数据采集系统
    1.
    发明授权

    公开(公告)号:CN101340568B

    公开(公告)日:2012-08-22

    申请号:CN200710118201.1

    申请日:2007-07-02

    IPC分类号: G01N23/04 H04N7/24

    摘要: 一种数据采集系统,包括:信号处理装置,根据同步信号产生选择信号,以选择相应的探测设备对射线进行探测;数据变换装置,将所述探测设备所探测的信号变换成数字数据,并缓存在所述信号处理装置中;以及通信装置,与图像处理设备连接,并将所述信号处理装置中缓存的数字数据通过所述连接传输到所述图像处理设备。本发明的系统采用嵌入式设备在工业环境中通过高速总线来控制和采集远端数据,此数据采集系统可根据探测设备模块的数量增加进行扩展,同时能够保证稳定的数据采集和变换,并可靠地传输数据。

    数据采集系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN101340568A

    公开(公告)日:2009-01-07

    申请号:CN200710118201.1

    申请日:2007-07-02

    IPC分类号: H04N7/24 H04L29/06

    摘要: 一种数据采集系统,包括:信号处理装置,根据同步信号产生选择信号,以选择相应的探测设备对射线进行探测;数据变换装置,将所述探测设备所探测的信号变换成数字数据,并缓存在所述信号处理装置中;以及通信装置,与图像处理设备连接,并将所述信号处理装置中缓存的数字数据通过所述连接传输到所述图像处理设备。本发明的系统采用嵌入式设备在工业环境中通过高速总线来控制和采集远端数据,此数据采集系统可根据探测设备模块的数量增加进行扩展,同时能够保证稳定的数据采集和变换,并可靠地传输数据。

    知识图谱构建的方法和装置

    公开(公告)号:CN113268606B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202110586725.3

    申请日:2021-05-27

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明提供一种知识图谱构建方法和装置,方法包括获取原始数据和大规模知识图谱;对所述原始数据进行知识建模,得到知识建模结果;基于所述知识建模结果和所述大规模知识图谱,生成概念层数据;对所述原始数据进行知识获取,其中包括实体抽取、实体分类以及第一实体属性抽取,得到实体、实体类别以及实体属性;将所述实体作为关键词输入所述大规模知识图谱,获取所述实体的实体相关信息;将所述实体、所述实体类别、所述实体属性、所述实体相关信息进行融合,得到完整的实体层数据;基于所述概念层数据与所述实体层数据建构新的知识图谱。本发明通过上述方法实现对知识图谱构建,同时也能够利用上述步骤实现对知识图谱使用过程中的更新。

    文本质量评估的方法、装置、设备、存储介质及程序产品

    公开(公告)号:CN118569243A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410542481.2

    申请日:2024-04-30

    摘要: 本申请涉及数据处理技术领域,具体提供了一种文本质量评估的方法、装置、设备、存储介质及程序产品。一种文本质量评估的方法,包括获取待评估的危害辨识文本;根据危害辨识文本记载的隐患要素,逻辑关联词和隐患后果,获得危害辨识文本的完整性评分、逻辑关系评分以及准确性评分;其中,完整性评分表示危害辨识文本中的隐患要素的要素类别是否完整,逻辑关系评分表示危害辨识文本的逻辑关系是否正确,准确性评分表示危害辨识文本的隐患后果是否准确;根据完整性评分、逻辑关系评分以及准确性评分,获得危害辨识文本的质量评估结果。这样,可以结合多个维度,评估危害辨识文本的文本质量,获得较为准确的质量评估结果。

    概念抽取方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112527977B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202011241251.0

    申请日:2020-11-09

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明实施例提供一种概念抽取方法、装置、电子设备及存储介质,其中,该方法包括:根据预设的词表对待提取文本进行术语抽取,获取第一候选概念列表,并根据预设的知识图谱对待提取文本进行实体链接,获取第二候选概念列表;对第一候选概念列表和第二候选概念列表中的各候选概念进行重排序,根据重排序的结果获取待提取文本的概念抽取结果;其中,待提取文本为非结构化文本。本发明实施例提供的概念抽取方法、装置、电子设备及存储介质,通过对待提取文本进行术语抽取和实体链接获取的各候选概念进行重排序,根据重排序的结果获取概念抽取结果,能在标注数据较少甚至没有标注数据的情况下,从非结构化文本中更高效、准确等抽取出概念。

    融合蛋白及其在制备生物蛋白纤维中的应用

    公开(公告)号:CN114685686B

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN202210458505.7

    申请日:2022-04-28

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明涉及生物技术领域,尤其涉及融合蛋白及其在制备生物蛋白纤维中的应用。该融合蛋白为AFP蛋白和ELP蛋白的融合蛋白,或为AFP蛋白和rSRT蛋白的融合蛋白。本发明提供的融合蛋白通过与戊二醛交联获得的生物蛋白纤维断裂强度和韧性优于许多重组蛛丝,甚至可以与一些天然蛛丝相媲美,在‑40℃环境中仍然保持较高的力学性能,断裂强度和韧性均较高,为探索可耐受极端环境的蛋白材料提供了新思路。

    平行语料的生成方法及装置和无监督同义转写方法及装置

    公开(公告)号:CN115809658A

    公开(公告)日:2023-03-17

    申请号:CN202211497311.4

    申请日:2022-11-25

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明实施例提供一种平行语料的生成方法及装置和无监督同义转写方法及装置,其中平行语料的生成方法包括:获取待转写语料和所述待转写语料的上下文;基于所述待转写语料获得关键词集合;将所述关键词集合和所述待转写语料的上下文输入至预训练语言模型,获得的所述预训练语言模型输出的至少一个候选同义转写语料;对每个所述候选同义转写语料进行评价,基于评价结果确定目标同义转写语料。无监督同义转写方法包括:获取待转写语句;将所述待转写语句输入至同义转写模型,获得所述同义转写模型输出的同义转写句;其中,所述同义转写模型是基于平行语料对训练得到的。本发明实施例能够获得优秀的同义转写句。