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公开(公告)号：CN108877176A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810683114.9
申请日：2018-06-28
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开了一种物联网气无线自动远传抄表系统，旨在提供一种传输距离远、抄表效率高、人员投入少、可以实时监控表具运行状态的无线燃气自动抄表系统。本发明通过下述技术方案予以实现：智能燃气表以窄带物联网NB‑IoT方式物联网接运营商服务器，通过运营商服务器上传数据采集计算机，数据采集计算机通过数据采集与数据监控分析管理软件，按燃气公司定价标准计算燃气费并提供收费手段，通过计算机网络把数据传送到数据库服务器中，根据用户注册信息向用户业主发送提醒短信，并在燃气公司各营业网点计算机上以网络网页的形式显示查询缴费通知单，或通过设于智能燃气表具内的光电或电磁电子装置，在用户智能燃气表液晶屏显示相应信息。
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公开(公告)号：CN108717802A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810683107.9
申请日：2018-06-28
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种停车场车位无线导引自助管理系统，旨在提供一种能够方便车主自动引导进入空闲泊车位，提高停车场管理水平的停车场车位无线引导自助管理系统。本发明通过下述技术方案予以实现：安装在车位上的无线地磁传感器、停车信息管理平台和停车信息发布平台，其特征在于：安装在各车位上的无线地磁传感器利用窄带物联网NB-IoT与停车信息管理平台无线连接交互信息，停车信息管理平台通过窄带物联网NB-IoT获取各停车位无线地磁传感器信息，将实时采集车位的信息通过停车信息发布平台向用户提供车位引荐，将车位的位置信息传输给手机或车载导航系统，导航系统根据车位位置信息，指引车主快速将车辆到达停车位。
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公开(公告)号：CN118133028B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410558199.3
申请日：2024-05-08
Applicant: 中国电子科技集团公司第十研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/2321 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种面向非对称跨域多模态数据的协同处理方法，包括：S1：根据设定类别获取不同模态的数据；S2：对不同模态的数据进行自增强和互增强操作，得到扩增后的跨模态样本数据；S3：构建异质跨模态数据表示学习模型，采用自监督对比表征方式对模型进行训练；S4：根据模型输出的特征向量，在本征对比空间进行聚类，将同一实例的跨模态数据进行关联，得到关联对；S5：基于关联好的跨模态数据，融合专家判别反馈，对异质跨模态数据表示学习模型进行优化训练。本发明通过异质跨模态数据的自增强和互增强，解决了当下数据困境的问题，同时对模型进行反馈优化训练，实现多模态特征层的度量和运算，提高了模型输出结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117454986A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311749356.0
申请日：2023-12-19
Applicant: 中国电子科技集团公司第十研究所
IPC: G06N5/025 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/2415 , G06F18/26
Abstract: 本发明公开了一种可交互学习的业务专家思维数字化及动态演进系统，属于智能认知领域，包括：要素信息形成模块，用于形成要素信息；要素信息分类采集模块，用于对要素信息进行分类，分类后采取不同的方法进行信息采集；业务专家思维要素表示框架构建及更新模块，用于构建业务专家思维要素表示框架，基于图论对多业务专家思维要素进行融合；提取业务专家思维的行为特征和非行为特征，挖掘业务专家思维的网络特征，找到相应思维模式进行推荐；采用深度置信神经网络模型对业务专家思维知识进行持续迭代更新。本发明学习挖掘专家思维模式，实现专家思维的演进，为后续业务专家思维要素的形态表示、构建及更新、推荐使用等提供支持。
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公开(公告)号：CN117033608A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311266604.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 中国电子科技集团公司第十研究所
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的知识图谱生成式问答方法及系统，所述方法包括：构建大语言模型微调训练数据，训练数据包括提示语句、问题集和答案集；其中，提示语句包括提示模版和实例数据；基于LoRA微调大语言模型；通过子图检索策略为经LoRA微调后的大语言模型提供问答知识库；将经LoRA微调后的大语言模型作为问答推理模型，将问题文本输入问答推理模型，问答推理模型基于提供的问答知识库，生成问题答案。本发明的大模型不再仅根据问题文本生成答案，而是将图谱信息与问题共同构建为模型提示语句，生成问题答案，从而保证答案更准确、可溯源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116720746A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310597925.8
