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公开(公告)号：CN115729699B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202211415309.8
申请日：2022-11-11
Applicant: 北京邮电大学 , 四方联盟(北京)科技发展有限公司 , 中网数安(北京)科技有限公司
IPC: G06F9/50 , G06N5/04 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出一种基于模型服务自动化的多机部署调度方法,包括：通过客户端获取表示模型服务工作流的JSON描述文件并发出服务初始化请求，由调度服务器接收所述请求并分配推理服务器资源；通过调度服务器基于动态加权最少连接算法为每个客户端分配能满足其需求的推理服务器资源；将所述推理服务器资源对应的推理服务器的请求调用IP和端口返回给所述客户端，通过所述客户端对所述请求调用服务实例进行推理，返回推理结果。本发明的方法通过多机部署、负载均衡的方式为客户端动态分配推理服务器资源，提升了推理服务的稳定性。
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公开(公告)号：CN119597939A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411602767.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 彭姣 , 辛锐 , 吴军英 , 欧中洪 , 贺月 , 宋美娜 , 常永娟 , 朱一凡 , 王骏 , 张啸 , 姜丹 , 商笑然 , 卢艳艳 , 尹晓宇 , 李涛 , 马子淇 , 张鹏飞 , 李士林
IPC: G06F16/43 , G06F16/483 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06F18/25 , G06F18/22
Abstract: 本发明适用于人工智能技术领域，提供了一种跨模态检索方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：通过图像编码器对图像模态进行编码，通过文本编码器对文本模态进行编码，生成高维空间的向量表示；将图像模态的向量和文本模态的向量输入到同一个共享自注意力层进行对齐，并分别通过各自的前馈网络层提取特征；通过交叉注意力机制，对图像模态的向量和文本模态的向量进行跨模态交叉融合处理，得到图像模态的跨模态表征向量和文本模态的跨模态表征向量；基于图像模态的跨模态表征向量和文本模态的跨模态表征向量，输出图像模态和文本模态的相似度。本发明能够提高跨模态检索精度。
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公开(公告)号：CN117874262A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410276528.5
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/383 , G06F16/783 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于渐进原型匹配的文本‑动态图片跨模态检索方法，包括，获取文本查询集与动态图片候选集，并获取文本查询集和所述动态图片候选集之间的语义相似性；构建基于渐进原型匹配的细粒度文本‑动态图片的检索模型，检索模型包括动态图像嵌入模块、文本嵌入模块、全局分支模块、局部分支模块；将文本查询集与动态图片候选集作为输入，对检索模型进行训练，获取训练完成的检索模型；获取待查询文本与动态图片候选集，输入训练完成的检索模型，输出待查询文本与动态图片的相似度排序。通过本发明提出的方法，实现了针对文本、动态图片两种模态的一整套数据处理、模型训练和跨模态检索解决方案。
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公开(公告)号：CN117850819A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410034803.2
申请日：2024-01-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开公开了一种AI应用镜像的生成方法、装置及存储介质，该方法包括获取用户在页面上配置的AI应用镜像构建流程的流程组件、流程组件的执行顺序和各流程组件对应的配置参数；确定AI应用镜像构建流程对应的DAG拓扑图，并对DAG拓扑图进行校验；若校验成功，基于流程组件的执行顺序得到生成AI应用镜像对应的第一对象，基于各流程组件的配置参数得到各流程组件对应的第二对象，并将第一对象和第二对象提交至容器集群；响应于检测到AI应用镜像构建流程触发后，基于容器集群中AI应用对应的第一对象和第二对象执行AI应用镜像构建流程，生成AI应用镜像。本公开提升了AI应用镜像构建的便捷性、可维护性和可扩展性，降低了开发和部署AI应用的成本。
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公开(公告)号：CN117409217A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311013494.2
申请日：2023-08-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/77 , G06F16/583
