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公开(公告)号：CN119847532A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510321770.4
申请日：2025-03-18
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请公开了一种代码生成方法、装置、介质及设备，在接收到包含有用于描述待生成的代码在设定领域中所能实现功能信息的用户指令后，基于用户指令确定生成用户所需代码的各拆解步骤，并基于各拆解步骤从设定领域API库中确定与该用户指令相匹配的候选API的API列表，将API列表中的API与用户指令输入到大语言模型，使得大语言模型生成代码，通过解析生成的代码获得解析出的API，将其与API库中的API比对，更新API列表，以迭代生成代码，将执行代码时出现的错误信息反馈给大语言模型，并根据不同错误类型执行专项检索，以更新API列表，本申请显著增强领域代码生成的可靠性和准确率，为从业人员提供更高质量的编程支持。
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公开(公告)号：CN116860977B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311053620.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/35 , G06F16/34 , G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06F18/2323
Abstract: 本发明公开了一种面向矛盾纠纷调解的异常检测系统及方法，包括：数据获取模块，获取原始表格数据；数据清洗模块，清洗数据获取有效数据；时序异常检测模块，从有效数据构建时序数据，对时序数据进行线性插值，并对其进行异常检测，得到异常时间段；主题聚类模块：从事项文本获取有效词向量，输入至文本聚类模型，提取事项的主题聚类结果；异常分析模块：对比异常时段与正常时段中事项主题分布的差异，进一步提取聚类主题，提取各聚类主题的关键词和摘要。本发明能够有效感知和汇聚近期异常的矛盾纠纷事件，为管理者提供异常报告，能够以数据驱动的方式提前感知问题，介入纠纷，避免纠纷(56)对比文件李存华.基于近似密度构造的聚类分析与离群点检测算法研究《.万方数据库》.2005,全文.Min Hu.Detecting Anomalies in TimeSeries Data via a Meta-Feature BasedApproach《.IEEE Access》.2018,全文.刘露;左万利;彭涛.异质网中基于张量表示的动态离群点检测方法.计算机研究与发展.2016,(第08期),全文.
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公开(公告)号：CN117033469A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311285986.7
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2453 , G06F16/248
Abstract: 在本说明书公开了一种基于表格语义注释的数据库检索方法、装置以及设备，根据训练完成的表格语义注释模型对数据库中各原始表格进行语义注释，得到第二语义注释表格，即确定原始表格中各实体单元格的语义以及该表格中各列的列类型。然后响应于用户的检索指令，对用户的检索指令进行文本预处理，并计算经过文本预处理后的检索指令与第二语义注释表格计算相似度，按照相似度从大到小的顺序筛选语义注释后的表格，将筛选出的第二语义注释表格对应的原始表格作为检索结果。使得数据库检索可根据表格的语义信息进行相似度匹配，提高了数据库检索的召回率和准确率。
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公开(公告)号：CN118332354B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410748715.9
申请日：2024-06-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06F30/27 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种考虑设备结构信息的剩余使用寿命预测方法、装置及介质，其中方法包括：获取设备的模块结构信息，以及各模块中所有传感器采集的数据，并获得各传感器的传感器数据；结合各传感器的传感器数据的相似性，构建传感器图；基于传感器图，结合模块结构信息构建模块图；对传感器图和模块图中各节点的特征向量进行编码；对经过编码后的传感器图和模块图，进行一次或多次卷积融合过程以融合传感器图和模块图，得到最终的传感器图和模块图；将最终的传感器图和模块图输入至寿命预测模块，得到设备的剩余使用寿命；与现有技术相比，本发明具有能够利用设备中的模块结构信息和传感数据之间的隐性空间信息以提高预测准确率等优点。
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公开(公告)号：CN118053518B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410451611.1
申请日：2024-04-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G16C20/70 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及化学工艺时间序列数据因果关系图构建方法、装置和介质，方法包括：将实际的化学工艺时间序列数据集输入因果关系图构建模型，得到实际权重矩阵，转化为因果关系图，因果关系图构建模型的训练过程为：S1、获取训练用的化学工艺时间序列数据集；S2、基于时间卷积网络编码器‑解码器，得到重建特征；S3、将自注意力编码器的输出作为图卷积网络的初始化的邻接矩阵，图卷积网络输出特征矩阵；S4、特征矩阵输入多层感知器网络，输出变量预测值；S5、构建联合损失函数，基于联合损失函数进行迭代训练，得到训练完成的因果关系图构建模型。与现有技术相比，本发明具有提高因果发现的准确性等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117608545B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410065354.8
