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公开(公告)号：CN117831691A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202211196271.X
申请日：2022-09-29
申请人： 海信集团控股股份有限公司
摘要： 本申请涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种体检数据的分析方法、装置及设备，用于解决传统体检数据分析得到的健康状况分析结果准确性低下问题，该方法为：获取目标对象的体检数据，其中，体检数据包括目标对象的多个原始体检数据，每个原始体检数据包括至少一项体检指标的原始检测值；针对体检指标的任一原始检测值，将原始检测值映射到体检指标对应的参考基准下，并基于得到的参考检测值和参考基准对应的数据转换规则，得到目标检测值；然后，基于得到的多个目标检测值，对目标对象的健康状况进行分析，得到针对体检指标的健康趋势分析结果和/或风险预测结果；这样，实现了对体检数据的有效对比和分析，可及时尽早对健康细微变化做出准确提示。
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公开(公告)号：CN117370976A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210770199.0
申请日：2022-06-30
申请人： 海信集团控股股份有限公司
发明人： 鞠全永
IPC分类号： G06F21/56
摘要： 本申请提供了一种软件验证方法、装置、设备及介质，在本申请实施例中，获取该待验证软件的安装包中的汇编程序源文件，将该汇编程序源文件中的汇编语句输入到语义特征提取模型中，获取该语义特征提取模型输出的语义特征向量，将该语义特征向量输入到分类模型中，获取该分类模型输出的该待验证软件是否为恶意软件的分类结果。即，在本申请实施例中，电子设备通过语义特征提取模型以及分类模型，实现了基于待验证软件的汇编程序源文件的语义特征向量，确定待验证软件的分类结果，实现了对恶意软件的识别和验证。
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公开(公告)号：CN118779654A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410855745.X
申请日：2024-06-28
申请人： 海信集团控股股份有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06V10/72 , G06V20/40 , G06T7/73 , G06F123/02
摘要： 本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种指令数据集构建方法、装置、设备及介质，在本申请实施例中，通过多模态大模型确定视频中每个目标对应的样本运动描述，更好的对交通领域的视频内容进行了提取，使得最终构建的数据中即包含细节信息也包含时序信息，能够更好的对大模型进行训练。
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公开(公告)号：CN118133191B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410557496.6
申请日：2024-05-08
申请人： 海信集团控股股份有限公司
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06F40/30 , G10L25/30 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/82
摘要： 本申请实施例提供了一种多模态数据的目标检测方法及装置，用以解决现有技术中计算量大且场景适应性差的问题。该方法包括：确定待检测的多模态数据和检测任务，多模态数据为包括视频、声音和图像中至少一种数据类型的数据；检测任务包括至少一个检测任务文本；分别对至少一个检测任务文本和多模态数据进行信息提取，得到至少一个检测任务文本的文本抽象层信息，以及多模态数据的多模态数据抽象层信息；根据各数据类型的抽象层信息与文本数据类型的抽象层信息之间的对齐规则，确定多模态数据抽象层信息中，与文本抽象层信息匹配的目标抽象层信息；根据目标抽象层信息确定至少一个检测任务文本对应的目标检测结果。
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公开(公告)号：CN118118195A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202211522696.5
申请日：2022-11-30
申请人： 海信集团控股股份有限公司
摘要： 本申请实施例提供了一种数据处理方法及设备，用以解决现有技术中造成信息泄露，及无法有效地获取到准确的信息的问题。由于服务器在接收到访问请求后，获取访问请求中携带的接收该访问请求的用户对应的第一角色、所属的第一部门及该访问请求的目标类型，并获取发送该访问请求的用户对应的第二角色及所属的第二部门，确定第一角色、第一部门、第二角色、第二部门及目标类型的目标组合，若预先保存的具有权限的目标组合中存在与该目标组合匹配的组合，则对访问请求中携带的待处理的信息进行处理，从而可以避免所有用户均可进行信息的发布或订阅等操作，进而可以有效解决信息泄露的问题，并提高获取到的信息的准确性。
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公开(公告)号：CN117992996A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211346107.2
申请日：2022-10-31