Abstract: 本发明提出一种面向图像数据集的域间差异度量方法，包括，对图像数据集进行数学特征分析，实现对图像数据集的差异度量的数学抽象；基于数学抽象建立具有图像特征针对性的数学度量方法；对数学度量方法进行优化；获取待处理图像数据集，根据优化后的数学度量方法对待处理图像数据集进行差异度量。本发明可以通过客观的定量方式计算图像数据集间的差异，提高了图像任务域自适应的泛化性，也节省了计算资源和运行时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116861181A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310706053.4
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06V10/44 , G06V10/86 , G06F18/214 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出一种基于回路生成的多模态情感分析系统，包括，特征提取子系统，用于存储多模态原始数据，并将多模态原始数据进行特征提取，得到多模态特征；回路生成特征融合子系统，用于对多模态特征进行融合得到多模态融合特征，以及进行模态的生成得到多模态生成特征；对多模态特征与多模态生成特征以及多模态融合特征进行融合得到混合特征；将多模态生成特征与多模态特征进行互注意力对齐处理，得到强化单模态特征；情感分析子系统，用于对混合特征以及强化单模态特征进行情感分析。通过本发明提出的方法，实现了对多模态情感的精准分析。
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公开(公告)号：CN115729699A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211415309.8
申请日：2022-11-11
Applicant: 北京邮电大学 , 四方联盟(北京)科技发展有限公司 , 中网数安(北京)科技有限公司
IPC: G06F9/50 , G06N5/04 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出一种基于模型服务自动化的多机部署调度方法,包括：通过客户端获取表示模型服务工作流的JSON描述文件并发出服务初始化请求，由调度服务器接收所述请求并分配推理服务器资源；通过调度服务器基于动态加权最少连接算法为每个客户端分配能满足其需求的推理服务器资源；将所述推理服务器资源对应的推理服务器的请求调用IP和端口返回给所述客户端，通过所述客户端对所述请求调用服务实例进行推理，返回推理结果。本发明的方法通过多机部署、负载均衡的方式为客户端动态分配推理服务器资源，提升了推理服务的稳定性。
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公开(公告)号：CN115018616A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210444203.4
申请日：2022-04-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提出了一种基于批流一体计算引擎的征信智能评估方法，涉及征信智能评估技术领域，其中，该方法包括：通过Kafka获取多个维度的用户征信数据，并按照主题将用户征信数据划分为待训练征信数据和待预测征信数据；获取预先训练的征信评估模型，将待预测征信数据输入至征信评估模型进行实时评估，得到评估结果，其中，征信评估模型是通过待训练征信数据对原始训练数据进行数据增量后，利用增量后的训练数据进行动态更新的。本申请利用经典的神经网络模型算法动态预测征信智能评分，并且能够根据实时流式征信数据实现评估模型的在线学习，同时能够结合历史规律与实时变化，更新模型评估效果，消除模型的不稳定性，从而提升征信智能评估的准确率。
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公开(公告)号：CN114817557A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210302732.0
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于企业征信大数据知识图谱的企业风险检测方法和装置，其中，该方法包括：通过分散数据子域数据构建企业征信大数据统一信息模型；基于企业征信大数据统一信息模型，利用自顶向下方式构建第一企业征信大数据领域本体；以及通过自底向上的构建方式对企业征信大数据领域中的数据进行实体抽取和关系抽取，选取优质新词扩充第一企业征信大数据领域本体规模，以构建第二企业征信大数据领域本体；基于构建好的本体，利用企业征信大数据构建企业征信大数据知识图谱，通过知识图谱进行特征获取，将获取的特征数据输入训练好的风控模型输出分类结果，并用于分类企业。本发明提升了企业征信领域知识图谱本体的精确性，提升了风控模型的性能。
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公开(公告)号：CN108520028B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810256044.9
申请日：2018-03-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DPI数据的用户地理位置特征提取方法及系统，其中，方法包括：根据用户ID从DPI数据库中获取多条目标用户数据；获取每条目标用户数据的经纬度信息；对经纬度信息进行预处理得到预处理数据；对预处理数据进行筛选处理，以得到出行数据集；根据出行数据集提取得到出行路径特征；根据地图平台API参数和出行路径特征得到候选路径集，并根据API响应结果提取得到候选路径特征；将候选路径特征与运动路径特征进行匹配，并使用评分机制进行评分，以得到评分最高的预测路径；通过预设距离阈值对出行序列和预测路径的时间进行匹配，以更新当前地理位置信息。该方法有效提高了地理位置信息的精确性，简单易实现。
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