申请日：2024-01-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F8/30 , G06F16/36 , G06V30/41 , G06V30/418 , G06V30/413 , G06V30/162 , G06V30/19 , G06V30/146
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱的标准作业程序生成方法，包括以下步骤：对标准作业程序进行知识图谱的本体设计；对不同类型的标准作业程序文档进行知识抽取的模板标注；基于OCR技术，对标准作业程序文档中的信息进行自动知识抽取；将抽取出的知识与本体概念对齐；构建出每个概念下的实体表；构建用于描述实体间关系的关系表；基于实体表和关系表，进行实体对齐处理；通过Neo4j构建出用于用户查询的图数据库服务。与现有技术相比，本发明将纸质或电子文档形式的标准作业程序数字化，能够有效实现标准作业程序的内容知识化、应用智能化。
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公开(公告)号：CN117035695A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311293167.7
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/10 , G06V30/10 , G06V30/148
Abstract: 本说明书公开了一种信息预警的方法、装置、可读存储介质以及电子设备，可以通过预设的文本处理模型，来将每个贸易措施文件信息对应的贸易措施关联信息与各行业的行业信息进行匹配，并建立以及保存企业、行业与各贸易措施关联信息之间的对应关系，从而使得当出台新的贸易措施文件信息时，可以通过预先建立并保存的该对应关系，快速的确定出与新出台的贸易措施文件信息相匹配的行业，并向归属于匹配出的行业的企业发送预警信息，从而有效地保证了企业免受不必要的损失。
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公开(公告)号：CN116307575A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310253543.3
申请日：2023-03-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/22 , G06F40/295
Abstract: 本说明书公开了一种任务分配的方法、装置、存储介质及电子设备。所述任务分配的方法包括：接收任务处理请求，根据所述任务处理请求，确定待处理任务的任务信息，识别所述待处理任务中所涉及的实体对象，以及从所述任务信息中提取出目标数据，所述目标数据用于表征所述待处理任务的重要程度，根据所述目标数据以及所述实体对象，确定所述待处理任务的任务类型，基于所述任务类型，根据获取到的各处理人员当前的工作状态信息、所述待处理任务的任务特征和所述各处理人员的历史工作信息中的至少一种，确定负责处理所述待处理任务的处理人员，作为目标人员，并将所述待处理任务分配给所述目标人员所使用的终端设备。
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公开(公告)号：CN118053518A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410451611.1
申请日：2024-04-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G16C20/70 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及化学工艺时间序列数据因果关系图构建方法、装置和介质，方法包括：将实际的化学工艺时间序列数据集输入因果关系图构建模型，得到实际权重矩阵，转化为因果关系图，因果关系图构建模型的训练过程为：S1、获取训练用的化学工艺时间序列数据集；S2、基于时间卷积网络编码器‑解码器，得到重建特征；S3、将自注意力编码器的输出作为图卷积网络的初始化的邻接矩阵，图卷积网络输出特征矩阵；S4、特征矩阵输入多层感知器网络，输出变量预测值；S5、构建联合损失函数，基于联合损失函数进行迭代训练，得到训练完成的因果关系图构建模型。与现有技术相比，本发明具有提高因果发现的准确性等优点。
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公开(公告)号：CN117252183B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311285984.8
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/194 , G06F18/22
Abstract: 本说明书公开了一种基于语义的多源表格自动匹配方法、装置及存储介质，首先获取两个待匹配的表格，针对每个待匹配的表格，确定该表格的结构和该表格中实体单元格的语义以及列类型。根据每个表格的列类型，进行初步匹配得到初步匹配结果，并将初步匹配结果中存在匹配关系的列作为目标列，计算目标列之间的第一相似度和第二相似度，确定两个表格中的目标列是否匹配。从上述方法中可以看出，本申请对两个表格进行相似度匹配前，先确定出了表格语义和列类型，以对全表格的语义信息进行解析，在语义信息的基础上进行相似度匹配，使得多源表格相似度匹配更加高效准确，方便后续对多源表格进行关联分析。
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