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公开(公告)号：CN113576480A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110923410.3
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: A61B5/16 , A61B5/0507 , A61B5/024
Abstract: 本发明涉及一种刑事检察公诉询问流程中的非接触式测谎方法，属于图像识别及雷达探测技术领域。本发明包括：利用毫米波雷达装置对监测人员的心跳进行探测；通过带通滤波器允许特定频段的波通过同时屏蔽其他频段；利用摄像头对被监测人员进行周期性拍摄；将拍摄到的照片输入到已经训练好的神经网络模型，通过模型对该照片进行预测分类，分别为True(真话)和False(谎言)；将照片分类结果与毫米波雷达监测到的结果进行对比，如果一致(假设毫米波雷达监测到的为110，图像分类模型预测的为False，此为一致，输出结果为“谎言”；心率为70，图像分类模型预测为True，同为一致，输出结果为“真话”。本发明具有高精确度、高可用性、高速，高鲁棒性的特点。
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公开(公告)号：CN113553064A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110765313.6
申请日：2021-07-07
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种web前端代码转换方法，属于计算机网络技术领域。本发明可以快速的根据原有软件前端框架重新构建新的软件前端框架，将需要转换的前端文件提交后，根据旧有框架在可转换的新框架中选择需要转换的框架，转换成功后即可获取新的前端文件。本发明涉及多种框架之间的转换，使已有系统、已有功能可复用机率大大提升；异常记录可总结前端代码不规范各类情况，为前端技术规范提供参考；代码转换可获取新的规范前端代码，可检测原有代码是否规范，并为原有代码优化提供参考。
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公开(公告)号：CN107979562A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201610921262.0
申请日：2016-10-21
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的混合型蜜罐动态部署系统，其部署在云平台，基于云平台的混合型蜜罐动态部署系统包括：低交互蜜罐、防火墙、分析模块、流量重定向器、控制模块、高交互蜜网以及保障模块；该低交互蜜罐设置在该防火墙外，用于吸引攻击者的攻击流量；分析模块能够分析攻击者的攻击行为，找出针对特定可疑网络流量的最佳欺骗模式；流量重定向器，用于将分析模块分析出的可疑流量进行地址重定向；控制模块，用于将地址重定向的流量引导入高交互蜜网中相应的蜜罐中。本发明基于云平台的混合型蜜罐动态部署系统，结合低交互蜜罐和高交互蜜罐的特点，同时部署两类蜜罐，充分发挥其特点和优势，增加蜜罐系统保真性的同时提高了性能。
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公开(公告)号：CN117743042A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311397670.7
申请日：2023-10-26
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于PFE前端性能测试系统的测试方法，属于计算机网络技术领域。本发明用于多端适配、服务注册、插件集成配置(静态代码检查插件Eslint.js、项目打包后依赖包分析插件Dependence.js、单元测试插件Jest.js或者插件Mocha.js、模拟数据插件Mock.js、前端组件DevTools插件、接口测试Jmeter插件)、服务监控、监测被测试系统的多项性能指标、模拟被测试系统运行网络状况、通过PFE插件分析输出各种性能指标、根据被测试系统的问题给出优化方法，PFE前端性能测试系统可视化展示、输出报告等。本发明能帮助开发者、测试人员更好地优化前端应用，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN117573949A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311059461.1
申请日：2023-08-22
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/9035 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种多头注意力和图谱嵌入算法融合的类案推荐方法，属于人工智能技术领域。本发明使用基于双向自编码机制的阅读理解式信息抽取模型抽取案件中所有实体及关系，构建案件知识图谱，将其转换为案件图结构矩阵；基于图谱嵌入算法获取所述案件实体嵌入向量及图结构嵌入向量；基于多头注意力机制获取所述案件实体及图结构上下文特征向量；融合所述案件实体及图结构的嵌入向量和上下文特征向量；训练融合多头注意力机制和图谱嵌入算法的图卷积神经网络模型；将待查询案件和候选案件输入类案推荐模型，计算查询案件与所有候选案件的相似度得分，输出最高得分对应的案件信息。本发明提供的模型方法在类案推荐中取得了较好的结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113553385B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110770848.2