申请日：2023-05-25
Applicant: 中国电子科技集团公司第十研究所
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种战略博弈建模与状态推演装置及系统，属于基于博弈论的推演装置领域，包括博弈者数量确定单元，用于确定博弈者数量；博弈策略空间确定单元，用于根据当前博弈状态，确定博弈方所有可能采取的博弈策略；博弈收益计算单元，用于构建博弈收益量化评估函数，综合考虑不同维度的收益与损失，计算博弈收益；博弈策略优化单元，用于利用动态演化方程，确定当下最优的博弈策略；博弈状态推演单元，用于通过计算折扣累积收益，推演最终博弈状态。本发明通过量化建模的方式，实现了战略博弈状态的推演预测。
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公开(公告)号：CN116100548A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310102837.6
申请日：2023-01-19
Applicant: 中国电子科技集团公司第十研究所
Abstract: 本发明提供了一种智能认知机器人系统架构，包括基础模块、智能感知模块、人机交换模块、智能认知模块以及运动控制模块；基础模块，提供系统运行的基础组件；智能感知模块，用于获取人体生理特征信息、脑电特征信息和环境特征信息；人机交互模块，提供感觉通道和动作通道与计算机环境进行交互；智能认知模块，根据人机交互模块和智能感知模块所获取的信息，通过理解计算、推理预测为机器人提供行为控制与决策判断的能力；运动控制模块，用于行为控制指令实现机器人的运动控制。本发明系统性提升了智能认知机器人的人机交互准确性和信息有效传达能力、内外部感知能力，加强了信息获取能力及内部组件间的联系，使智能认知机器人应用空间更广。
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公开(公告)号：CN112288091B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202011195532.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开的一种基于多模态知识图谱的知识推理方法，旨在使知识推理可信度和准确度更高，具备更强建模和推理能力。本发明通过下述技术方案实现：基于大规模知识库的多跳推理，对不同的信息进行融合；通过属性图嵌入对属性缺失图进行属性补全，从非结构化、半结构化文档或句子中提取结构化信息，通过异构图嵌入对多模态知识图谱多类型特性构建动态异构图嵌入模型，实现半结构化知识、结构化知识以及非结构化不同类型知识的特征学习，得到多模态知识图谱特征，并作为基于图神经网络GNN开展知识推理的输入；生成推理路径，构建多条类型推理路径；计算图上节点类型的分类、边预测、频繁子图，生成知识推理任务，完成多步复杂知识推理。
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公开(公告)号：CN113592911B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202110877443.9
申请日：2021-07-31
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种表观增强深度目标跟踪方法，能够在不改变骨干网结构的前提下降低设计复杂度，并具有一定通用性。本发明通过下述技术手段实现：通过观察跟踪算法当前的跟踪情况，寻找搜索区域中和模版相似的物体，针对目标尺度变化趋势去自适应地调整搜索区域的大小；将模板图像和自适应搜索区域送入SiamRPN++框架，完成检测器的初始化，得到候选框的得分排序并构成图片库；再根据颜色、HOG、LBP三种传统表观信息，分别对候选框和模板图片进行色彩分布、形态特征和纹理特征的目标匹配，利用表观信息进行相似性度量计算，得到新的属性得分并进行投票，获取第二个图片库中表观信息最相似的候选框图片，将其设为本帧预测目标。
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公开(公告)号：CN114627154A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210267567.X
申请日：2022-03-18
Applicant: 中国电子科技集团公司第十研究所
Abstract: 本发明提供了一种在频域部署的目标跟踪方法，包括：步骤1、对目标图像数据与待跟踪图像数据进行预处理；步骤2、将预处理后的图像数据变换到频域，并转换成张量形式；步骤3、选取所需数量的静态通道，并将频域下的张量联结；步骤4、将联结后的张量输入到训练好的卷积神经网络，输出目标图像数据与待跟踪图像数据对应的图像特征图；步骤5、对步骤4得到的图像特征图进行互相关操作，得到响应图，从响应图中即可得到目标的跟踪位置。本发明提出的方案在频域进行建立和训练了目标跟踪深度神经网络，利用DCT变换避免了传统频域计算的虚部运算，减少了计算复杂度；在计算复杂度降低的基础上，保持了跟踪准确度。
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