公开(公告)号：CN117874246A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311743397.9

申请日：2023-12-18

申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司

发明人： 王文敏 ,  屈玉涛 ,  阮威健 ,  胡金晖 ,  蒋成进 ,  袁明冬 ,  张力元 ,  吴浪

IPC分类号： G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F40/295 ,  G06N3/045

摘要： 本申请实施例适用于计算机技术领域，提供了一种知识图谱的构建方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：将目标事件对应的至少一个文本数据输入至实体提取模型，提取出所述目标事件对应的多个事件实体；将所述文本数据和所述多个事件实体输入至关系提取模型，确定所述目标事件中各个所述事件实体之间的实体关系；将多个所述事件实体写入第一中间表，并将所述实体关系写入第二中间表；根据预设的图谱模板在图数据库进行图谱结构构建，将所述第一中间表、所述第二中间表写入所述图数据库，生成所述目标事件对应的知识图谱。通过本实施例提供的方法，终端设备可以通过中间表对知识图谱中的各个节点或关系进行实时管理。

公开(公告)号：CN115221205B

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211102658.4

申请日：2022-09-09

申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司

发明人： 杜俊博 ,  刘博 ,  吴晓均 ,  乔重阳 ,  屈玉涛 ,  胡金晖 ,  何耀彬

IPC分类号： G06F16/2455 ,  G06F16/22 ,  G06F16/28

摘要： 本申请公开了一种政策确定方法、设备及存储介质，属于数据处理领域。所述方法包括：先获取目标用户的用户匹配信息，再将用户匹配信息与多种政策中每种政策的政策逻辑多叉树进行匹配，得到目标用户与每种政策的匹配分值，根据目标用户与多种政策的匹配分值，从多种政策中确定与目标用户匹配的政策。其中，用户匹配信息为与政策有关的用户信息，每种政策的政策逻辑多叉树包括每种政策的至少一个政策条件以及每种政策的至少一个政策条件之间的逻辑关系。如此可以通过每种政策的政策逻辑多叉树较为清楚、全面的描述每种政策的条件，因此根据多种政策的政策逻辑多叉树确定的与用户匹配的政策的准确率较高。

公开(公告)号：CN118504622A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410954483.2

申请日：2024-07-17

申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司

发明人： 吴浪 ,  阮威健 ,  胡金晖 ,  屈玉涛

IPC分类号： G06N3/047 ,  G06N3/06 ,  G06N3/098 ,  G06F18/22 ,  G06F18/213

摘要： 本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种基于联邦学习的参数聚合方法、系统、设备及存储介质，方法包括：在获取到任一局部模型在目标网络层的多个局部神经元参数后，通过对多个局部神经元参数和全局模型在目标网络层的多个全局神经元参数，进行基于参数相似度的最优化匹配关系求解，得到目标参数匹配方式；根据所有局部模型的目标参数匹配方式，对各局部模型在目标网络层的多个局部神经元参数进行参数聚合，更新全局模型的目标网络层；将更新得到的目标网络层的多个全局神经元参数发送至各客户端进行局部模型更新；可以有效提高参数聚合效果和模型参数的准确性，从而提高了模型精度，进而有效提高了局部模型的数据处理效果。

公开(公告)号：CN117541202A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311519122.7

申请日：2023-11-14

申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司

发明人： 屈玉涛 ,  王文敏 ,  胡金晖 ,  阮威健 ,  何耀彬 ,  张文标 ,  汪郑波 ,  朱同语

IPC分类号： G06Q10/105 ,  G06N5/022 ,  G06N3/042 ,  G06F40/166 ,  G06T5/00 ,  G06F16/36 ,  G06F18/25

摘要： 本发明提供一种基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统，包括：数据处理模块、知识图谱构建模块、预训练大模型、推荐算法模块；数据处理模块负责对原始数据进行处理，知识图谱构建模块进行多模态知识图谱的构建和更新；预训练大模型，用于外部知识的引入；推荐算法模块，基于多模态知识图谱提供智能推荐服务。本发明通过求职人员信息、岗位需求信息、人才政策信息、技能培训信息等数据，融合多种不同模态的数据构建多模态的就业知识图谱，同时通过预训练大模型技术实现外部知识的引入，增强最终的推荐效果，根据多模态图谱的特征表示，对用户和岗位进行相似度计算，得到用户与岗位的匹配度，从而实现精准化的就业智能推荐服务。

公开(公告)号：CN115187996A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202211102098.2

申请日：2022-09-09

申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司

发明人： 刘博 ,  杜俊博 ,  屈玉涛 ,  阮威健 ,  何耀彬 ,  胡金晖

IPC分类号： G06V30/162 ,  G06V30/148 ,  G06V30/19

摘要： 本申请适用于数据识别技术领域，提供了一种语义识别方法、装置、终端设备和存储介质。其中，上述语义识别方法具体包括：分别对待识别文本中的各个文字进行向量化，得到各个文字的字符向量；获取所述各个文字的图像向量，所述图像向量用于表征相应文字的原始象形文字图像的全局特征和局部特征；根据所述字符向量和所述图像向量，确定相应文字的语义分类结果，所述语义分类结果包括相应文字所属的一个或多个语义分类；将同一所述语义分类的文字进行组合，得到所述待识别文本的语义识别结果。本申请的实施例可以提高语义识别的准确性。

