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公开(公告)号：CN117494068B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311546925.1
申请日：2023-11-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/27 , G06F18/241 , G06F18/2321 , G06N7/01 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06T11/20
Abstract: 本说明书实施例提供的一种结合深度学习与因果推断的网络舆情分析方法及装置，确定目标事件，确定与所述目标事件相关的待分析事件和影响所述目标事件的网络舆情的相关事件，根据所述相关事件，构建所述相关事件的时间序列数据集，获取所述目标事件的网络舆情数据，将所述网络舆情数据输入到预先训练的分析模型，得到所述网络舆情的情感倾向表征值，根据所述时间序列数据集和所述情感倾向表征值，拟合所述情感倾向表征值关于所述时间序列数据集的曲线，根据所述待分析事件的发生时刻以及所述曲线，确定所述待分析事件对网络舆情的影响。通过该方法，在对网络舆情进行分析的基础上，确定了所述待分析事件是否对所述网络舆情产生影响。
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公开(公告)号：CN117494068A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311546925.1
申请日：2023-11-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/27 , G06F18/241 , G06F18/2321 , G06N7/01 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06T11/20
Abstract: 本说明书实施例提供的一种结合深度学习与因果推断的网络舆情分析方法及装置，确定目标事件，确定与所述目标事件相关的待分析事件和影响所述目标事件的网络舆情的相关事件，根据所述相关事件，构建所述相关事件的时间序列数据集，获取所述目标事件的网络舆情数据，将所述网络舆情数据输入到预先训练的分析模型，得到所述网络舆情的情感倾向表征值，根据所述时间序列数据集和所述情感倾向表征值，拟合所述情感倾向表征值关于所述时间序列数据集的曲线，根据所述待分析事件的发生时刻以及所述曲线，确定所述待分析事件对网络舆情的影响。通过该方法，在对网络舆情进行分析的基础上，确定了所述待分析事件是否对所述网络舆情产生影响。
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公开(公告)号：CN118761634A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411243824.1
申请日：2024-09-05
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06V40/16 , G06F30/20
Abstract: 本说明书公开了一种基于应急疏散的信息推送方法、装置以及电子设备，具体包括：根据获取到的目标区域对应的地理信息数据和建筑图，构建模拟目标区域，并对模拟目标区域进行单元格划分。同时根据各人员的个人特征数据，构建各人员的个人仿真对象，确定每个人员的个人仿真对象在模拟目标区域中占据的单元格区域。基于模拟目标区域、各个人仿真对象以及各个人仿真对象对应的单元格区域，根据预设的规则，针对目标建筑物进行人员疏散的仿真测试。根据仿真测试结果，进行信息推送。通过此方法可以充分考虑到室内外因素对于整个疏散过程以及互相之间的影响，从而制定出实用性较高的应急疏散策略，有效保障了人民群众在遇到突发险情时的生命安全。
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公开(公告)号：CN117575829B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202311591174.5
申请日：2023-11-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于大语言模型的舆情传播建模仿真和风险预警方法，可以获取事件舆情信息，并根据该事件舆情信息对预设的大语言模型进行微调训练，而后，可以初始化拓扑网络，并初始化智能体的自身特征，在每一轮迭代中，确定智能体的记忆流信息，并从记忆流信息中筛选出目标信息，将上一轮迭代中更新得到的自身特征以及所述目标信息输入到所述大语言模型，得到本轮迭代中更新得到的自身特征，将本轮迭代中更新得到的自身特征输入到大语言模型中，得到预测出的智能体针对目标事件的行为信息，并更新所述拓扑网络，以进行下一轮迭代。最后，可以根据每一轮迭代中预测得到的各智能体的行为信息，进行风险预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117215728B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311464152.2
