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公开(公告)号：CN113065357A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110360512.9
申请日：2021-04-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/205 , G06F40/186 , G06F16/33 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/10 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种文档自动编制方法及装置，该方法包括：获取待处理的电力文档；提取所述电力文档的语义表示；基于推理模型对所述电力文档的语义表示进行理解与分析；根据所述电力文档的理解分析结果，对所述电力文档进行摘要提取以获得组稿内容，所述组稿内容为对所述电力文档组稿的基础。本发明结合电力系统特点和公司经营需求，应用人工智能技术，实现公文、工单票据及巡检报告等类型的电力文档自动组稿，减少重复性文字编写及格式合规审查工作，提高办公人员工作效率。
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公开(公告)号：CN113065346A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110361172.1
申请日：2021-04-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了文本实体的识别方法及相关装置，其中，方法包括：从待处理文本序列中获取指代同一概念的实体表述；实体表述用于实体归一化；将实体表述转换为预设长度的表述向量；对待处理文本序列进行词嵌入处理，得到向量；对向量中用于实体识别的上下文特征进行编码，得到编码向量；对表述向量与编码向量进行拼接，得到拼接向量；将拼接向量解码为待处理文本序列的预测序列。本申请以向量为纽带将实体归一化和实体识别在向量空间上的联结起来。拼接向量既包含了实体归一化的信息，也包含了实体识别的信息，并且，实体归一化信息作用于实体识别。由于实体识别利用了实体归一化的信息，从而，使得实体识别结果更全面，提高实体识别的准确性。
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公开(公告)号：CN112910861A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110068581.2
申请日：2021-01-19
申请人： 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公共了一种基于群组认证和分段鉴权的电力物联网终端设备认证方法，对于请求接入电力物联网的终端设备，首先依据多维度的群组特性对终端设备进行动态群组划分，在各群组内部产生领头设备，之后依据分段鉴权的方法在物联管理平台和边缘物联代理、边缘物联代理和领头设备、领头设备和群组内终端设备之间进行基于身份信息的一对一认证，最终终端设备、领头设备、边缘物联代理和物联管理平台建立信任传递链，具有完整信任传递链的设备准许接入，任何一环未通过认证的设备则不被允许接入。该方法可以节约认证流程，提升认证效率，释放大量网络资源和降低计算量，且对于意图非法访问、接入电力物联网的假冒设备和恶意设备具有很好的拒止作用。
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公开(公告)号：CN110851864A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911085584.6
申请日：2019-11-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06F21/62 , G06F40/279
摘要： 本发明属于大数据技术及信息安全技术领域，具体涉及一种敏感数据的识别处理方法及系统。包括：根据安全目标确定安全子目标；分析数据集合中各数据项对各所述安全子目标的影响；根据各所述数据项所影响的安全子目标的数量确定敏感数据项；对所述敏感数据项进行脱敏处理。上述技术方案为了有效识别敏感数据项，从安全目标出发，通过对安全目标采用至上而下的方法分解出安全子目标，然后逐个分析数据结合中各数据项对安全子目标的影响，使得数据脱敏能够更加有针对性的进行。
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公开(公告)号：CN108829707A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810410708.2
申请日：2018-05-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明旨在提供跨业务域的大数据智能分析系统及方法，以解决现有技术方案中预计算时间过长、结果数据量过大的问题。系统包括数量立方体逻辑模型构建模块、数量立方体构建模块和查询分析服务模块。方法包括获取待分析业务数据的元数据，并根据待分析业务数据的元数据构建数量立方体逻辑模型，基于维度定义获取各维度组合；从各维度组合中选取被查询概率大于设定值的维度组合作为选定维度组合；根据选定维度组合和度量定义对待分析业务数据进行预计算以得到各选定维度组合的度量值；根据选定维度组合及其度量值构建数量立方体；根据数据立方体建立索引。有益技术效果：减少构建数据立方体所需的维度组合种类，进而预计算的计算量和计算时间。
