-
公开(公告)号：CN118211038B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410632459.7
申请日：2024-05-21
申请人： 中电科大数据研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/26 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F18/2135 , G06F18/23213
摘要： 本申请公开了一种多维数据处理分析方法、装置、系统及存储介质。本申请方法包括：通过预先配置的数据接口获取多源异构的业务数据；对非结构化业务数据中进行特征提取，形成文本数据集；遍历文本数据集，构建出TF‑IDF向量矩阵；构建球树索引空间；对所有的数据点执行基于密度的聚类，得到多个聚类簇；以一个聚类簇为一个项构建候选1‑项集；筛选出不小于第一支持度阈值的项，得到频繁1‑项集，频繁1‑项集中的每一项由一个聚类簇构成；基于上述方式，构建频繁n‑项集，直至无法构建出n+1的频繁项集；基于所生成的所有频繁项集，确定出符合预设置信度的项，并输出关联规则。
-
公开(公告)号：CN117892735B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410288968.2
申请日：2024-03-14
申请人： 中电科大数据研究院有限公司
发明人： 余楷 , 梁正华 , 邹蕾 , 秦舒浩 , 吴越 , 肖书芹 , 董厚泽 , 谢真强 , 苑建坤 , 代杨 , 夏道勋 , 冯夫健 , 赵林畅 , 申林 , 石睿 , 张燕 , 武晓 , 余正涛 , 黄于欣 , 郭宗余 , 郭宗智 , 韦克苏 , 涂永高 , 赵宇航 , 武圣江 , 李德仑 , 王庄仆
摘要： 本申请公开了一种基于深度学习的自然语言处理方法及系统，用于提高自然语言分析模型分析文本数据的准确性。本申请方法包括：获取自然语言音频信息、自然语言文本信息、语义语意关联表、文本语义分析模型和语音语意分析模型；将自然语言文本信息进行语义分析，生成语义分析概率集合；将自然语言音频信息进行语意分析，生成语意分析概率集合；确定歧义文本信息；为歧义文本信息生成至少两个语义增强标签；将语义增强标签和歧义文本信息进行组合，生成增强文本样本；将增强文本样本重新进行语义分析，生成语义分析分布概率；根据语义分析分布概率来确定歧义文本信息的语义分析结果，根据语义分析概率集合分析其他自然语言文本信息的语义分析结果。
-
公开(公告)号：CN117894083B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410288970.X
申请日：2024-03-14
申请人： 中电科大数据研究院有限公司
发明人： 余楷 , 梁正华 , 余正涛 , 黄于欣 , 秦舒浩 , 肖书芹 , 申林 , 武晓 , 赵林畅 , 夏道勋 , 冯夫健 , 苑建坤 , 谢真强 , 代杨 , 董厚泽 , 吴越 , 石睿 , 张燕 , 涂永高 , 韦克苏 , 李德仑 , 赵宇航 , 武圣江 , 王庄仆 , 郭宗余 , 郭宗智
IPC分类号： G06V40/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种基于深度学习的图像识别方法和系统，用于提高深度学习真假判别模型对AI模拟图像的识别的准确性。本申请包括：获取对抗神经网络模型和真实图像集；将真实图像输入AI生成模型中，生成AI模拟图像；将AI模拟图像输入对称特征检测器，生成模拟对称标签集合；将模拟对称标签集合和AI模拟图像进行融合，生成模拟增强图像；将真实图像和模拟增强图像输入真假判别器中，生成第一真假判别值和第二真假判别值；根据第一真假判别值、第二真假判别值以及损失函数计算损失；当损失不符合预设条件，则通过损失更新标签融合生成器和真假判别器的权值；当损失符合预设条件，则更换下一个AI生成模型，重新训练，直到全部训练完成。
-
公开(公告)号：CN118211038A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410632459.7
申请日：2024-05-21
申请人： 中电科大数据研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/26 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F18/2135 , G06F18/23213
摘要： 本申请公开了一种多维数据处理分析方法、装置、系统及存储介质。本申请方法包括：通过预先配置的数据接口获取多源异构的业务数据；对非结构化业务数据中进行特征提取，形成文本数据集；遍历文本数据集，构建出TF‑IDF向量矩阵；构建球树索引空间；对所有的数据点执行基于密度的聚类，得到多个聚类簇；以一个聚类簇为一个项构建候选1‑项集；筛选出不小于第一支持度阈值的项，得到频繁1‑项集，频繁1‑项集中的每一项由一个聚类簇构成；基于上述方式，构建频繁n‑项集，直至无法构建出n+1的频繁项集；基于所生成的所有频繁项集，确定出符合预设置信度的项，并输出关联规则。
-
公开(公告)号：CN118778579A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411230942.9
申请日：2024-09-04
申请人： 中电科大数据研究院有限公司
