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公开(公告)号：CN109888839B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910057482.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 清华大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明实施例提供了一种电厂机组的负荷平衡能力评价方法及系统，通过对实际负荷数据和出力数据在不同时间尺度上进行分解比较，量化评价电厂机组在调峰尺度、超短期尺度、AGC尺度这三种不同时间尺度下的负荷平衡能力，弥补了现有技术中的技术空白，使评价结果更加客观。另外，还可以使调度单位根据不同时间尺度下的评价结果对相关的电厂机组进行奖惩。
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公开(公告)号：CN109888839A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910057482.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 清华大学 , 国家电网公司华中分部
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明实施例提供了一种电厂机组的负荷平衡能力评价方法及系统，通过对实际负荷数据和出力数据在不同时间尺度上进行分解比较，量化评价电厂机组在调峰尺度、超短期尺度、AGC尺度这三种不同时间尺度下的负荷平衡能力，弥补了现有技术中的技术空白，使评价结果更加客观。另外，还可以使调度单位根据不同时间尺度下的评价结果对相关的电厂机组进行奖惩。
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公开(公告)号：CN119202183A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411321596.5
申请日：2024-09-23
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/31 , G06F16/335 , G06F21/30 , G06F21/62 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种连通多个RAG系统的数据流通方法，包括：将用户问题发送给RAG系统，使得RAG系统能够确定出对应的动态描述内容；根据动态描述内容和历史对话进行推理，以判断出是否需要调用RAG系统来回答用户问题；当需要调用RAG系统时，根据用户问题和动态描述内容将用户问题拆分成若干子问题，并依次调用若干子问题对应的RAG系统来得到对应的回答结果；当能够根据回答结果来回复用户问题时，将回答结果返回至用户端。本发明能够在不破坏原有的单个RAG系统的情况下，跨部门、跨机构、跨领域地使得数据要素流通起来，并在保护隐私安全的前提下互相结合，产生新的价值。
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公开(公告)号：CN119203231A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411321593.1
申请日：2024-09-23
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/006 , G06N3/094 , G06N5/04 , G06F16/242 , G06F16/28 , G06F16/2455
Abstract: 本发明涉及安全调用技术领域，具体公开了一种基于大语言模型和防御算法的数据安全分析方法，包括：当智能体接收到前端输入的用户问题时，根据用户问题生成当前提示词；将当前提示词输入大语言模型，大语言模型根据当前提示词计算出中间结果，通过防御算法对中间结果进行扰动，以得到扰动后的中间结果，然后大语言模型根据扰动后的中间结果生成当前推理轨迹；判断当前推理轨迹中是否存在最终回答；若存在，则输出最终回答到前端；若不存在，则根据当前推理轨迹调用查询工具以获取目标数据，然后依据目标数据生成当前观察结果；通过ReAct推理框架根据当前推理轨迹和当前观察结果更新当前提示词，并根据更新后的提示词再次进行推理，直至大语言模型生成的推理轨迹中存在最终回答，最后输出最终回答到前端。本发明能够使得银行在保护私域数据不出域情况下，使用大语言模型能力进行查询内容生成以及数据库查找，进而进行数据安全分析。
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公开(公告)号：CN119172375A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411321592.7
申请日：2024-09-23
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
IPC: H04L67/06 , H04L67/133 , H04L69/04 , H04L67/141 , H04L9/40 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及一种大模型推理及训练的分布式传输方法及系统，涉及大模型分布式数据传输技术领域。该方法包括：客户端接收模型输入数据以及与模型输入数据对应的模型目标指令；将模型输入数据以及模型目标指令输入第一模型模块，输出得到模型中间处理结果，将中间处理结果以及模型目标指令发送至服务器；服务器将中间处理结果以及目标模型指令输入第二模型模块中，输出得到模型处理结果。在服务器中对应的模型模块进行处理的情况下，实现了服务器与客户端之间对于大模型的分布式部署以及共同应用，从而降低服务器端的数据处理量，同时提高客户端的隐私安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119203232A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411321594.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