申请日：2023-11-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/455 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本说明书公开了一种基于代理模型的仿真模拟方法、装置及电子设备。所述方法包括：将历史业务数据输入仿真模型，得到每个历史业务数据对应的目标仿真结果；确定仿真模型对应的若干种代理模型，代理模型包括：高斯过程模型、神经网络模型、克里金模型以及插值模型；根据历史业务数据以及目标仿真结果，生成训练样本对各代理模型进行训练，得到各训练后代理模型，并将各训练后代理模型集成并部署在仿真环境中；在接收到仿真指令后，获取仿真数据；确定用户选择的至少一种训练后代理模型，作为目标代理模型；将仿真数据输入各目标代理模型，以通过各目标代理模型确定仿真模拟结果。
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公开(公告)号：CN117575829A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311591174.5
申请日：2023-11-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于大语言模型的舆情传播建模仿真和风险预警方法，可以获取事件舆情信息，并根据该事件舆情信息对预设的大语言模型进行微调训练，而后，可以初始化拓扑网络，并初始化智能体的自身特征，在每一轮迭代中，确定智能体的记忆流信息，并从记忆流信息中筛选出目标信息，将上一轮迭代中更新得到的自身特征以及所述目标信息输入到所述大语言模型，得到本轮迭代中更新得到的自身特征，将本轮迭代中更新得到的自身特征输入到大语言模型中，得到预测出的智能体针对目标事件的行为信息，并更新所述拓扑网络，以进行下一轮迭代。最后，可以根据每一轮迭代中预测得到的各智能体的行为信息，进行风险预警。
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公开(公告)号：CN117371718A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311342169.0
申请日：2023-10-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/008
Abstract: 在本说明书提供的一种确定电能资源分配策略的方法、装置及设备中，通过设置充电站智能体和电动汽车智能体的交互环境，针对每个智能体，根据当前状态信息，确定其第一行为策略，以及根据该第一行为策略确定第一评估结果，根据各智能体已确定的各个体收益值，量化各智能体间的相关性，并参考该智能体与其他智能体的相关性、各智能体的当前状态信息和第一行为策略及第一评估结果，迭代更新该智能体的第一执行者网络，直至收敛，该第一执行者网络用于确定该智能体的电能资源分配策略。从上述方法可以看出，通过量化智能体间的相关性，考虑了不同智能体间的交互影响，使得通过迭代更新直至收敛的第一执行者网络得到的电能资源分配策略更准确。
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公开(公告)号：CN117215728A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311464152.2
申请日：2023-11-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/455 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本说明书公开了一种基于代理模型的仿真模拟方法、装置及电子设备。所述方法包括：将历史业务数据输入仿真模型，得到每个历史业务数据对应的目标仿真结果；确定仿真模型对应的若干种代理模型，代理模型包括：高斯过程模型、神经网络模型、克里金模型以及插值模型；根据历史业务数据以及目标仿真结果，生成训练样本对各代理模型进行训练，得到各训练后代理模型，并将各训练后代理模型集成并部署在仿真环境中；在接收到仿真指令后，获取仿真数据；确定用户选择的至少一种训练后代理模型，作为目标代理模型；将仿真数据输入各目标代理模型，以通过各目标代理模型确定仿真模拟结果。
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公开(公告)号：CN309064386S
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202430103264.4
申请日：2024-02-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：用于电子设备的显示社区发现信息图形用户界面。
2.本外观设计产品的用途：用于一种电子设备。
3.本外观设计产品的设计要点：在于图形用户界面。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
5.由于各设计要点为图形用户界面，省略各设计的左视图、右视图、后视图、俯视图以及仰视图。
6.图形用户界面的用途：在主视图中，用户在数据视图界面中选择数据集后的下拉键，跳转至变化状态图1。
在变化状态图1中，用户选择数据集，跳转至变化状态图2。
在变化状态图2中，用户选择GIS视图左侧从上往下数第一个聚类按键，跳转至变化状态图3。
在变化状态图3中，用户选择“聚类”按键，跳转至变化状态图4。
在变化状态图4中，用户选择GIS视图左侧从上往下数第二个框选按键，跳转至变化状态图5。
在变化状态图5中，用户在GIS视图中框选需要分析的聚类结果后，跳转至变化状态图6。
在变化状态图6中，用户在力导向视图中选择要分析的聚类群后，跳转至变化状态图7。
在变化状态图7中，用户在力导向视图中选择要分析的聚类群中的聚类后，跳转至变化状态图8。
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