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本申请公开了一种基于人工智能的加工流程控制方法及系统，用于提高机械零件的加工质量。将加工程序输入标准工位和待调工位，启动标准工位和待调工位；获取标准工位和待调工位在目标加工步骤后的第一和第二图像；确定第一和第二图像中目标加工步骤对应的加工区域；对第一和第二区域图像进行滤波降噪处理；根据第一区域图像和第一降噪图像生成第一灰度对比值；根据第二区域图像和第二降噪图像生成第二灰度对比值；当第一和第二灰度对比值的差大于预设差值时，生成灰度调整参数；根据灰度调整参数对第二降噪图像上像素点进行调整处理；将第一和第二降噪图像输入人工智能识别模型；当相似度概率低于预设概率时，对待调工位的目标加工步骤进行调整。
-
公开(公告)号：CN117934122A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410330493.9
申请日：2024-03-22
申请人： 中电科大数据研究院有限公司
发明人： 余楷 , 申林 , 严梦琪 , 武晓 , 梁正华 , 夏道勋 , 冯夫健 , 谢真强 , 陶政坪 , 余正涛 , 秦舒浩 , 赵林畅 , 代杨 , 黄于欣 , 肖书芹 , 董厚泽 , 苑建坤 , 孙丽娟 , 吴越 , 阳显斌 , 韦克苏 , 石睿 , 张燕 , 涂永高 , 郭红建 , 郭宗余 , 李德仑 , 赵宇航 , 武圣江 , 郭宗智 , 王庄仆 , 林辉 , 龙兰艳 , 陶政鹏 , 禹冰雪 , 李珂
IPC分类号： G06Q30/0601 , G06V10/74 , G06V10/75 , G06V10/80
摘要： 本申请公开了一种基于深度学习的智能推荐方法和系统，用于提高付费功能推荐的准确性。本申请包括：获取用户使用数据；获取功能演示数据；根据用户使用数据确定一段目标用户操作数据；根据目标用户操作数据提取中间采集图像集合和操作标签；根据功能演示数据获取中间演示图像集合；将操作标签与中间采集图像集合输入深度学习模型的生成器中进行特征融合，生成中间增强图像集合；根据判别器中的损失函数对中间增强图像集合和中间演示图像集合中的图像进行相似度的计算，生成相似概率值集合；根据相似概率值集合计算目标用户操作数据和功能演示数据的推荐匹配度；当推荐匹配度大于预设推荐阈值，则为目标用户进行目标功能的推荐。
-
公开(公告)号：CN116401370A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202211559354.0
申请日：2022-12-06
申请人： 中电科大数据研究院有限公司
摘要： 本公开的实施例提供一种图谱扩展方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，具体实现方案为：获取包括第一实体的知识图谱，第一实体通过非结构化数据的元数据得到；响应于接收到对知识图谱的实体扩展请求，获取非结构化数据的数据主体；基于数据主体和可视化操作界面，得到与第一实体相关的扩展实体和与扩展实体相关的实体关系；基于扩展实体、实体关系和知识图谱，得到扩展图谱。通过本实施方式，提高了多源异构数据的在知识图谱的融合能力。
-
公开(公告)号：CN116028654B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310322871.4
申请日：2023-03-30
申请人： 中电科大数据研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/36
摘要： 本发明提供知识节点的多模态融合更新方法，确定知识数据所包括的知识模态种类；根据每个知识节点的知识模态种类、相应知识模态种类的知识信息量计算，得到模态评价子系数，根据所有知识节点的模态评价子系数得到模态评价平均系数；根据模态评价子系数对第一知识节点进行升序排序得到知识节点序列；在知识节点序列中挑选前部的多个第一知识节点作为第二知识节点，根据第二知识节点在当前时刻的知识模态种类，生成相对应第二知识节点的推荐添加模态种类；根据所配置的新的知识模态种类和/或新的知识信息，对第二知识节点内的知识数据进行融合更新处理。
-
公开(公告)号：CN118643919A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411104056.1
申请日：2024-08-13
申请人： 中电科大数据研究院有限公司
摘要： 本发明提供一种基于多密钥的联邦学习方法及系统，该方法包括：云服务器接收各参与方发送的模型梯度密文；利用服务器代理密钥对模型梯度密文进行计算，生成重加密密文；聚合所有重加密密文，得到聚合密文组；利用服务器私钥对聚合密文组解密得到聚合梯度数据，对聚合梯度数据进行加密，得到聚合梯度密文；将聚合梯度密文分发给各参与方。利用本发明方案，可以提升联邦学习中各参与方隐私数据的安全性。
-
公开(公告)号：CN118468344A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410922143.1
申请日：2024-07-10
申请人： 中电科大数据研究院有限公司
摘要： 本发明提供一种提升联邦学习隐私安全的方法及系统，该方法包括：共识节点接收各医疗机构发送的基于本地医疗数据训练得到的梯度密文；对接收的各医疗机构的梯度密文进行验证聚合，生成更新模型；将更新模型上传至区块链网络。利用本发明方案，可以保证医疗数据的安全性，无需可信的中央服务器进行协调即可实现安全建模，避免了由于中央服务器遭受攻击或者瘫痪导致训练效率低下的问题。同时，可以实现对模型全生命周期保护。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
43 条记录 (耗时 0.041 秒)
