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公开(公告)号：CN114637730A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210292240.8
申请日：2022-03-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/174 , G06F3/06
Abstract: 本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种模型文件的压缩的方法、装置、系统及存储介质。该方法包括：获取待处理模型文件，对待处理模型文件进行解析处理，获得解析之后的解析数据，遍历解析数据，获取解析数据中的各个构件，分别识别每一个构件属性，记录冗余构件与初始构件之间的位置关系后，删除冗余构件，根据位置关系和删除冗余构件后的待处理模型文件，确定压缩后的目标模型文件。通过对冗余构件的删除，极大的节省了空间，同时，由于记录了冗余构件与初始构件之间的位置关系，在需要的情况下，可以按照对应的位置关系，将初始构件映射到已经被删除的冗余构件所在的位置中，在压缩了文件占用空间大小的同时保证了文件的完整性。
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公开(公告)号：CN115545006B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202211233797.0
申请日：2022-10-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/232 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供一种规则脚本生成方法、装置、计算机设备及介质，包括：获取待处理的自然语言规则条文，对自然语言规则条文进行拆解，得到元组拆解数据；基于知识图谱中已有的领域知识，对元组拆解数据进行纠错，得到元组拆解表，领域知识为用于与构建规则脚本规则相关的知识；基于上下文的关联对元组拆解表中的各个元组拼接，得到自然语言规则条文对应的目标规则脚本。通过本发明，通过利用知识图谱，对输入的待处理自然语言规则条文进行自动校验，根据输入的内容进行自动上下文关联，形成自然语言规则条文对应的规则脚本，无需依靠人工大量交流。针对人类处理及AI程序处理两种情况，本方式通过利用知识图谱对结果正确性进行约束。
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公开(公告)号：CN115544626B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211296564.5
申请日：2022-10-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种子模型抽取方法、装置、计算机设备及介质，包括：获取源数据与用户需求，源数据包括互相关联的节点与边；基于源数据与用户需求，生成数据内容规则集，数据内容规则集为与子模型抽取相关的规则集合；基于数据内容规则集，对源数据进行筛选，得到标注为保留的根节点集合；对标注为保留的根节点集合进行属性筛选，得到属性节点，输出标注为保留的属性节点和与属性节点关联的边集合，得到子模型，子模型与源数据数据格式一致。通过本发明，提供一种支持细粒度子图节点过滤的方法，通过在源数据中进行原位处理，实现细粒度且灵活的属性信息过滤，得到保持源数据格式、内容精简且信息失真少的子模型数据。
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公开(公告)号：CN115545006A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211233797.0
申请日：2022-10-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/232 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供一种规则脚本生成方法、装置、计算机设备及介质，包括：获取待处理的自然语言规则条文，对自然语言规则条文进行拆解，得到元组拆解数据；基于知识图谱中已有的领域知识，对元组拆解数据进行纠错，得到元组拆解表，领域知识为用于与构建规则脚本规则相关的知识；基于上下文的关联对元组拆解表中的各个元组拼接，得到自然语言规则条文对应的目标规则脚本。通过本发明，通过利用知识图谱，对输入的待处理自然语言规则条文进行自动校验，根据输入的内容进行自动上下文关联，形成自然语言规则条文对应的规则脚本，无需依靠人工大量交流。针对人类处理及AI程序处理两种情况，本方式通过利用知识图谱对结果正确性进行约束。
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公开(公告)号：CN114741750A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210280009.7
申请日：2022-03-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明揭示了一种模型简化方法、装置、电子设备及存储设备，涉及建筑领域。该方法包括：获取目标模型中的至少一个目标几何实例；对各目标几何实例进行几何离散化处理，生成各目标几何实例对应的离散网格数据；对离散网格数据进行简化，基于简化后的数据对目标模型进行更新，以实现对目标模型简化。采用该方法对离散网格数据进行简化，基于简化后的数据对目标模型进行更新，实现了对目标模型的简化。从而使得简化后的目标模型便于分享和交换。且上述方法能有效识别并去除目标模型的局部细节特征，只保留目标模型的主体轮廓，从而有效降低目标模型的几何复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101791533B
