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公开(公告)号：CN110277086A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910551954.4
申请日：2019-06-25
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 青岛智能产业技术研究院 , 国网天津市电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于电网调度知识图谱的语音合成方法、系统及电子设备，合成步骤为：根据电网调度异构数据构建电网调度知识图谱；在电网调度知识图谱中进行知识匹配，生成语义关系值；根据语义关系值高低进行排序，将语义关系值最高的实体关系作为调度信令；当调度信令的语义关系值大于预设值时，获取与其对应的文字信令信息；对文字信令信息进行语句拼接，生成文本格式信令语句；导入电网调度知识图谱中的语音参数，同时嵌韵律及情感特征，将文本格式信令语句作为整体进行参数转码合成，生成并输出语音信息。本发明能够在满足电网调度业务实时性要求的前提下，提供音质更高，信令更加准确，更加自然流畅的合成语音。
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公开(公告)号：CN110277086B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201910551954.4
申请日：2019-06-25
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 青岛智能产业技术研究院 , 国网天津市电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于电网调度知识图谱的语音合成方法、系统及电子设备，合成步骤为：根据电网调度异构数据构建电网调度知识图谱；在电网调度知识图谱中进行知识匹配，生成语义关系值；根据语义关系值高低进行排序，将语义关系值最高的实体关系作为调度信令；当调度信令的语义关系值大于预设值时，获取与其对应的文字信令信息；对文字信令信息进行语句拼接，生成文本格式信令语句；导入电网调度知识图谱中的语音参数，同时嵌韵律及情感特征，将文本格式信令语句作为整体进行参数转码合成，生成并输出语音信息。本发明能够在满足电网调度业务实时性要求的前提下，提供音质更高，信令更加准确，更加自然流畅的合成语音。
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公开(公告)号：CN108399579A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810034859.2
申请日：2018-01-15
申请人： 国网天津市电力公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明涉及监控数据信号的智能解析领域，具体涉及一种变电站设备监控数据信号的智能解析系统。旨在提供一种智能解析系统，以实现数据信息由传统的逐条告知模式转变为事件告知模式以及建立告知信息与被监控设备之间对应关系和内在联系。本发明提出的智能解析系统，通过贝叶斯神经网络的智能学习算法对监控系统采集的监控数据信号的学习和分析，实现辅助监控管理人员对监控信号的分析和管理，同时依据建立的智能监控信息处置策略库和网络拓扑结构库、结合具体的监控信号，实现告警信息发出时的自动感知、分析和决策，减轻工作人员的压力，减少其大量的重复繁琐的工作量，为监控管理提供了高效可靠的管理方式。
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公开(公告)号：CN108399579B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201810034859.2
申请日：2018-01-15
申请人： 国网天津市电力公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明涉及监控数据信号的智能解析领域，具体涉及一种变电站设备监控数据信号的智能解析系统。旨在提供一种智能解析系统，以实现数据信息由传统的逐条告知模式转变为事件告知模式以及建立告知信息与被监控设备之间对应关系和内在联系。本发明提出的智能解析系统，通过贝叶斯神经网络的智能学习算法对监控系统采集的监控数据信号的学习和分析，实现辅助监控管理人员对监控信号的分析和管理，同时依据建立的智能监控信息处置策略库和网络拓扑结构库、结合具体的监控信号，实现告警信息发出时的自动感知、分析和决策，减轻工作人员的压力，减少其大量的重复繁琐的工作量，为监控管理提供了高效可靠的管理方式。
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公开(公告)号：CN115830375B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202211494418.3
申请日：2022-11-25
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/44
摘要： 本发明提供一种点云分类方法及装置，其中方法包括：对原始点云数据进行特征提取，得到原始点云数据的局部特征；将局部特征分别输入第一处理分支与第二处理分支，得到局部特征的高频特征与低频特征；对高频特征与低频特征进行处理得到目标特征并输入分类器，得到原始点云数据的分类结果。本发明提供的点云分类方法及装置，通过在获取原始点云数据的局部特征之后，将获取的局部特征采用两个并行分支进行高频特征与低频特征的提取，并将获取的高频特征与低频特征拼接后的目标特征用于点云分类，降低了计算的复杂度。在提取低频特征时，基于向量注意力处理，可以建立点云坐标之间的长距离依赖关系，进一步降低后续分类的复杂度。
