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公开(公告)号：CN119313232A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411460402.X
申请日：2024-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/02 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种作物生长仿真平台集成方法以及作物生长大模型构建方法，涉及农业信息预测技术领域，包括：获取每个作物在全周期的作物生长状态、作物品种特性、气候因子、土壤特性以及田间管理信息；通过语义分析得到作物在全周期的作物生长变量。对作物生长变量进行自动划分，得到作物生长的动态协变量、静态协变量和时序过程变量并进行嵌入，得到动态协变量、静态协变量和时序过程变量对应的嵌入向量；根据嵌入向量对初始大语言模型进行全参训练得到作物生长大模型。本发明在提高模型的预测精度的同时还增强了模型的泛化能力和适应性，使其能够更好地应对多变的环境条件和不同的作物品种，改善作物生长模型在作物生长状态预测中的使用效果。
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公开(公告)号：CN117973602A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410081329.9
申请日：2024-01-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/20 , G06F18/2131 , G06N20/00 , G06N3/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，提供了一种目标作物生长参数预测方法、装置及存储介质，其中，该方法包括：获取第一时间序列；将第一时间序列输入至目标模型，通过目标模型中的N个因果模块捕获频域内第一时间序列的因果属性，得到目标序列，其中，第i+1个因果模块的输入包括第i个因果模块的输入与第i个因果模块的输出；根据目标序列确定第二时间序列，第二时间段在第一时间段之后。通过本发明，解决了如何提高对未来作物生长参数的预测结果准确性问题。
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公开(公告)号：CN116578847A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310621697.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及医学数据处理技术领域，具体而言，涉及一种医学远程监督关系抽取的降噪方法、装置及设备，医学远程监督关系抽取的降噪方法包括：获取医学训练集；根据医学训练集对关系分类器进行初始训练，得到各个关系类型的预测概率；根据预测概率确定每个关系类型的不确定性；根据每个关系类型的不确定性和预测概率对样本重新分配标签；根据重分配标签的样本对医学训练集进行重构；将重构后的医学训练集输入关系分类器，输出新的预测概率；重复上述方法对关系分类器进行迭代训练，生成关系抽取模型；将医学句子输入训练好的关系抽取模型，输出预测概率。本发明通过降噪重构医学训练集的方式提高关系抽取模型对医学数据预测的准确度。
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公开(公告)号：CN106933803B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201710101838.3
申请日：2017-02-24
Applicant: 黑龙江特士信息技术有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/295 , G16H40/20 , G16H40/63
Abstract: 本发明提供了一种面向多数据源的医疗器材类实体识别方法及装置，涉及医疗实体识别技术领域。方法包括：获取原始数据中的待处理语句；将待处理语句进行单字切分，确定每个文字；根据预先训练完成的CRF训练模型，确定待处理语句中的每个文字在待处理语句中的实体标记，并确定待处理语句的实体标记序列；根据待处理语句的实体标记序列，确定待处理语句的第一组候选实体；根据预先设置的医疗器材类术语切分策略，对待处理语句进行术语切分，确定第二组候选实体；对各候选实体进行筛选，分别形成第一组医疗器材类候选实体和第二组医疗器材类候选实体；根据预先设置的判断策略确定医疗器材类实体结果。
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公开(公告)号：CN106933803A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710101838.3
申请日：2017-02-24
Applicant: 黑龙江特士信息技术有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种面向多数据源的医疗器材类实体识别方法及装置，涉及医疗实体识别技术领域。方法包括：获取原始数据中的待处理语句；将待处理语句进行单字切分，确定每个文字；根据预先训练完成的CRF训练模型，确定待处理语句中的每个文字在待处理语句中的实体标记，并确定待处理语句的实体标记序列；根据待处理语句的实体标记序列，确定待处理语句的第一组候选实体；根据预先设置的医疗器材类术语切分策略，对待处理语句进行术语切分，确定第二组候选实体；对各候选实体进行筛选，分别形成第一组医疗器材类候选实体和第二组医疗器材类候选实体；根据预先设置的判断策略确定医疗器材类实体结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102866781A
