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公开(公告)号：CN119829846A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411891582.7
申请日：2024-12-20
Applicant: 季华实验室
IPC: G06F16/9537 , G01C21/20 , G06F16/9535 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F3/01 , G06T19/00 , G06Q10/047 , G06N5/01 , G06N5/025 , G06N7/01 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/26 , G06F18/20
Abstract: 本申请涉及数据处理领域，公开了一种多角色多模态虚实复合交互方法、装置、设备及存储介质。通过图像传感器获取参观用户的个人参观信息，利用隐马尔可夫模型获取个人参观信息中用户行为随时间隐匿状态的转换规律信息，结合动态时间规整算法对比用户在不同时段的行为相似性，获取用户行为习惯变化信息；根据用户行为习惯变化信息调整用户参观路线信息；利用有限状态机模型获取用户在初始用户参观路线信息中的任务进展信息，获取不同事件之间隐藏的逻辑关联信息，获取用户参观途中的用户状态信息，根据用户状态信息和用户参观进度信息进行目标路径规划。能够根据用户的行为和认知变化进行即时调整，提高互动体验的相关性和有效性。
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公开(公告)号：CN119831794A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411891588.4
申请日：2024-12-20
Applicant: 季华实验室
IPC: G06Q50/20 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06F18/2135 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种学习曲线生成方法、装置、设备及存储介质，通过获取学生的学习历史数据，基于学习历史数据构建的生成式模型，并采用生成式模型根据学习主题生成个性化的子样试题；实时采集学生的答题数据，对答题数据进行标准化和归一化处理，并从处理后的答题数据中提取关键特征，得到答题特征数据；根据答题特征数据生成学生的个性化学习曲线，分析个性化学习曲线，并根据个性化学习曲线动态调整学生的子样试题；收集学生的学习反馈信息，并基于学习反馈信息采用哈里斯鹰优化算法调整学习策略；本发明通过提高了学习的针对性和有效性，提供更精准的学习进度预测，持续优化算法，提高学习曲线的准确性和实用性。
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公开(公告)号：CN119830102A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411891578.0
申请日：2024-12-20
Applicant: 季华实验室
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及信号处理技术领域，公开了一种辐射源信号行为识别方法、装置、设备及存储介质，接收多种模态的辐射源信号，对不同模态的信号进行预处理，并利用时戳对齐预处理后的信号，得到多模态数据信号；将多模态数据信号输入多模态大模型中，在输入层对多模态数据信号进行分离，通过多模态大模型的特征提取层对多模态数据信号进行特征提取，得到目标特征信息；将目标特征信息传输至多模态大模型的行为解码层，以对辐射源信号的行为进行预测和分类，并引入知识图谱生成辐射源信号的行为信息；对辐射源信号行为信息进行评估，并根据评估结果对多模态大模型进行模型优化；本发明实现从信号处理到行为识别的全流程无人干预自动化，提升了操作效率。
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公开(公告)号：CN119830965A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411891585.0
申请日：2024-12-20
Applicant: 季华实验室
IPC: G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N5/01 , G06N20/10 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种数据质量情景检验方法、装置、设备及存储介质，获取不同情景的初始多模态数据，对初始多模态数据预处理；构建情境模型库，将预处理后的初始多模态数据与情境模型库进行匹配，确定预处理后的初始多模态数据是否符合情境要求，若符合则得到目标多模态数据；采用含有多任务学习的生成对抗网络，利用共享的网络结构对目标多模态数据从多维度进行质量评估，并对目标多模态数据在每个维度上进行打分，得到最终质量评分；采用变分自编码器对目标多模态数据进行质量优化，得到优化后的目标多模态数据；对优化后的目标多模态数据生成对应的质量报告，并输出；本发明能够有效提升数据在实际应用中的表现和适用性。
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公开(公告)号：CN119806326A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411883149.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及展览技术领域，本发明公开了一种基于多模态通信的交互方法、装置、设备及存储介质，包括对参观者进行行为分析，以得到多模态输入信息；将多模态输入信息输入多模态大模型，使多模态大模型对每位参观者的行为特征进行独立提取，得到参观者身份信息和参观者意图信息；根据参观者身份信息建立多模态大模型与参观者之间的独立通信链路；根据参观者意图信息生成虚拟交互角色；根据独立通信链路和虚拟交互角色开展交互活动，以生成交互结果；通过准确区分每个参观者的操作行为和问题内容，控制虚拟交互角色及时给予反馈，避免了信息传递混乱和交互冲突，有效解决了传统交互系统在多人参观时难以处理大量并发交互请求的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119761579A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411862787.2