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公开(公告)号：CN117636488B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202311543025.1
申请日：2023-11-17
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06V40/70 , G06V10/62 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06Q10/0639 , G06Q50/20
摘要： 本发明提供一种多模态融合的学习能力评估方法、装置及电子设备，所述方法包括：采集待评估学习者在学习过程中的多模态信息，所述多模态信息包括：眼部信息、面部信息、动作信息和生理信息；基于所述多模态信息，采用识别模型识别得到所述待评估学习者在学习过程中的学习状态信息，所述学习状态信息包括以下至少一项：动作状态、情绪状态、专注状态和知识点学习轨迹；所述识别模型的训练样本是对多组学习者在各自的学习过程中产生的多模态信息基于预设采样频率进行滑窗采样得到；基于所述学习状态信息和所述待评估学习者在所述学习过程中学习的学习内容，确定所述待评估学习者的认知负荷和/或认知迁移，可提高学习能力评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118378931A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410265909.3
申请日：2024-03-08
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 北京交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F16/9035 , G06F16/906 , G06F18/2135
摘要： 本发明提供一种平行调度系统站区运营态势推演方法，其中方法包括，获取当前技术作业站的实时运营数据；对实时运营数据进行分类，得到各个作业环节的运营数据；基于各个作业环节的运营数据进行降维分析，得到当前技术作业站的分析结果，并基于分析结果进行运营态势推演，得到当前技术作业站的运营态势，克服了传统方案中技术作业站运营工作的评价和运输态势的推演依赖于人工经验，导致运营工作评价和运输态势推演的主观性强、效率和准确性低下，难以适应于技术作业站的运营管理需求的缺陷，实现了对技术作业站运营工作的客观评价以及运输态势的准确预测，提高了技术作业站的管理水平和工作效率，并为调度系统调度决策的优化提供了依据。
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公开(公告)号：CN115294784B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210709165.0
申请日：2022-06-21
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明提供一种多路口交通信号灯控制方法、装置、电子设备及存储介质，采用的本地共享模型在训练时并不需要其他路口的训练样本，而是以联邦强化学习算法，借助于初始本地私有模型以及中央处理器智能体中与初始本地共享模型结构相同的初始全局模型进行集中‑分布式协同训练得到，可以保证各路口的时序交通状态信息观测样本的隐私性，即使不共享的情况下也可以得到准确的本地共享模型，避免了数据孤岛问题的出现。而且，由于采用基于联邦强化学习算法的集中‑分布式协同训练的方式，可以避免出现现有技术中对强化学习智能体训练时探索空间会呈现指数级增长的问题出现，可以实现最优化全局道路网络的交通状况。
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公开(公告)号：CN117681893A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410148923.5
申请日：2024-02-02
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明提供一种面向矿区场景的自动驾驶数据构建方法和装置，应用于自动驾驶技术领域。该方法包括：在满足预设触发条件的情况下，采集矿区场景的第一数据，所述第一数据包括以下至少一项：困难感知场景数据、异常分布数据、稀缺类数据；对所述第一数据进行目标处理，得到第二数据，所述目标处理包括无效数据过滤处理、数据切分处理、时间同步处理以及数据解析处理；确定所述第二数据的类别标签，并将添加了类别标签的所述第二数据确定为有效自动驾驶数据；其中，所述类别标签包括场景标签、障碍物标签以及环境标签。
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公开(公告)号：CN117681892A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410148918.4
申请日：2024-02-02
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明提供一种面向矿区场景的自动驾驶数据选择方法和装置，应用于自动化驾驶技术领域。该方法包括：根据数据选择元素库获取第一训练数据，第一训练数据包括数据选择元素库中所有元素类别下的元素；基于第一训练数据对矿区感知模型进行训练，并通过评测矿区感知模型在各个场景下感知结果的准确度，确定矿区感知模型的困难感知场景；根据数据选择元素库获取困难感知场景下的第二训练数据，并基于第二训练数据对矿区感知模型进行训练。
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