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公开(公告)号：CN119416097A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510012592.7
申请日：2025-01-06
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种AI模型服务平台数据集标注方法及系统，涉及数据集标注技术领域，将待标注数据集按照数据类型进行拆分，并识别AI模型服务平台中是否存在现有标注模型能够分别处理当前拆分后的待标注数据集；基于标注模型的评估指标评估标注模型的标注表现，进而基于数据增强对标注模型进行更新；利用更新后的标注模型分别对拆分后的待标注数据集进行标注，生成第一标注结果；基于多模型联合标注对第一标注结果进行二次标注，生成第二标注结果；通过置信区间筛选识别出第二标注结果中不合格的标注数据集，进而触发人工标注。实现了高效、低成本、高质量且灵活可扩展的数据集标注流程，从而显著提升了AI模型服务平台的标注能力和服务质量。
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公开(公告)号：CN119399778A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510006602.6
申请日：2025-01-03
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于多规则库的文档智能审核方法及系统，涉及文档智能审核技术领域。该基于多规则库的文档智能审核方法及系统，通过光学字符识别与格式解析技术，结合自然语言处理来识别文档内容的规则库匹配特征，能够有效地提取文档的关键信息并为后续的规则匹配提供基础。加载并选择数据库中的多规则库进行匹配审核。在规则匹配审核的过程中，通过随机森林算法对文档内容进行多维度特征分析与规则分类，从而识别并标记出不符合规则匹配的文档内容。通过支持向量机算法，将标记的文档内容与文档的整体结构进行比对，识别文档中的逻辑冲突，并对其进行二次标记。确保文档内部的一致性与逻辑性，进一步提高审核的精准度和全面性。
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公开(公告)号：CN119046539A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411159638.X
申请日：2024-08-22
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司 , 北京联创智融信息技术有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F16/435 , G06F16/483
Abstract: 本发明公开了音视频内容和深度协同过滤算法的音视频推荐方法，属于视频推荐技术领域，所述方法包括如下步骤：步骤S1，抽取音频中的文字；步骤S2，抽取视频中的文字；步骤S3，抽取有用图片中的信息；步骤S4，将抽取信息转换成特征向量；步骤S5，图片信息向量提取；步骤S6，生成用户关注度表和用户浏览表；步骤S7，生成用户特征向量；步骤S8，生成预测的关注度表，深度协同网络同时融入了音视频的文字语言特征和图像特征；融合了深度协同过滤，自然语言技术，以及机器视觉等最新技术，可以用开源的最好的模型来做特征抽取等辅助；深度协同过滤可以完整的将音视频特征和用户特征匹配起来。
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公开(公告)号：CN117519850B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202311795934.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: G06F9/448 , G06F9/4401 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种AI模型编排方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：分别进行有限状态机和规则引擎的初始化；分别进行有限状态机和规则引擎的实例化；接收外部的输入数据；所述规则引擎根据初始化的配置进行规则执行，将执行结果发送到有限状态机；所述有限状态机根据初始化的配置执行相应的状态转换和动作，调用具体的AI模型；根据AI模型的处理结果，更新所述有限状态机的状态。本申请具有增强灵活性和可解释性、高度可控制和可管理性、能够实时决策和响应的效果。
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公开(公告)号：CN118467197A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410550250.6
申请日：2024-05-06
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于AI软硬一体计算引擎的数字人优化的方法及系统，所述方法包括：采集数字人相关的原始数据；利用调度器适配器为原始数据分配硬件资源以完成原始数据的并行处理；利用操作系统对处理后的原始数据进行分布式存储；根据数字人的应用场景，利用深度学习框架设计对应场景下的深度学习模型，利用调度器适配器为深度学习模型分配硬件资源以完成分布式训练，获取训练后的深度学习模型；利用硬件对训练好的深度学习模型的推断引擎进行加速推断，生成数字人的外观、动作以及语音；利用调度器适配器为深度学习模型分配硬件资源以完成数字人的实时渲染，获得优化后的数字人；本申请能够实现数字人获取快速交互能力，灵活适应各种业务需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118363730A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410540961.5
