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公开(公告)号：CN117351255A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310942891.1
申请日：2023-11-23
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 浙江大学医学院附属儿童医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测和图像分类的医学图像疾病分类方法，包括如下步骤：步骤一，通过目标检测模型提取病灶所在区域；步骤二，将步骤一提取到的区域输入到特征抽取网络，获取区域特征，之后将获取的区域特征相互融合后输入疾病分类模型，得到图像分类结果；步骤三，对完整的医学图进行特征提取，然后输入疾病分类模型，得到图像分类结果；步骤四，将步骤二和步骤三获取的图像分类结果进行整合，完成分类。本发明的分类方法，提出了一种基于目标检测和图像分类的二分支两阶段疾病分类模型，缓解了数据不平衡问题，加强了模型对具体病灶区域的关注程度。
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公开(公告)号：CN118657300A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411150960.6
申请日：2024-08-21
IPC: G06Q10/063 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，包括如下步骤：步骤一，采用数据清洗、多源数据嵌入的方法对服务数据进行统一表征，实现服务多源异构数据对齐；步骤二，从参与者所获得价值的总和及系统熵角度评估服务生态系统；步骤三，基于模糊综合决策，根据时间、吞吐量、延迟、可靠性、成本来评估服务生态系统质量；步骤四，计算服务生态系统综合指标，完成对于服务生态系统的评估。本发明的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，统一多源异构数据，克服数据兼容性难题，为综合评估奠定基础。
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公开(公告)号：CN116595246A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310445105.7
申请日：2023-04-24
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F18/22 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱与读者画像的图书推荐检索系统，包括知识图谱构建模块，读者画像模块，信息挖掘模块以及推荐检索模块；所述知识图谱构建模块，用于构建包含图书基础信息的图书馆知识图谱；所述读者画像模块，用于获取读者的借阅信息和读者属性特征进行特征融合，构建对应的读者画像；所述信息挖掘模块，针对多个读者属性特征相似的读者进行借阅信息的统计分析，构建用于借鉴推荐图书的读者关系链；所述推荐检索模块，基于读者输入的检索关键词，并结合读者画像，读者关系链以及图书馆知识图谱，以生成图书推荐结果。本发明提供的系统可以有效解决数据稀疏和冷启动问题，进一步挺体现推荐检索系统的实用性。
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公开(公告)号：CN118674239A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411155492.1
申请日：2024-08-22
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，包括如下步骤：步骤一，进行服务实体及关系建模，之后进行服务能力及流程建模，完成服务生态抽象建模；步骤二，基于服务生态模型、服务日志分析及性能监测报告，评价当前服务现状，之后借助大模型能力，将当前服务状态指标作为输入，挖掘当前服务隐性需求；步骤三，基于粗糙‑模糊综合决策，确定最佳隐性需求。本发明的面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，能够有效的挖掘出最佳的隐性需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118674239B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411155492.1
申请日：2024-08-22
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，包括如下步骤：步骤一，进行服务实体及关系建模，之后进行服务能力及流程建模，完成服务生态抽象建模；步骤二，基于服务生态模型、服务日志分析及性能监测报告，评价当前服务现状，之后借助大模型能力，将当前服务状态指标作为输入，挖掘当前服务隐性需求；步骤三，基于粗糙‑模糊综合决策，确定最佳隐性需求。本发明的面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，能够有效的挖掘出最佳的隐性需求。
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公开(公告)号：CN116611431A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310496212.2
申请日：2023-05-05
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 杭州熔合智造科技有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/211 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于联合模型的声明验证方法，包括以下步骤：获取标注数据集和证据语料库，所述标注数据集包含多个已标注谣言标签的声明数据，基于所述声明数据从证据语料库中获取相关的Top‑K个备选证据，组成训练集；构建基于注意力机制的深度学习网络，所述深度学习网络包括备选证据选择模块，证据选择模块，理由选择模块以及声明验证模块；采用训练集对深度学习网络进行训练，以获得用于声明验证的验证模型；将待验证的声明数据输入至所述验证模型中，以获得包含真伪判断和判断依据的验证结果。本发明还提供了一种声明验证装置。本发明提供的方法在输出验证结果的同时，给出支撑论据，能够更好的帮助区分谣言。
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公开(公告)号：CN118709578A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411199047.5
申请日：2024-08-29
Abstract: 本发明公开了一种面向动态演化的服务生态系统仿真构建演化方法，包括如下步骤：步骤一，构建服务生态系统决策生成模型；步骤二，模拟分析服务生态系统动态演化过程；步骤三，基于蒙特卡洛模拟得到的状态转移数据和概率，构建状态方程来描述系统状态的变化，具体如下式所示：#imgabs0##imgabs1#其中#imgabs2#为速率变量向量，表示状态变化的速度；之后进行仿真演算推理，然后根据仿真结果，为服务生态系统的优化和管理提供决策支持。本发明的面向动态演化的服务生态系统仿真构建演化方法，通过步骤一至步骤三的设置，便可简单有效的实现对于服务生态系统仿真构建演化。
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公开(公告)号：CN116976946A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310789209.X
申请日：2023-06-30
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 浙江中烟工业有限责任公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于SSA和LSTM的烟草销量预测方法，包括以下步骤：获取历史订单数据；采用STL季节分解法对历史订单数据进行数据序列构建，包括趋势序列，季节序列以及剩余序列；针对季节序列采用季节朴素法进行预测，以获得季节预测值；针对趋势序列采用奇异谱分析SSA分解为主分量和细节分量，以获得趋势预测值；针对剩余序列与外部影响因素进行拼接，并进行预测以获得余项预测值；基于获得的季节预测值，趋势预测值以及余项预测值进行整合，以获得综合预测结果作为订货策略的指导。本发明还提供了一种烟草销量预测装置。本发明的方法可以优化企业的出货和订货策略，从而缓解因订供货数据不平衡造成的卷烟成品库存积压的问题。
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公开(公告)号：CN115129872A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210703906.4
申请日：2022-06-21
IPC: G06F16/35 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习的小样本文本标注方法，包括：获取已标注样本集与未标注样本集；使用已标注样本集对预构建的标注模型进行训练，使用未标注样本集对训练后的标注模型进行测试；利用判断策略从测试结果中选取出至少一个不确定性文本，构建不确定性文本集；利用预先构建的主动学习框架，对步骤3获得的不确定性文本集进行数据处理与人工标注，获得代表性标注样本集；利用代表性标注样本集，对标注模型进行迭代训练，获得最终的标注模型。本发明还公开了一种基于上述方法构建的文本标注装置。本发明提供的方法通过引入判断策略与主动学习框架，提高了小样本资源的利用率，也缓解人工标注的压力，从而获得高质量的标注模型。
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