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公开(公告)号：CN118149825A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410349252.9
申请日：2024-03-26
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明公开了一种电力机器人自动导航方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取电力机器人四周的障碍物位置信息，并将障碍物位置信息作为电力机器人的控制器的第一输入变量；设置电力机器人和巡检点的直线路径，并将直线路径和电力机器人的前进方向之间的角度作为控制器的第二输入变量，以及将电力机器人的转向角度作为控制器的输出变量；设置模糊集合；根据第一输入变量、第二输入变量、输出变量和模糊集合建立模糊规则；将输出变量作为隶属度的论域，得到输出变量的隶属度函数，并根据隶属度函数对输出变量进行去模糊化得到输出变量的具体值，以使电力机器人根据具体值完成导航。本发明采用模糊技术使电力机器人能够有效躲避四周的障碍物。
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公开(公告)号：CN116665020B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310943802.5
申请日：2023-07-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明提供了一种基于算子融合的图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取用户输入的模型参数，建立视觉模型，并对视觉模型进行解析，获取算子连接图；根据预设的融合规则和算子连接图，获取全部可能的算子融合策略；再根据预设的优化目标函数，对算子融合策略进行筛选；根据筛选后的算子融合策略执行算子融合操作，获取融合后的视觉模型；再获取待识别图像，并将待识别图像输入所述融合后的视觉模型，通过融合后的视觉模型，输出图像识别结果。本发明通过对算子融合策略的计算复杂度进行筛选，以快速且高效的方法确定全局最优的算子融合策略，避免了陷入局部最优解的同时，实现了视觉模型计算效率的提升。
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公开(公告)号：CN112598599B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011591947.6
申请日：2020-12-29
申请人： 南京大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06F30/27
摘要： 本发明公开了一种高光谱图像的去噪模型训练方法及去噪方法。其去噪模型训练方法包括如下步骤：(1)对获取的高光谱图像数据集做预处理，获得无噪数据集，然后加入不同方差的高斯白噪声，生成有噪数据集；(2)对方差扩充维度，得到与图像同等大小的噪声水平图；(3)将有噪数据集和噪声水平图构成样本数据组进行训练，得到噪声估计子网络模型；(4)利用噪声估计子网络模型预测得到噪声水平图，并将噪声水平图和有噪数据合并，与无噪数据集作为样本数据组进行训练，得到高光谱图像去噪模型。本发明采用了训练子网络的方法估计噪声方差，使得去噪模型不仅对高光谱图像去噪效果显著，而且实现了处理不同噪声方差的盲去噪效果。
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公开(公告)号：CN117592475A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311454391.X
申请日：2023-11-01
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种实体识别方法及相关装置，所述方法包括：获取待识别文本序列；基于第一编码器和第二编码器对所述待识别文本序列进行编码，得到初始向量，其中，所述第二编码器基于提取器和预设的编码规则进行编码；将所述初始向量传递给解码器进行解码，得到目标向量；将所述目标向量作为所述待识别文本序列的预测序列。上述过程中，采用第二编码器中提取器和预设编码进行编码，不再基于词典与知识库进行编码，避免了而现有的词典覆盖有限，很多语料存在缺乏对应领域的词典的情况，实体归一化后得到的文本实体的准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN116704266B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310935029.8
申请日：2023-07-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
摘要： 本申请公开一种电力设备故障检测方法、装置、设备及存储介质，涉及电力物联网安全技术领域，能够提高电力设备的故障检测精度和检测效率。具体方案包括：获取原始图像数据集，并进行类型划分，得到第一数据集和第二数据集，第一数据集中为电力设备正常运行的图像数据，第二数据集为电力设备故障的图像数据；对第二数据集进行数据增强，得到第二目标数据集；利用第一数据集训练预设的初始多尺度卷积神经网络模型，得到中间多尺度卷积神经网络模型；利用第一数据集和第二目标数据集训练中间多尺度卷积神经网络模型，得到目标多尺度卷积神经网络模型；将实时采集的电力设备图像输入至目标多尺度卷积神经网络模型中，得到电力设备的故障检测结果。
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