申请日：2024-04-30
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 一种多模态数据的处理方法、系统、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域。在该方法中，当接收到多模态数据时，确定所述多模态数据的数据类型和数据结构，根据所述数据类型从预先注册的数据处理适配器中选择目标数据处理适配器，并根据所述数据结构从预先注册的数据格式处理工厂中选择目标数据格式处理工厂；根据所述多模态数据构建多模态数据提取转换加载任务，并将所述多模态数据提取转换加载任务分解成多个子任务；使用所述目标数据处理适配器和所述目标数据格式处理工厂对多个所述子任务进行并行处理，并对多个所述子任务的处理结果进行聚合。实施本申请提供的技术方案，提高了对多模态数据的处理效率。
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公开(公告)号：CN117395058B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311446678.8
申请日：2023-11-02
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/0894
Abstract: 本发明提供了一种基于eBPF技术的动态终端系统网络防护的方法，其特征在于，包括服务端策略管理程序和在终端设备安装网络防护应用，通过防护应用和服务端交互，通过服务端下发设备动态终端系统网络防护策略，防护应用根据策略在设备上运行、保护终端设备安全；其中所述服务端策略管理程序包括：策略管理模块和安全告警查看模块和终端管理模块，所述防护应用包括：策略配置模块、进程监控模块、网络监控模块、数据传输监控模块和行为检测模块；本发明通过动态更新策略，可以及时的调整检查策略，针对一些突发的安全事件可以及时的响应，提高设备安全性，通过服务端远程管理设备的安全策略，减少运维人员的终端的设置工作量，从而提升运维效率。
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公开(公告)号：CN117336320B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311298733.3
申请日：2023-10-09
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L41/042 , H04L47/783 , H04L41/12
Abstract: 本发明提供了一种动态控制机器人终端网络通讯的系统和实现方法，其特征在于，包括包括核心功能层、会话层、服务发现层、路由层、代理层、网络层、和存储层；本发明保证多个设备在不同网络中的相互通讯，在分布式系统中，有效的建立数据管理和通信，提供了统一的数据管理和通信；采用了分布式哈希表和多副本数据存储机制，可以在节点之间复制和分布数据，这提高了系统的可靠性和可扩展性，并减少了对中心化服务的依赖。
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公开(公告)号：CN117412067A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311341728.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: H04N21/218 , H04N21/226 , H04N21/2343 , H04N21/426 , H04N21/4402
Abstract: 本发明公开了一种共享硬件编解码能力的设备、组网系统和方法，设备中包括媒体框架、虚拟编解码系统、芯片硬件编解码器，虚拟编解码系统用于与媒体框架对接，提供组网内所有虚拟化编解码器能力匹配，与芯片硬件编解码器对接，虚拟化芯片硬件编解码器；虚拟编解码系统包括虚拟化编解码客户端和虚拟化编解码服务端，虚拟化编解码客户端用于接收组网内其他设备编解码能力信息；对组网内其他设备发起认证、鉴权操作，对接媒体框架；虚拟化编解码服务端用于屏蔽芯片厂商硬件编解码器差异和提供服务端接口，与芯片硬件编解码器交互，管理多编解码通道，与组网内其他设备虚拟化编解码客户端交互。基于虚拟编解码系统在组网内共享，提高编解码能力。
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公开(公告)号：CN117371943A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311347178.9
申请日：2023-10-17
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于数据驱动的AI中台模型管理方法及AI中台系统；所述方法包括：采集各种业务的实时数据，生成数据流；针对数据流进行特征提取、数据标注获取多种业务数据集；构建特定业务对应AI模型并进行完成模型训练；基于特定业务创建多种仿真场景与仿真数据对特定业务对应AI模型进行仿真测试与评估，获得仿真性能评估结果；判断仿真性能评估结果是否达到预期值，若达到，按照预设部署方式完成特定业务对应AI模型的部署；若未达到，则对特定业务对应AI模型进行模型优化，直至达到预期值时停止模型优化，按照预设部署方式完成优化后的特定业务对应AI模型的部署。本申请能够实现灵活的AI模型开发、训练与监控，部署适应性强的AI模型。
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