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201110187942.1
申请日：2011-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/023
Abstract: 本发明实施例提供一种音字转换方法和系统，所述方法包括：整句生成步骤，按照拼音切分路径权重计算规则，对以当前字符结尾的拼音流的所有拼音切分路径排序，选择所述所有拼音切分路径中权重值最高的第一预定数量的拼音切分路径进行整句生成；Unigram出词步骤，对所述以当前字符结尾的拼音流的所有拼音切分路径进行Unigram出词；处理步骤，将所述整句生成结果和所述Unigram出词结果进行去重和排序，获得所述以当前字符结尾的拼音流的音字转换结果。通过本实施例的方法和系统，实现了拼音到汉字的转换，通过将可能的整句或词组或汉字候选去重后按一定顺序排序，提高了整句生成效率。
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公开(公告)号：CN100465860C
公开(公告)日：2009-03-04
申请号：CN200310121628.9
申请日：2003-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/023
Abstract: 数字键盘智能拼音汉字输入方法，以“语句”为单位通过数字键盘将汉字输入到手机、电话机、传真机、或掌上类信息处理设备。使用本输入法，能同时自动处理汉字输入过程中的数字键位歧义、拼音组合歧义、和同音多字歧义。用户只需输入对应汉字拼音的数字键，系统便根据上下文在整个语句范围内调整相应的汉字，保证汉字语句的正确。输入过程中数字拼音的确认可由人工操作，也可由系统自动完成，同时，可处理其他形式的拼音输入。系统能自动学习用户知识，不断提高拼音到汉字转换的准确率。本输入法操作自然，易于学习，可减少拼音输入的击键次数，提高手机类设备的汉字输入速度。
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公开(公告)号：CN1246761C
公开(公告)日：2006-03-22
申请号：CN200410013523.6
申请日：2004-01-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/023
Abstract: 三键输入数字键盘及应用该键盘的输入方法，它涉及一种用数字键盘输入汉语拼音的键盘和方法。克服现有输入方法在输入汉语拼音时存在击键次数过多、烦琐、不易掌握等弊端。三键输入数字键盘包含数字键盘，还包含在数字键本身或在显示屏上显示的一级拼音分类布局键盘、在数字键盘本身或在显示屏上显示的二级拼音分类布局键盘、在数字键盘本身或在显示屏上显示的三级拼音分类布局键盘；步骤是：显示一级拼音分类布局键盘；输入布局中相对应的数字键；显示二级拼音分类布局键盘中相对应的子布局键盘；输入子布局中相对应的数字键；显示三级拼音分类布局键盘中相对应的子布局键盘；输入子布局中相对应的数字键；完成一个完整的汉语拼音的输入。本发明能在数字键盘上键入三次数字键输入一个拼音，不需输入确认键，具有易学性。
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公开(公告)号：CN118246601A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410412380.3
申请日：2024-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，提供一种作物生长相关趋势预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：对预先获取的作物生长趋势时序进行修补处理，为时序中每个变量配置对应的通道和相同的权重，根据权重对处理后的时序进行转化得到深层特征；利用编码器和解码器对深层特征进行编码及解码，得到第二特征，并进行后处理，得到目标预测结果。通过对作物生长趋势时序进行修补处理及通道分配得到深层特征，利用编码器、解码器依次对转化后的深化特征进行编码及解码及后处理得到目标预测结果，提高时序预测准确性和预测效率，同时使得处理后的深层特征适配不同的编码器和解码器，有效提高了时序预测的通用性。
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公开(公告)号：CN118246535A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410452961.X
申请日：2024-04-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种辩证知识迁移学习方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域。该方法包括：构建任务数据库；利用多个第一智能体针对未处理过的多模态问答任务进行多角度决策，当每个第一智能体输出的决策信息满足预设置信条件时，将每个决策信息整合成辩证知识；返回多角度决策的步骤直至遍历任务数据库中所有多模态问答任务，得到多个辩证知识并构建辩证知识库；基于辩证知识库训练预设的第二智能体，得到目标智能体。本发明通过多个第一智能体进行多角度决策得到全面且可靠的辩证知识，并基于辩证知识库训练第二智能体，有效降低了单个目标智能体在进行复杂推理时出现幻觉的概率，提高单一的目标智能体处理多模态问答任务的可靠性。
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