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公开(公告)号：CN111914923A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010735723.1
申请日：2020-07-28
申请人： 同济大学 , 江西师范大学 , 北京富通东方科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于聚类特征提取的目标分布式识别方法，包括：步骤1：训练深度神经网络，获得深度神经网络模型；步骤2：将深度神经网络模型划分为N边和N域两个子神经网络模型，获得拆分后的深度神经网络模型；步骤3：将N边和k-means聚类子模型部署在边缘设备，将N域部署于边缘域中心，获得分布式深度神经网络模型；步骤4：对分布式神经网络模型进行优化，获得优化后的分布式深度神经网络模型；步骤5：使用步骤4中优化后的分布式深度神经网络模型完成目标分布式识别。与现有技术相比，本发明具有在边缘侧应用神经网络，实现目标识别、数据传输量低，识别速度快，在降低系统总体能耗与处理时间的同时，也保证了目标识别的精度等优点。
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公开(公告)号：CN111914923B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010735723.1
申请日：2020-07-28
申请人： 同济大学 , 江西师范大学 , 北京富通东方科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于聚类特征提取的目标分布式识别方法，包括：步骤1：训练深度神经网络，获得深度神经网络模型；步骤2：将深度神经网络模型划分为N边和N域两个子神经网络模型，获得拆分后的深度神经网络模型；步骤3：将N边和k‑means聚类子模型部署在边缘设备，将N域部署于边缘域中心，获得分布式深度神经网络模型；步骤4：对分布式神经网络模型进行优化，获得优化后的分布式深度神经网络模型；步骤5：使用步骤4中优化后的分布式深度神经网络模型完成目标分布式识别。与现有技术相比，本发明具有在边缘侧应用神经网络，实现目标识别、数据传输量低，识别速度快，在降低系统总体能耗与处理时间的同时，也保证了目标识别的精度等优点。
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公开(公告)号：CN111178004B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN201911394194.7
申请日：2019-12-30
申请人： 北京富通东方科技有限公司
IPC分类号： G06F40/111 , G06F40/151 , G06Q10/0631 , G06Q50/30
摘要： 本发明公开了一种面向机场停机位资源分配的规则数字化表示方法，包括：获得原有规则的文本文档；对原有规则进行分类；根据规则分类、预设的输入格式来输入规则描述；将规则描述转换为求解器能使用的统一格式，包括规则名称、满足约束条件、转换结果三部分。本发明能够把描述性的规则数字化，形成求解器能使用的统一格式的文本，提高规则表示的准确度和整体性，解决软约束的权重转换不准确的问题，极大地提高系统的业务适用性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN113836321B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111437609.1
申请日：2021-11-30
申请人： 北京富通东方科技有限公司
摘要： 本公开涉及一种医学知识表示的生成方法和装置，其中，方法包括：基于医学知识图谱数据集获取单步路径三元组集和头实体和尾实体的描述文本数据，基于实体的描述文本数据和单步路径三元组集，获取实体的初始描述信息存储在单步路径三元组集，获取每个单步路径三元组对应的多跳路径三元组集合，所有单步路径三元组和对应的多跳路径三元组进行合并为正样本集合，对正样本集合处理得到负样本集合，将正样本集合和负样本集合输入神经网络进行训练获取医学知识表示学习模型，以获取待处理实体和待处理尾实体输入医学知识表示学习模型生成医学知识表示。由此，在融合实体描述文本信息的基础上添加多步关系路径信息，增加知识表示的语义信息。
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公开(公告)号：CN113762899A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111237664.6
申请日：2021-10-25
申请人： 北京富通东方科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/08 , G06N3/12 , G06F16/901 , G06F16/903
摘要： 本发明提供了一种基于混合算法的货物三维装箱方法，本发明实施例提供的一种基于混合算法的货物三维装箱方法，通过遗传算法将个体货物基因块进行选择、交叉、变异等运算后，相互拼接在一起，形成适应度更高的简单块和复合块，充分利用了遗传算法简单、通用、鲁棒性强、适用于并行处理的特性，对个体货物的初步拼接进行了最优化处理。采用树搜索算法对由基因算法得出的可行块的数据列表进行搜索，寻找适配的简单块和/或复合块填充于子空间，可以同时满足方向性约束、稳定性约束、完全切割约束；尤其当箱子种类数量较多时，采用树搜索算法能够使得装箱率有显著提高。
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公开(公告)号：CN112950101B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110520213.7
申请日：2021-05-13
申请人： 北京富通东方科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于产量预测的汽车工厂混流线排产方法，通过获取各型号产品历史周期内的需求量；再通过时间序列预测方法预测本批次混流线各型号产品生产数；再建立排产优化模型；再对模型进行求解，得到本批次混流线排产计划；再将排产计划按规则将产品安排至机台。通过上述方式，本发明能够通过基于历史数据的产量预测，对需求量不明确的生产场景，具有良好的适应性，并且排产结果在满足生产效率同时降低生产成本，同时能够通过预生产的方式提升混流线运转效率。
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公开(公告)号：CN111813962A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010925569.4
申请日：2020-09-07
申请人： 北京富通东方科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于知识图谱融合的实体相似度计算方法，包括：获取待融合的两个知识图谱的数据；计算实体的莱文斯坦比得分score1；使用知识表示学习模型得到实体的向量表示，计算实体的节点距离得分score2；计算实体的关系相似得分score3；对实体的莱文斯坦比得分、节点距离得分和关系相似得分进行融合，得到最终的实体相似度得分scoretotal。通过上述方式，来综合衡量实体的词型变换、语义距离和关系向量特征来计算实体相似度得分进行实体对齐，提高了知识图谱融合过程中实体对齐的准确性，保证了医学知识图谱融合后的质量。
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公开(公告)号：CN113951868B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111268925.0
申请日：2021-10-29
申请人： 北京富通东方科技有限公司
IPC分类号： A61B5/08 , A61B5/00 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种机械通气患者人机不同步检测方法及装置，包括：采集机械通气患者呼吸数据，所述呼吸数据包括呼吸流速数据和上气道压数据；构建机械通气患者呼吸数据集；构建多层以二维卷积神经网络为核心的卷积神经网络模型；将所述机械通气患者呼吸数据集中的数据输入所述卷积神经网络模型；输出所述机械通气患者正常和/或人机不同步的概率值。通过上述方法，实现对机械通气患者人机不同步的准确识别，为临床医生调整呼吸机设置的决策提供实时支持。
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公开(公告)号：CN115344715A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211130493.1
申请日：2022-09-16
申请人： 北京富通东方科技有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G16H10/60 , G16H70/00
摘要： 本发明公开了一种医学知识图谱冲突检测方法。所述方法包括：获取导诊图谱，抽取得到目标三元组；将所述目标三元组进行结构合规则性检测，得到合规三元组；将所述合规三元组进行表达标准化检测，得到标准三元组；将所述标准三元组进行知识冲突性检测，得到合理三元组。通过上述方式，本发明能够提高知识图谱融合机制的准确性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN114446449A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111382339.9
申请日：2021-11-22
申请人： 北京富通东方科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种冰雪运动损伤医院推荐方法，包括：预先构建冰雪运动损伤知识图谱框架；预先构建医疗资源数据库；获取运动员伤病数据；根据所述运动员伤病数据和冰雪运动损伤知识图谱框架获得推荐医院优先顺序；根据所述推荐医院优先顺序和医疗资源数据库获得推荐医院和所述推荐医院对应的专家。采用上述方法，可以对冰雪运动赛场上发生的运动员受伤情况及时做出相应的转运医院及专家推荐。
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