申请日：2024-12-17
Applicant: 季华实验室
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/04 , G06F18/10 , G06F18/26 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及数据处理领域，公开了一种企业运营优化方法、装置、设备及存储介质。通过获取多源企业数据集，利用关联规则算法对多源企业数据集进行数据预处理，建立企业运营优化模型，包括企业管理层、资金优化层和资源调度层；将初始多源企业数据集输入至企业运营优化模型中进行训练，将企业态势预测状态输入至数字孪生模型中进行仿真运营，根据仿真运营结果对企业运营数据进行调整，基于MLP多层感知器对初始企业运营数据进行择优，根据目标企业运营数据对企业运营进行实时调整。实现了从生产到销售、从资金到供应链的全局协同优化。提升了生产效率、资金流动效率，并在动态市场环境下具备更强的灵活性和竞争力。
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公开(公告)号：CN119739483A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411862785.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及智能仿真技术领域，公开了一种智能仿真引擎管理方法、装置、设备及存储介质，当接收到仿真任务时，对接收的仿真任务进行分析，确定仿真任务的优先级，并评估仿真任务的资源需求；采用遗传算法对智能仿真引擎进行线程调度，将仿真任务分配到对应的计算节点上进行处理；通过虚拟化与容器化技术采用智能仿真引擎在多个仿真域之间共享，实时监测各个计算节点的资源使用情况，当发现使用情况异常时，对仿真任务的执行策略进行调整；当仿真任务完成后，对仿真结果进行分析，提取关键性能指标，通过关键性能指标对智能仿真引擎的参数进行优化；本发明通过多种驱动模式的支持，能够在多仿真域之间进行资源共享，显著提高仿真效率和精度。
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公开(公告)号：CN117860485A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311792138.5
申请日：2023-12-25
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及床椅对接处理技术领域，尤其涉及一种床椅自动对接方法、设备、存储介质及装置。本发明中，通过双目CMOS传感器获取轮椅周围场景视频数据；通过ORB算法提取视频数据关键点；基于视频数据关键点获得轮椅的位姿估计数据；基于位姿估计数据控制轮椅与床对接。通过采用双目CMOS传感器和ORB算法获得准确的位姿估计，并基于此进行智能控制，从而能够有效克服传统依赖人工路标或单一传感器的局限，并增强床椅自动对接在多样化环境中的应用能力。
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公开(公告)号：CN119829942A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411891590.1
申请日：2024-12-20
Applicant: 季华实验室
IPC: G06F18/20 , G06F18/23 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N3/0985 , G06N5/01 , G06N5/04 , G06Q10/063 , G06Q10/067 , H04L9/40
Abstract: 本申请涉及数据处理领域，公开了一种智能云仿真多模态情报处理方法、装置、设备及存储介质。通过获取多源情报数据集，对多源情报数据集进行预处理，利用特征提取模型获取初始多源情报数据集中的文本特征、图像特征和音频特征；将文本特征、图像特征和音频特征进行融合，得到特征多源情报数据集；基于BERT模型建立情报数据处理模型，将特征多源情报数据集输入至情报数据处理模型中进行识别，建立云仿真平台，将情报识别内容输入至云仿真平台建立虚拟情报空间，根据情报演化预案获取实时反馈数据，基于强化学习算法调整情报识别内容，得到目标情报信息。能够实时处理和分析海量多模态数据，提供即时的情报反馈和决策支持。
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公开(公告)号：CN119761195A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411862786.8
申请日：2024-12-17
Applicant: 季华实验室
IPC: G06F30/27 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及仿真建模技术领域，公开了一种云仿真自动建模方法、装置、设备及存储介质，通过从各种来源获取原始信号，并对原始信号进行预处理操作，对预处理后的原始信号进行特征提取，得到目标信号；基于目标信号采用对抗神经网络GANs训练进行建模，得到生成式AI模型；采用VV&A策略对生成式AI模型中各层进行验证，并根据验证结果不断调整生成式AI模型的参数；将调优后得到的生成式AI模型部署到云端平台上，以供用户通过API接口访问并运行仿真任务；本发明采用了多层次的自动建模和自我验证机制，从信号到体系的每一层次都实现自动化建模与自适应优化，高效生成仿真模型，VV&A策略为每一层次的模型提供了可靠的验证机制，确保仿真结果的真实性和高效性。
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