公开(公告)号：CN112199602B

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202011394024.1

申请日：2020-12-03

申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司

发明人： 杨康 ,  王文敏 ,  屈玉涛 ,  何耀彬

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06Q10/10

摘要： 本申请提供了一种岗位推荐方法、推荐平台及服务器，所述方法包括：获取用户的求职意向信息；根据所述结构化特征信息确定原始候选岗位集，所述原始候选岗位集包括至少一个候选岗位；根据所述非结构化特征信息，确定每个所述候选岗位与所述求职意向信息中的意向岗位之间的总相似度分值；根据所述总相似度分值从所述候选岗位中确定待推荐岗位，并将所述待推荐岗位推荐给所述用户。本申请实施例通过考虑求职意向信息中的非结构化特征，确定每个候选岗位与意向岗位之间的总相似度分值，将符合预设条件的总相似度分值对应的候选岗位推送给用户，从而提升了岗位推荐的精准性，提升了求职者体验，增强用户黏性。

公开(公告)号：CN112199602A

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN202011394024.1

申请日：2020-12-03

申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司

发明人： 杨康 ,  王文敏 ,  屈玉涛 ,  何耀彬

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06Q10/10

摘要： 本申请提供了一种岗位推荐方法、推荐平台及服务器，所述方法包括：获取用户的求职意向信息；根据所述结构化特征信息确定原始候选岗位集，所述原始候选岗位集包括至少一个候选岗位；根据所述非结构化特征信息，确定每个所述候选岗位与所述求职意向信息中的意向岗位之间的总相似度分值；根据所述总相似度分值从所述候选岗位中确定待推荐岗位，并将所述待推荐岗位推荐给所述用户。本申请实施例通过考虑求职意向信息中的非结构化特征，确定每个候选岗位与意向岗位之间的总相似度分值，将符合预设条件的总相似度分值对应的候选岗位推送给用户，从而提升了岗位推荐的精准性，提升了求职者体验，增强用户黏性。

公开(公告)号：CN107631754A

公开(公告)日：2018-01-26

申请号：CN201710882953.9

申请日：2017-09-26

申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司

发明人： 曾维亮 ,  徐辉 ,  王建 ,  赵李明 ,  屈玉涛 ,  罗林洁

IPC分类号： G01D21/02

摘要： 本发明公开了一种基于大数据平台的边坡监测方法，包括如下步骤：S10，通过多组合传感器检测边坡监测点的监测数据，通过多目摄像头采集边坡监测点的视频数据；S20，对多组合传感器获取的监测数据以及多目摄像头采集的视频数据进行预处理，采用MapReduce模型对预处理后的监测数据与视频数据进行分片计算处理，并将处理后的数据存储于HDFS系统中；S30，调用HDFS系统中存储的监测数据和视频数据，采用STApriori算法建立监测数据与视频数据的时空关联规则集；S40，通过时空关联规则集对边坡险情进行预判，并趋势查询，指挥调度，形成处置对策。本发明可实现对边坡变化的规律进行系统、准确、有效的监测。

公开(公告)号：CN117079079B

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311256773.1

申请日：2023-09-27

申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司

发明人： 胡金晖 ,  张力元 ,  阮威健 ,  屈玉涛 ,  袁明冬 ,  蔡少仲 ,  刘博 ,  蔡俊勋

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V20/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

摘要： 本申请适用于信息处理技术领域，提供了一种视频异常检测模型的训练方法、视频异常检测方法及系统。上述训练方法通过获取训练集；基于训练集对视频异常检测模型进行训练，直至视频异常检测模型收敛；通过在添加伪装异常事件使伪装异常事件不包含真实异常事件，可以避免模型在训练时将同类的真实异常事件所强关联的场景特征纳入学习，以及通过双处理流分别提取外观特征和运动特征，可以将处于前景的目标与场景进行分割，在训练阶段实现了场景迁移，使模型具有良好的跨场景检测能力；且通过添加伪装异常事件生成伪装异常视频，可以克服真实异常视频采集难度高的问题，在提高模型的训练效率的同时提高模型的检测准确性。

公开(公告)号：CN117196096A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311054570.4

申请日：2023-08-21

申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司

发明人： 屈玉涛 ,  王文敏 ,  宁洪波 ,  刘博 ,  胡金晖 ,  阮威健 ,  何耀彬 ,  张文标

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/0635 ,  G06V10/80 ,  G06Q50/26 ,  G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06F16/2458 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本申请实施例适用于计算机技术领域，提供了一种目标事件的预测方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取多个数据类型不同的事件数据；多个所述事件数据对应同一目标事件；根据各种事件数据对应的数据类型分别对所述各种事件数据进行特征提取，生成所述各种事件数据各自对应的特征数据；根据各个所述特征数据的特征权重，对所有所述特征数据进行加权融合，生成融合特征；通过预设的预测模型对所述融合特征进行预测计算，生成所述目标事件对应的异常预测结果。通过本申请实施例提供的方法，可以融合多种不同模态的信息来进行事件预测，从而增强事件预测的准确性。