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201010122728.3
申请日：2010-03-12
Applicant: 清华大学
IPC: B01J20/06 , B01J20/30 , C02F1/28 , C02F1/58 , C02F101/14
Abstract: 本发明涉及一种高效除氟的锰-铈复合吸附剂的制备方法，制备原料为可溶二价锰盐和可溶性三价铈盐，反应摩尔配比Mn/Ce为0.5～25；首先制备上述摩尔配比的混合盐溶液，在充分电磁搅拌条件下，利用NaOH将混合盐溶液pH调至7.4～9.0，得到沉淀，对沉淀产物进行水洗，80～600℃下干燥至恒重后即可。制得的吸附剂对氟的亲和性很好，吸附量比活性氧化铝的吸附量高10倍以上，适于吸附的pH范围宽，性能稳定，非常适合应用于饮用水的除氟。
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公开(公告)号：CN115982414B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211625638.5
申请日：2022-12-16
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种图数据处理与增量存储方法、装置及计算机设备，包括：对目标图数据进行预处理；分别计算各节点的哈希值；根据目标图数据中各类节点的数量，确定各类型的节点的前缀空间的数量，以及各前缀空间的前缀值；根据各节点的哈希值以及节点类型，将各节点分配到节点类型对应的前缀空间；根据各节点的哈希值以及所属前缀空间的空间容量，分别计算各节点引用编号的后缀值；分别将各节点所属前缀空间的前缀值与引用编号的后缀值进行串联，得到各节点的引用编号；对各节点按照引用编号进行排序，按照排序结果得到目标图数据的线性存储数据结构；对线性存储数据结构进行增量存储。执行本发明能准确剔除与已有数据等效的节点，节省存储空间。
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公开(公告)号：CN114817647A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210469593.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种子图检索的方法、装置及电子设备，该方法包括：通过获取用户的检索需求；将检索需求按照预设的转换规则转化为子图模板和值约束规则；基于子图模板和值约束规则建立规则链条；将规则链条输入预设知识图谱进行检索得到符合规则链条的子图。本发明通过建立规则链条，直接从知识图谱中筛选与规则链条匹配的子图，降低了数据处理量，节省了大量的计算资源，同时计算速度更快，有效提高了检索效率。
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公开(公告)号：CN115543485B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211302604.2
申请日：2022-10-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种数据转换配置生成方法、装置、计算机设备及介质，包括：获取用户数据交换的需求列表及预设知识库；基于知识库，确定每个需求项到源格式的源映射以及其到目标格式的目标映射；基于每个需求项对应的源映射和目标映射，生成从源格式的数据类型到目标格式的数据类型的传递映射集合；基于传递映射集合，生成符合需求列表的数据转换配置。通过本发明，以用户需求项为中心，可以同时扩展关联多种数据模式，无需数据提供方与数据使用方对自身软件进行修改，可以利用一致的传递映射内容，输出多种不同的配置文件格式，从而减少适配不同软件所需的开发工作量，提高用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN114637730B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202210292240.8
申请日：2022-03-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/174 , G06F3/06
Abstract: 本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种模型文件的压缩的方法、装置、系统及存储介质。该方法包括：获取待处理模型文件，对待处理模型文件进行解析处理，获得解析之后的解析数据，遍历解析数据，获取解析数据中的各个构件，分别识别每一个构件属性，记录冗余构件与初始构件之间的位置关系后，删除冗余构件，根据位置关系和删除冗余构件后的待处理模型文件，确定压缩后的目标模型文件。通过对冗余构件的删除，极大的节省了空间，同时，由于记录了冗余构件与初始构件之间的位置关系，在需要的情况下，可以按照对应的位置关系，将初始构件映射到已经被删除的冗余构件所在的位置中，在压缩了文件占用空间大小的同时保证了文件的完整性。
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