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公开(公告)号：CN118427455A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410634677.4
申请日：2024-05-21
申请人： 航天宏康智能科技(北京)有限公司
IPC分类号： G06F16/9536 , G06F17/16 , G06F17/14
摘要： 本公开关于项目推荐方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：基于用户与项目之间的历史交互信息，计算归一化拉普拉斯矩阵；计算预设多个尺度中每个尺度下的可学习系数与哈尔小波的乘积之和，作为谱滤波器函数；利用谱滤波器函数过滤归一化拉普拉斯矩阵，获得图小波基；基于预设初始输入矩阵，针对谱图小波协同过滤模型进行训练；基于训练完成之后获得的谱图小波协同过滤模型，向用户推荐项目中未与用户发生过交互的项目。在本公开中，基于图小波设计谱滤波器来研究图谱协同过滤，能够捕获更多的尺度信息，即利用小波变换可以有效地学习到用户和项目之间的交互偏好，进而可以提高向用户推荐用户真正感兴趣的项目的准确率。
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公开(公告)号：CN118377846A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410558036.5
申请日：2024-05-07
申请人： 航天宏康智能科技(北京)有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本公开提供一种估计事件之间的因果强度的方法和装置，所述方法包括：获取第一输入数据，其中，第一输入数据包含两个事件文本；从外部因果知识库进行搜索，以获取与两个事件文本中的核心触发词分别匹配且方向性一致的信息增强词，或分别与两个事件文本中的核心触发词语义相似度最高且方向性一致的信息增强词；将两个事件文本分别与对应的信息增强词进行拼接，得到第二输入数据；基于第一输入数据和第二输入数据的语义信息，对两个事件文本之间的因果强度进行估计。通过引入外部因果知识库来进行因果信息增强，在事件文本间因果强度的估计过程中结合语义信息，可以提升因果强度的估计准确度。
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公开(公告)号：CN114333140A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210245529.4
申请日：2022-03-14
申请人： 航天宏康智能科技(北京)有限公司
摘要： 本申请实施例提供了一种票据处理设备，包括：机体，机体内部分隔为第一腔体和第二腔体；票据运动托盘，设置在第一腔体中，票据运动托盘能够伸出到第一腔体外部用于收集票据，还能够回缩到第一腔体内部；抵扣联运动托盘，设置在第二腔体中，抵扣联运动托盘能够伸出到第二腔体外部用于收集抵扣联，还能够回缩到第二腔体内部；第一图像获取器，设置在第一腔体中，用于获取票据运动托盘上的票据图像；第二图像获取器，设置在第二腔体中，用于获取抵扣联运动托盘上的抵扣联图像；信息处理装置，与第一图像获取器和第二图像获取器信号连接，信息处理装置能够对票据图像和抵扣联图像的信息进行识别，并将识别信息录入到财务管理系统中。
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公开(公告)号：CN114003758A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111636300.5
申请日：2021-12-30
申请人： 航天宏康智能科技(北京)有限公司
IPC分类号： G06F16/583 , G06F16/58 , G06F40/284 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06V10/25 , G06V10/82
摘要： 提供了一种图像检索模型的训练方法和装置以及检索方法和装置。所述训练方法包括：获取训练图像和用于描述训练图像的训练文本；基于训练图像通过图像信息特征提取过程获得图像区域特征向量和图像全局特征向量；基于训练文本通过文本信息特征提取过程获得文本分词特征向量和文本全局特征向量；基于图像区域特征向量、图像全局特征向量、文本分词特征向量和文本全局特征向量，通过图像检索模型获得相似度；以相似度最大作为目标，对图像检索模型进行训练。
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公开(公告)号：CN113792943A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111351370.6
申请日：2021-11-16
申请人： 航天宏康智能科技(北京)有限公司
摘要： 提供了一种群体决策方法和装置。所述方法包括：使用区间毕达哥拉斯模糊集IVPFS表征专家对于各方案在各属性下的评估以获得基于区间毕达哥拉斯模糊IVPF的决策矩阵，基于专家集合的子集的λ‑模糊测度获得专家集合的广义沙普利Shapley值；基于所述决策矩阵和专家集合的广义Shapley值获得专家群评估；基于专家群评估确定群体层次上的共识程度是否大于预设阈值；响应于确定群体层次上的共识程度大于所述预设阈值，计算属性集的最优模糊测度；基于最优模糊测度计算属性集的广义Shapley值；以及利用计算出的属性集的广义Shapley值，将群评估按照属性集成以获得对各方案的评价。
