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公开(公告)号：CN115186047B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210837366.9
申请日：2022-07-15
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种交通流量动态图重构方法、相关装置及计算机程序产品，涉及深度学习、动态图重构、变分推断等人工智能技术领域。该方法包括：获取构成目标动态图的各时刻快照，该目标动态图用于记录交通流量信息，各时刻快照中包括存在部分节点信息缺失的目标快照；根据各时刻快照分别生成每个节点的吸引流量隐式表征和发出流量隐式表征；融合吸引流量隐式表征和发出流量隐式表征的非线性特征，得到融合特征；利用多层感知机处理每个节点的融合特征，得到起点终点流量估计矩阵；基于起点终点流量估计矩阵中任意起点终点对的交通流量信息，重构目标快照所缺失的部分节点信息。应用该方法可准确的补全动态图中缺失的部分节点信息。
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公开(公告)号：CN115187698A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210837371.X
申请日：2022-07-15
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种动态图重构方法、装置、电子设备、可读存储介质及程序产品，涉及度学习、动态图重构、变分推断等人工智能技术领域。该方法包括：获取目标模态的目标动态图，并根据构成目标动态图的各时刻快照确定各节点的第一隐式表征；获取不同于目标模态的其它模态的辅助动态图，并根据构成辅助动态图的各时刻快照确定各节点的第二隐式表征；拼接相同节点的第一隐式表征和第二隐式表征，得到各节点的拼接特征；对各节点的拼接特征进行非线性处理，并基于处理得到的非线性特征重构得到新动态图。该方法在目标模态的目标动态图基础上通过结合其它模态的辅助动态图，得以能够切实改善普遍存在的数据稀疏问题。
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公开(公告)号：CN116229714B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202310117594.3
申请日：2023-02-09
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/052 , G06F16/2458 , G06F16/29
Abstract: 本公开提供了一种交通特征获得方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理领域，尤其涉及智能交通领域。具体实现方案为：获得不同时间段内目标区域中拥堵路段的第一描述信息；基于所获得的第一描述信息，确定表征目标区域中拥堵路段随时间变化的第一变化信息；获得不同时间段中基准时刻下目标区域中各类型路段的第二描述信息；基于所获得的第二描述信息、拥堵传播率对应的预设值以及拥堵疏通率对应的预设值进行信息拟合，得到与第一变化信息拟合成功的第二变化信息；基于第二变化信息对应的拥堵传播率的取值以及拥堵疏通率的取值，获得目标区域的交通特征。应用本公开实施例提供的方案可以提高获得交通特征时的效率。
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公开(公告)号：CN116229714A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310117594.3
申请日：2023-02-09
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/052 , G06F16/2458 , G06F16/29
Abstract: 本公开提供了一种交通特征获得方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理领域，尤其涉及智能交通领域。具体实现方案为：获得不同时间段内目标区域中拥堵路段的第一描述信息；基于所获得的第一描述信息，确定表征目标区域中拥堵路段随时间变化的第一变化信息；获得不同时间段中基准时刻下目标区域中各类型路段的第二描述信息；基于所获得的第二描述信息、拥堵传播率对应的预设值以及拥堵疏通率对应的预设值进行信息拟合，得到与第一变化信息拟合成功的第二变化信息；基于第二变化信息对应的拥堵传播率的取值以及拥堵疏通率的取值，获得目标区域的交通特征。应用本公开实施例提供的方案可以提高获得交通特征时的效率。
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公开(公告)号：CN119849553A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411855816.2
申请日：2024-12-16
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06N3/0455 , G06N20/00 , G06N3/047 , G06F16/29 , G06F40/166
Abstract: 本公开提供了一种基于大模型的目标序列生成方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，具体为大模型、自然语言处理、深度学习等技术领域。基于大模型的目标序列生成方法包括：基于大模型获得的候选序列元素的预测概率，确定所述候选序列元素对应的候选路径的质量分数；基于所述质量分数对所述候选路径进行剪枝，以获得剪枝后路径；基于所述预测概率确定目标搜索宽度，以及，基于所述目标搜索宽度，在所述剪枝后路径对应的候选序列元素中，确定目标序列元素；基于所述目标序列元素生成目标序列。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117114157A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210531827.X