申请人： 海信集团控股股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备及介质，一方面，由于在本申请实施例中，客户端将目标用户的第一位置数据基于预设的位置转换算法，转换成了第二位置数据，后续客户端将第二位置数据传输给云端服务器时，即使第二位置数据被盗取，盗取者也不能解析出第一位置数据，保护了用户的位置隐私的安全；另一方面，由于本申请在包含第二位置数据的区域内随机筛选出了预设数量个第三位置数据作为噪声数据，与该第二位置数据一起发送给云端服务器，有效的对该第二位置数据进行模糊化处理，即使盗取者盗取了第二位置数据以及第三位置数据，也无法确定哪个位置数据才是携带目标用户真实位置数据的数据，进一步保证了目标用户的位置隐私的安全性。
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公开(公告)号：CN118196398B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410600746.X
申请日：2024-05-15
申请人： 海信集团控股股份有限公司
IPC分类号： G06V10/25 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06F40/30 , G10L25/30 , G10L25/63 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/092
摘要： 本申请涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种目标检测方法、装置、设备及介质，用于解决相关技术下多模态数据的目标检测结果准确性低下问题，该方法包括：基于各模态类型的数据潜在嵌入特征与基准模态类型的目标潜在嵌入特征的对齐关系，分别得到每个数据潜在嵌入特征对应的目标潜在嵌入特征；数据潜在嵌入特征是基于由异构智能体采集的目标业务需求下的多模态数据得到的，多模态数据包括语音数据、图像数据和点云数据中的至少一种；基于检测任务对应的目标提示模板和各目标潜在嵌入特征，对待检测目标进行目标检测，得到检测任务的目标检测结果，每个提示模板包括至少一个检测内容；从而提高目标检测结果的准确性、可靠性，符合可信赖特性。
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公开(公告)号：CN118133191A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410557496.6
申请日：2024-05-08
申请人： 海信集团控股股份有限公司
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06F40/30 , G10L25/30 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/82
摘要： 本申请实施例提供了一种多模态数据的目标检测方法及装置，用以解决现有技术中计算量大且场景适应性差的问题。该方法包括：确定待检测的多模态数据和检测任务，多模态数据为包括视频、声音和图像中至少一种数据类型的数据；检测任务包括至少一个检测任务文本；分别对至少一个检测任务文本和多模态数据进行信息提取，得到至少一个检测任务文本的文本抽象层信息，以及多模态数据的多模态数据抽象层信息；根据各数据类型的抽象层信息与文本数据类型的抽象层信息之间的对齐规则，确定多模态数据抽象层信息中，与文本抽象层信息匹配的目标抽象层信息；根据目标抽象层信息确定至少一个检测任务文本对应的目标检测结果。
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公开(公告)号：CN117995362A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211326354.6
申请日：2022-10-27
申请人： 海信集团控股股份有限公司
摘要： 本申请涉及医疗技术领域，公开了一种确定目标体检项的方法、装置及存储介质，该确定目标体检项的方法为：基于关联体检项在相似人群和非相似人群中分别对应的指标值，确定距离系数，进而基于距离系数确定相似概率，上述关联体检项是基于目标的历史异常体检项和知识图谱确定的，针对任一个关联体检项：基于目标的与关联体检项对应的至少两个历史指标值，确定变化概率，并基于预选概率、相似概率和变化概率，确定关联体检项的目标概率，并将目标概率大于预设阈值的关联体检项确定为目标体检项，上述预选概率与关联体检项相对应，采用相似概率和变化概率来修正上述预选概率对应的关联体检项的方式，能够使目标体检项的确定更加精准。
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公开(公告)号：CN117838044A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211215662.1
申请日：2022-09-30
申请人： 海信集团控股股份有限公司
IPC分类号： A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/01 , A61B5/145
摘要： 本申请实施例提供了一种健康监测方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域，该方法包括：获取待监测对象的当前生命指标值,通过与待监测对象关联的数据校准模型，对当前生命指标值校准，获得生命指标校准值,将生命指标校准值以及待监测对象的当前状态数据，输入与待监测对象关联的基线模型,通过基线模型确定与当前状态数据匹配的目标基准范围，并基于生命指标校准值与目标基准范围之间的关联关系，获得待监测对象的健康监测结果。通过数据校准模型对待监测对象当前生命指标值进行数据校准，通过基线模型对生命指标校准值与目标基准范围之间的关联关系进行健康状态判决，有效提高了健康监测结果的准确性。
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