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公开(公告)号：CN113656797A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111212723.4
申请日：2021-10-19
申请人： 航天宏康智能科技(北京)有限公司
摘要： 本公开关于一种行为特征提取方法以及行为特征提取装置，包括：对内网机的行为日志数据进行异构图数据结构处理，获得目标异构图；基于第一节点特征集和第一元路径集获取第一元路径特定节点特征集；将第一元路径特定节点特征集输入第一注意力模块，获得目标异构图的第一节点表示；将目标异构图的第一节点表示输入全局表示编码器，获得全局摘要向量；将第二元路径特定节点特征集输入第二注意力模块，获得目标异构图的第二节点表示；将第一互信息输入正样本鉴别器，并将第二互信息输入负样本鉴别器，获得内网机的行为日志数据对应的人员行为特征。
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公开(公告)号：CN113609311A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202111157843.9
申请日：2021-09-30
申请人： 航天宏康智能科技(北京)有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/08
摘要： 提供了一种推荐项目的方法和装置。所述方法包括：获取用户集、项目集和交互数据；获取对应的知识图谱，知识图谱包括实体和关系；构建预测模型，预测模型包括包含第一参数的知识图谱模型和包含第二参数的用户‑项目偏好模型；基于包括正样本和负样本的全部样本构建第一损失函数，正样本表示与用户有交互信息的实体，负样本表示与用户没有交互信息的实体；基于用户集和项目集利用多头注意力机制和知识图谱构建第二损失函数；基于第一损失函数对预测模型进行训练以更新第一参数；基于已更新的第一参数和第二损失函数对预测模型进行训练以更新第二参数；以及基于已更新参数的预测模型针对用户集中的一位用户选取项目集中的至少一个作为推荐项目。
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公开(公告)号：CN116579426A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310847311.0
申请日：2023-07-11
申请人： 航天宏康智能科技(北京)有限公司
IPC分类号： G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F16/36 , G06F16/35
摘要： 公开一种网络安全威胁知识抽取模型的训练方法和装置，所述训练方法包括：通过网络安全威胁领域本体模型对预定数量的文本中的三元组进行标注，得到多个标注文本，其中，从预先获取的网络安全威胁领域的文本数据集确定网络安全威胁领域术语，并且基于确定的网络安全威胁领域术语，构建所述网络安全威胁领域本体模型；将每个标注文本作为训练样本输入网络安全威胁知识抽取模型，并利用所述网络安全威胁知识抽取模型预测所述训练样本中的三元组；基于预测结果计算损失函数的值，并根据所述损失函数的值调整所述网络安全威胁知识抽取模型的参数，从而对所述网络安全威胁知识抽取模型进行训练。该训练方法能够提高网络安全威胁知识抽取模型的性能。
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公开(公告)号：CN116579320A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310833852.8
申请日：2023-07-07
申请人： 航天宏康智能科技(北京)有限公司
摘要： 本公开提供了一种句向量模型的训练方法、文本语义增强的方法及装置，其中训练方法包括：从预先构建的训练数据集获取预定数量的数据对；构建数据对中的输入序列，并将输入序列转换为对应的token序列；将token序列分别输入至嵌入层，得到对应的嵌入序列；将每种嵌入序列输入至自注意力层，得到每种嵌入序列的相关性序列；将每种相关性序列输入至池化层，得到用于表示每种相关性序列的初始向量；将每种初始向量输入至线性层，得到对应的目标向量；以最小化反映锚样本的方面词向量、正样本的句向量以及负样本的句向量的三元组损失函数为目标，对句向量模型进行训练。该过程降低了文本语义增强模型的复杂度，减少了人工成本和时间成本。
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公开(公告)号：CN113807326B
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111358601.6
申请日：2021-11-17
申请人： 航天宏康智能科技(北京)有限公司
IPC分类号： G06V30/412 , G06V30/19 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本公开关于一种制式表格文字识别方法和装置，识别方法包括：根据待识别制式表格图像，得到至少一个待识别单元格图像；将至少一个待识别单元格图像输入训练好的字符分类器中，得到每一待识别单元格图像的字符分类结果，并且，将至少一个待识别单元格图像输入训练好的文本识别器中，得到每一待识别单元格图像的第一文字识别结果；确定每一待识别单元格图像的各字符类型的权重；根据每一待识别单元格图像的第一文字识别结果和各字符类型的权重，得到每一待识别单元格图像的第二文字识别结果；将第二文字识别结果填充入预设空白单元格中，得到每一待识别单元格图像的单元格文字识别结果；将单元格文字识别结果拼接成制式表格文字识别结果。
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