构化数据，使所构建的知识图谱更加科学、准确；使用方便用户使用和理解的结构化数据映射工具D2RML将结构化转化为RDF三元组形式；实现RDF三元组数据到图数据结构的映射，将生鲜食品供应链数据存储于Neo4j图数据库，解决生鲜食品供应链数据量大、数据价值密度低、更新速度快的问题。
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公开(公告)号：CN111694968A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010543066.0
申请日：2020-06-15
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/84 , G06F16/28 , G06F16/31
Abstract: 本发明提供一种基于半结构化数据的生鲜食品供应链知识图谱构建方法，对半结构化数据进行收集和处理，达到有效整合现有数据资源、发掘海量信息内在数据价值的目的，从而构建出结构严谨、系统完备的高质量知识图谱。利用网页爬虫技术爬取目标所在网页中的半结构化数据，提高数据获取的效率；借助正则表达式获取多条包含实体名称及实体属性的结构化数据，使所构建的知识图谱更加科学、准确；使用方便用户使用和理解的结构化数据映射工具D2RML将结构化转化为RDF三元组形式；实现RDF三元组数据到图数据结构的映射，将生鲜食品供应链数据存储于Neo4j图数据库，解决生鲜食品供应链数据量大、数据价值密度低、更新速度快的问题。
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公开(公告)号：CN110807320A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911092403.2
申请日：2019-11-11
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F40/284 , G06N3/04
Abstract: 一种基于CNN双向GRU注意力机制的短文本情感分析方法，包括：对短文本预处理，除噪、分词、词性标注、去除停用词；通过连续词袋模型(CBOW)将句子以词为单位通过负采样训练表示成一个词序列，并将其映射为一个多维向量来构造词向量集合；计算情感词在不同数据集文档出现频数计算情感分值继而转化成情感特征向量矩阵；词嵌入与特征嵌入拓扑作为卷积神经网络输入，通过卷积，池化得到句子表征；通过双向GRU循环神经网络，把否定词转折词设置为注意力机制的参数查询项来获取表征；两种表征拓扑结合作为全连接层输入，输出情感分析结果。
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