申请日：2021-07-08
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/28 , G06F16/35 , G06F16/215 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/295 , G06N3/0455 , G06N3/098 , G06Q50/18
Abstract: 本发明涉及一种司法文书中法律要素的关系抽取方法，属于自然语言处理领域。本发明对司法文书进行数据清洗；将清洗过的司法文书根据各类型文书的规则机制进行段落划分；利用“三位标注”的标注方式对法律要素的实体及实体主客体的关系进行标注；使用标注的数据作为深度神经网络模型的原始输入，完成法律要素的实体及实体间关系的识别及抽取。本发明有效避免因传统句法树导致的结构嵌套以及实体关系重叠，有利于提高案件要素实体的识别性能。本发明实现了案件要素的实体识别及关系抽取，取得了良好的使用效果。
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公开(公告)号：CN119127838A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411146767.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种高效的稀疏大对象数据迁移方法，属于大数据领域。本发明根据表结构计算一行数据的大小，并据此设定合理的数据缓冲区大小和大对象数据载入内存的大小阈值，以及合理的读取、缓存和写入线程数；将读取的源数据大小与设定数据阈值进行比较，根据结果放入不同的任务队列；针对不同任务队列的数据采用不同的写入模式将数据写入目标数据库。本发明针对稀疏大对象数据特点，提出一种高效的数据迁移方法，最大化利用系统可用内存以提高数据操作并发量，从而提高数据迁移入库的效率。
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公开(公告)号：CN115730083A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211461957.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/9535 , G06F16/958
Abstract: 本发明涉及一种基于文本内容知识图谱的推荐方法，属于自然语言处理与信息检索技术应用领域。本发明对文本内容进行信息加工形成三元组，构建对应文本的知识图谱；计算知识图谱向量，采用多向量融合的方式获取文本的知识表示向量；针对查询文本与候选文本的知识表示向量使用注意力机制对向量进行加权处理；通过神经网络模型计算查询文本与候选文本之间的点击概率，并基于点击概率进行推荐。本发明将文本内容通过自然语言处理技术构建为文本对应的知识图谱，采用知识图谱嵌入技术表示文本内容信息，并融合多源向量，解决了现有技术方案中文本内容过长、且不能有效获取关键推荐信息的问题。
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公开(公告)号：CN115017144A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210598184.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/215 , G06F16/28 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的司法文书案情要素实体识别方法，属于自然语言处理及自然语言理解技术领域。本发明根据文书类型、案由罪名选择对应的规则模板；对文书数据清洗，去除多余空行以及非法字符，完成半角全角符号转换；使用模板对检务文书进行段落划分；对包含案情的审理查明段落构建多路径有向无环图结构，输入图神经网络学习节点表示；将图神经网络的各节点依次输入基于注意力机制的神经网络和条件随机场进行识别结果的序列次序校对；对提取的识别结果按照所需格式生成结构化数据，提高办公效率，促进检务工作高质量发展。
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公开(公告)号：CN113553385A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110770848.2
申请日：2021-07-08
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/28 , G06F16/35 , G06F16/215 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06Q50/18
Abstract: 本发明涉及一种司法文书中法律要素的关系抽取方法，属于自然语言处理领域。本发明对司法文书进行数据清洗；将清洗过的司法文书根据各类型文书的规则机制进行段落划分；利用“三位标注”的标注方式对法律要素的实体及实体主客体的关系进行标注；使用标注的数据作为深度神经网络模型的原始输入，完成法律要素的实体及实体间关系的识别及抽取。本发明有效避免因传统句法树导致的结构嵌套以及实体关系重叠，有利于提高案件要素实体的识别性能。本发明实现了案件要素的实体识别及关系抽取，取得了良好的使用效果。
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