申请日：2022-05-13
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F16/901 , G06F17/18 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06Q50/00 , G06Q50/26
Abstract: 本公开提供了一种链接的预测方法、链接预测模型的训练方法和装置，涉及人工智能领域，具体涉及图神经网络和深度学习技术领域，可应用于智慧城市和智能交通等场景下。链接的预测方法的具体实现方案为：根据历史时刻下针对目标对象的完整图的第一图信息，确定针对历史时刻的隐式信息；隐式信息表征针对目标对象的完整图的时间依赖信息；根据隐式信息和当前时刻下针对目标对象的参考图的第二图信息，确定当前时刻下属于目标对象的多个第一对象的第一嵌入信息的后验分布信息；以及根据后验分布信息和第二图信息，确定多个第一对象彼此之间的第一完整链接信息。
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公开(公告)号：CN115169471A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210844680.X
申请日：2022-07-18
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开提供了一种确定群体记忆特征的方法和记忆网络的训练方法、装置，涉及人工智能领域，具体涉及大数据和深度学习等技术领域，可应用于智能推荐等场景。确定群体记忆特征的方法包括：根据目标对象对常驻区域的访问数据，确定目标对象针对常驻区域的访问特征；根据访问特征和多个区域中每个区域的访问记忆特征，确定目标对象与每个区域之间的关联强度；以及以关联强度为权重，根据多个区域的访问记忆特征确定目标对象对多个区域的群体记忆特征，其中，区域的访问记忆特征是根据参考对象对区域的访问数据确定的，区域为针对参考对象的异地区域。
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公开(公告)号：CN114969577A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210839755.5
申请日：2022-07-18
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种兴趣点推荐方法和兴趣点推荐模型的训练方法、装置，涉及人工智能领域，具体涉及大数据、度量学习和深度学习等技术领域，可应用于智能推荐等场景。兴趣点推荐方法的具体实现方案为：根据目标对象对常驻区域的访问数据和多个兴趣点所属区域的访问记忆特征，确定目标对象的偏好特征；根据偏好特征与多个兴趣点中每个兴趣点的空间约束特征之间的差异，确定多个兴趣点中针对目标对象的待推荐兴趣点，其中，区域的访问记忆特征是根据参考对象对区域的访问数据确定的，区域为针对参考对象的异地区域；空间约束特征是根据多个兴趣点彼此之间的位置关系确定的。
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公开(公告)号：CN119990304A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411864659.1
申请日：2024-12-17
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F40/35
Abstract: 本公开提供一种意图问题的生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及自然语言处理、深度学习、大语言模型等人工智能技术领域。其中，意图问题的生成方法包括：获取查询内容，根据所述查询内容得到目标任务类别；获取与所述目标任务类别对应的目标第一提示文本，使用目标大语言模型，根据所述目标第一提示文本与所述查询内容，生成多个候选文本；根据所述多个候选文本的语义向量，得到与所述查询内容对应的目标模糊值；基于所述目标模糊值，获取与所述目标任务类别对应的目标第二提示文本；使用所述目标大语言模型，根据所述目标第二提示文本与所述查询内容，生成与所述查询内容对应的意图问题。
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公开(公告)号：CN116304385A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310194129.X
申请日：2023-02-24
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/951 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本公开公开了中文网页兴趣点检索方法、装置及电子设备，涉及神经网络技术领域和云计算技术领域。解决了模型训练过程中，仅对网页的纯文本内容进行预训练，导致忽视网页数据中的位置结构信息，进而造成模型学习表征过于单一，影响下游任务信息抽取的准确性的技术问题，具体实现方案为：响应于用户选取兴趣点的指令，获取包含所述兴趣点的目标网页的目标网页数据；将所述目标网页数据输入到中文网页预训练模型中，得到所述兴趣点对应的目标属性信息；展示所述目标属性信息。
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