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公开(公告)号：CN119670760B
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510174481.6
申请日：2025-02-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东正中信息技术股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/194 , G06F40/211
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域。提供了一种基于零资源框架的细粒度大模型幻觉处理方法及系统，通过大语言模型进行预处理后的文本的多维异常检测，得到多维异常检测结果；根据多维异常检测结果进行异常修正优先级排序；根据句法分析结果以及生成的句法依赖树，动态调整上下文窗口范围；结合调整后的上下文窗口范围，根据异常修正优先级排序结果，进行高风险词汇和句子的优先修正；评估修正后的内容，符合终止条件时得到修正后的最终文本。本发明实现了对检测内容的过度置信、细微语义和语法偏差幻觉检测，提高了大语言模型的幻觉检测处理能力，特别是对于细粒度幻觉问题的检测处理能力。
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公开(公告)号：CN114722196A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210319228.1
申请日：2022-03-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于注意力机制的企业文本多标签标注方法及系统；其中所述方法，包括：获取数据对象需求者的基本属性信息；对获取的信息进行预处理；对预处理后的数据，采用训练后的企业文本多标签标注模型进行标注，得到多个标注标签；其中，所述企业文本多标签标注模型，采用注意力机制层进行文本句法和语义特征提取。本发明的企业文本标签标注方法与系统能够自动的对企业文本和标签进行标注、分类和储存，既方便用户准确查询企业经营内容，也方便相关人员实时掌握本区企业的行业分布动态，整个过程无需人工干预，由系统自动完成。
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公开(公告)号：CN119557409B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510121723.5
申请日：2025-01-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域，涉及基于多模块协同优化的智能问答方法及系统，方法包括：将待回答的问题，输入到知识问答模型中，知识问答模型输出知识问答结果；模型中的知识范围判断模块判断依靠自身知识能否解决问题，如果不能就进入动态检索模块；动态检索模块根据待回答问题对记忆知识库的内容进行相似性检索，如果检索结果不符合要求，则进入多层次问题改写模块；多层次问题改写模块对待回答的问题进行改写，将改写的问题输入知识筛选模块；知识筛选模块根据改写的问题，输出筛选出的文档，自反思优化模块根据文档和问题生成初步答案，并判断初步答案的是否合理，如果不合理就进行自反思优化，为智能问答技术的发展提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN114896403B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210565193.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/353 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于门控机制的企业二级行业分类方法及系统，包括：获取待分类的企业信息；将待分类的企业信息，输入到训练后的企业二级行业分类模型中，输出企业二级行业分类结果；其中，训练后的企业二级行业分类模型，其工作原理是：获取待分类企业信息的单词特征向量，再从单词特征向量中提取企业信息的上下文向量；然后，将单词特征向量与上下文向量进行拼接；对拼接后的向量分别提取上下文特征和局部显著特征；对提取的两种特征进行加权融合，将融合后的特征进行分类，得到最终分类结果。本发明减少了传统二级行业分类中的人力开支，缩短了企业行业分类的系统执行时间，且分类结果准确、系统安全。
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公开(公告)号：CN118840346A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410952558.3
申请日：2024-07-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于图像去噪的钢材表面缺陷检测方法及系统，方法包括：获取待识别钢材表面图像；将待识别钢材表面图像，输入到训练后的钢材表面缺陷检测模型中，得到钢材表面缺陷检测结果；其中，训练后的钢材表面缺陷检测模型，将钢材表面图像进行特征提取，再经过特征融合，最终输出不同尺度的检测图；所述训练后的钢材表面缺陷检测模型，训练过程中所使用的损失函数是ASI‑IoU损失函数；动态调整边界框，并考虑边界框本身的形状和尺寸；所述训练后的钢材表面缺陷检测模型，还使用内容引导残差注意力模块CGRAB实现特征的融合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119599137A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510151883.4
申请日：2025-02-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东正中信息技术股份有限公司 , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F40/226 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域，涉及大语言模型输出幻觉的检测修复方法及系统，包括：将回答内容划分为若干个句子，对每个句子计算其置信度，判断每个句子的置信度是否超过设定阈值，对置信度低于设定阈值的句子进行事实提取，得到每个句子的三元组数据；基于每个句子的三元组数据生成每个句子的子图A；基于每个句子三元组数据中的主语，从本地知识图谱中提取子图B；计算子图A与子图B之间的相似度，如果所述相似度小于设定阈值，则根据子图B对子图A进行修复，得到修复后的子图A；根据修复后的子图A所对应的三元组数据，得到修复后的句子；将置信度低于设定阈值的句子全部修复完毕后，得到最终的回答内容。提高模型输出的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119088783A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411152455.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/182 , G06F16/13 , G06F16/16
Abstract: 本发明公开了基于区块链的数据分级动态存储方法及系统，其中方法，包括：获取待存储数据，将待存储数据切分成若干个待存储文件块，并为每一个待存储文件块生成一个哈希值，将所述哈希值作为数据块的唯一标识；将待存储文件块的哈希值与数据库中已存在的哈希值进行比对，以识别待存储文件块的哈希值与数据库中已存在的哈希值是否一致，如果一致，则将待存储文件块的数据更新到已存在的哈希值所对应的存储位置中；如果不一致，则将待存储文件的数据存储到区块链上。
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公开(公告)号：CN118587642A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410624349.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了基于计算机视觉的校园违规行为检测方法及系统，其中方法，包括：获取待检测的校园监控图像；将待检测的校园监控图像，输入到训练后的校园违规行为检测模型CB‑YOLO中，得到校园违规行为检测结果；所述校园违规行为检测结果，包括：校园内吸烟行为或校园内使用手机行为；其中，训练后的校园违规行为检测模型，是对原始YOLOv7网络进行改进得到的，将原始YOLOv7网络的SPPCSPC模块替换为通道空间金字塔网络CSPPF；将原始YOLOv7网络的CAT模块替换为自适应加权双向特征金字塔网络AWBFPN；将将原始YOLOv7网络的损失函数设置为损失函数Size‑Iou。
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公开(公告)号：CN119583037A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411716434.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: H04L9/00 , H04L67/1097 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开了基于区块链分片的区块链节点共识方法及系统，所述方法包括：将加入到委员会分片中的区块链节点称之为委员会节点，委员会节点收集交易数据，对交易数据进行哈希处理，得到哈希值；委员会节点根据哈希值，将自身配置到委员会默克尔树中；所述委员会默克尔树，采用改进的默克尔压缩前缀树结构来实现；同时，将加入到全局分片中的区块链节点称之为全局节点，全局节点接收各个委员会分片的根哈希；根据根哈希，将全局节点配置到全局默克尔树中；所述全局默克尔树，也采用改进的默克尔压缩前缀树结构来实现；对委员会分片的委员会节点完成共识操作；对全局分片的全局节点完成共识操作。
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公开(公告)号：CN118411664A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410469831.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了厨房人员着装检测方法、系统、设备及介质，将获取的厨房工作人员监控图像，输入到训练后的人员着装检测模型中，输出检测结果；所述训练后的人员着装检测模型，用于：对厨房工作人员的监控图像进行图像特征提取，对提取的特征进行特征融合，对融合特征进行分类，得到检测结果；所述检测结果包括：是否佩戴帽子以及是否佩戴口罩；所述训练后的人员着装检测模型，是对原始YOLOv7模型的骨干网络添加动态残差协调注意力机制模块，通过所述动态残差协调注意力机制模块，实现特征提取；所述训练后的人员着装检测模型，还对原始YOLOv7模型的颈部网络添加小目标检测层，通过小目标检测层实现对尺寸小于设定阈值的物体的检测。
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