IPC: G06F21/62 , G06N5/04 , G06N3/006 , G06F16/28 , G06F16/2453 , G06F16/2455
Abstract: 本发明涉及安全调用技术领域，具体公开了一种基于大语言模型的数据安全分析方法，包括：当智能体接收到前端输入的用户问题时，根据用户问题生成当前提示词；将当前提示词输入大语言模型，以生成当前推理轨迹；判断当前推理轨迹中是否存在最终回答；若存在，则输出最终回答到前端；若不存在，则根据当前推理轨迹调用查询工具以获取目标数据，然后依据目标数据生成当前观察结果；通过ReAct推理框架根据当前推理轨迹和当前观察结果更新当前提示词，并根据更新后的提示词再次进行推理，直至大语言模型生成的推理轨迹中存在最终回答，最后输出最终回答到前端。本发明能够使得银行在保护私域数据不出域情况下，使用大语言模型能力进行查询内容生成以及数据库查找，进而进行数据安全分析。
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公开(公告)号：CN115102693B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210565096.0
申请日：2022-05-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供基于多方安全计算的隐私保护序列NJ树构建方法及系统，包括：基于对齐的基因序列，第一参与方和第二参与方在明文条件下计算距离矩阵中各自持有序列对应部分；在第一参与方和第二参与方计算完成后，将计算结果通过秘密共享协议将份额分享给对方；根据双方秘密共享的结果，第一参与方和第二参与方在原对齐序列秘密共享条件下联合计算距离矩阵中剩余部分，并通过秘密共享协议输出距离矩阵计算份额给各方；通过得到的距离矩阵计算结果，在双方只持有距离矩阵的份额矩阵条件下进行NJ树构建。本发明解决了现有NJ树构建过程中容易出现基因序列泄露的问题，以实现在NJ树构建过程中对基因序列的隐私保护。
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公开(公告)号：CN115807659B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202211549259.2
申请日：2022-12-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供了一种基于水力特性分析的剩余油表征方法及其应用，包括：确定目标地层，获取所述目标地层的岩心，对所述岩心进行驱替实验，获取驱替实验最终时刻的所述岩心的油相和水相的数字化图像；获取所述剩余油的油团的比表面积α，单位为m‑1；获取所述剩余油的油团的水‑油接触面积β，量纲为1；获取所述剩余油的油团的水‑油通道数γ，单位为个。本申请利用图像处理技术识别和提取岩心驱替实验最终时刻的油水两相分布，充分考虑微观剩余油的水力特性和启动条件，基于能综合性表征微观剩余油团水力特性的三个参数将微观剩余油表征为五类。该方法注重油水连通特性对剩余油启动影响，形成的表征标准可作为指导油田高含水阶段剩余油开采的科学指导依据。
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公开(公告)号：CN119168074A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411042039.X
申请日：2024-07-31
Applicant: 清华大学 , 杭州阿里云飞天信息技术有限公司
IPC: G06N5/043 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于偏好学习增强大语言模型的领域特定能力的方法及系统，包括：获取无标签数据，通过预设的领域专家模型对所述无标签数据进行推理，生成相应的输出分布；将所述输出分布输入至大语言模型，通过所述大语言模型基于输出分布生成偏好增强数据；对所述偏好增强数据进行汇总，整理为新的训练数据集，通过新的训练数据集对所述大语言模型进行微调；对微调后的大语言模型进行模型评估，基于评估结果对大语言模型进行二次调整，完成大语言模型的领域特定能力增强。本发明解决了现有大语言模型在特定领域生成文本不准确的问题。
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公开(公告)号：CN119152520A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411153906.7
申请日：2024-08-21
Applicant: 清华大学 , 杭州阿里云飞天信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于图文全局信息的图文模型训练方法及系统，包括：获取原始的文本信息、多图范式和图像信息；将所述图像信息输入至预设的图文模型中的多图范式编码器生成多个图像的关联特征；将所述多图范式和图像信息输入至预设的图文模型中的图文语义转换器获取转换后的图像特征；将所述文本信息、所述多个图像的关联特征和转换后的图像特征输入至预设的图文模型中的大语言模型，对所述大语言模型进行训练，完成多图与视频图文之间的关联识别，得到训练后的多模态图文模型。本发明解决了现有图文模态之间存在数据壁垒，难以深入协同理解处理的问题。
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