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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113819545A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111048448.7
申请日：2021-09-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种墙体结构，该结构包括可控辐射层、温控变色相变墙体，所述可控辐射层为双层天空辐射冷却材料，所述双层天空辐射材料中间填充有相变材料，所述温控变色相变墙体为内部填充有相变材料的承重墙体，所述可控辐射层及温控变色相变墙体之间为空气隙，所述温控变色相变墙体内为相变材料与温控变色粉末的混合物。所述墙体设有检测室外温度的温度传感器。所述可控辐射层的上端、下端及温控变色相变墙体的上端和下端均开有通风口，每个风口均设有风口开合装置。本发明适用于室内温度控制、通风系统设计与建造，有效缓解了建筑节能领域的痛点问题，有很好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN113819545B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111048448.7
申请日：2021-09-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种墙体结构，该结构包括可控辐射层、温控变色相变墙体，所述可控辐射层为双层天空辐射冷却材料，所述双层天空辐射材料中间填充有相变材料，所述温控变色相变墙体为内部填充有相变材料的承重墙体，所述可控辐射层及温控变色相变墙体之间为空气隙，所述温控变色相变墙体内为相变材料与温控变色粉末的混合物。所述墙体设有检测室外温度的温度传感器。所述可控辐射层的上端、下端及温控变色相变墙体的上端和下端均开有通风口，每个风口均设有风口开合装置。本发明适用于室内温度控制、通风系统设计与建造，有效缓解了建筑节能领域的痛点问题，有很好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN119558413B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510128496.9
申请日：2025-02-05
Applicant: 西交网络空间安全研究院 , 西安交通大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06N3/006 , G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/36
Abstract: 本申请提供了一种基于智能体辩论机制的知识图谱问答方法和装置，包括：确定目标提问语句中的目标语义实体，从目标知识图谱数据库中，确定目标语义实体对应的第一语义关系，基于第一语义关系，采用多智能体辩论机制将目标提问语句转换为第一单跳查询语句，从目标知识图谱数据库中，确定与第一单跳查询语句中的第一语义实体相匹配的第二语义关系，基于目标提问语句和第二语义关系，生成目标提问语句对应的目标回答语句，能够在一定程度上提升目标回答语句的推理延伸性，提升目标回答语句与目标提问语句之间的匹配度，从而可以在一定程度上提升大语言模型的推理能力。
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公开(公告)号：CN116743555A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310437633.8
申请日：2023-04-21
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L41/069 , H04L41/14 , H04L41/16
Abstract: 本发明提供了一种鲁棒多模态网络运维故障检测方法、系统及产品，涉及网络运维技术领域，所述方法包括：步骤1，将日志文件输入对应的单模态模型中，提取日志文件的特征表示；步骤2，将KPI指标的时间序列输入对应单模态模型中，提取KPI时间序列的特征表示；步骤3，将步骤1和步骤2中提取的不同模态的特征表示进行信息融合，得到多模态特征向量；步骤4，将步骤3中的所述多模态特征向量输入至第一分类器中，得到对应的输出；步骤5，将步骤1中的特征输入至单模态特征提取器中，得到对应的输出；步骤6，将步骤4和步骤5的输出进行信息融合，得到融合信息结果，将所述融合信息结果进行运算，得到最终预测结果。
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公开(公告)号：CN119558413A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510128496.9
申请日：2025-02-05
Applicant: 西交网络空间安全研究院 , 西安交通大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06N3/006 , G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/36
Abstract: 本申请提供了一种基于智能体辩论机制的知识图谱问答方法和装置，包括：确定目标提问语句中的目标语义实体，从目标知识图谱数据库中，确定目标语义实体对应的第一语义关系，基于第一语义关系，采用多智能体辩论机制将目标提问语句转换为第一单跳查询语句，从目标知识图谱数据库中，确定与第一单跳查询语句中的第一语义实体相匹配的第二语义关系，基于目标提问语句和第二语义关系，生成目标提问语句对应的目标回答语句，能够在一定程度上提升目标回答语句的推理延伸性，提升目标回答语句与目标提问语句之间的匹配度，从而可以在一定程度上提升大语言模型的推理能力。
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