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公开(公告)号:CN115183158A
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202210801791.2
申请日:2022-07-08
Applicant: 哈尔滨凯纳科技股份有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: F17D5/02 , F16L55/38 , F16L55/40 , F16L101/30
Abstract: 本发明涉及管道检测技术领域,具体而言,涉及一种管道检测装置及检测方法。其中,一种管道检测装置,包括主体机构、收束机构、检测机构、控制机构、定位机构,所述主体机构包括第一支撑杆和支撑面,所述支撑面设置为伞状结构,所述第一支撑杆的端部和所述支撑面的中心处连接,所述收束机构设置在所述第一支撑杆和所述支撑面之间,且用于调节所述支撑面张开的角度;所述检测机构设置在所述支撑面上;所述定位机构设置在所述支撑面上。采用管道检测装置,可以确定管道内的薄弱点、漏点以及生长环的具体位置,方便施工人员发现管道内的薄弱点,以及时对管道进行预防和加固;方便施工人员发现管道内的漏点和生长环,以及时对管道进行维修和清理。
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公开(公告)号:CN117658331A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311776151.1
申请日:2023-12-22
Applicant: 哈尔滨凯纳科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于农村污水处理罐的气提回流装置,属于污水处理技术领域,包括:污水处理罐的底端设置有污水出口和水流进口,污水处理罐的进口设置有回流管道;提升管道竖直设置于污水处理罐的外侧,集杂段的底端密封,集杂段的通孔通过倾斜向下的出渣管路和污水处理罐的水流进口连通,进水段的通孔通过倾斜向上的进水管路和污水处理罐的污水出口连通,过滤段内设置有过滤网板,进气段的通孔通过进气管路与风机连通,连接段和回流管道连通;密封连接头可拆卸的设置于集杂段、进水段、过滤段、进气段、延伸段和连接段的接缝处;进水管路和出渣管路均设置有阀门。本发明方便修复清理并且能够有效减少堵塞可能。
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公开(公告)号:CN117886446A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410218705.4
申请日:2024-02-28
Applicant: 哈尔滨凯纳科技股份有限公司
IPC: C02F3/30 , C02F1/00 , C02F101/16 , C02F101/10 , C02F101/30 , C02F101/38
Abstract: 本发明属于污水处理技术领域,本发明公开了一种用于农村分户式生活污水处理的三回流五池法工艺。本发明所述生活污水三回流五池法包括污水→固体截留区→缺氧区→好氧区→沉淀区(分离模块)→清水区,通过固体截留区可以去除沉淀和漂浮物,还承担消纳系统剩余污泥的作用,减少清掏次数;缺氧区和好氧区的设置可达到脱氮除磷、去除有机物的目的;本发明所述生活污水三回流五池法对生活污水的处理效果优异,工艺流程简单,所需设备简单,可以显著降低生活污水的处理成本,适用于大范围的推广应用。
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公开(公告)号:CN120067241A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510107858.6
申请日:2025-01-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/3329 , G06F16/355 , G06F16/36 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于样例反馈的大语言模型自动提示优化方法,属于大语言模型提示优化技术领域。解决了现有技术中传统的提示优化方法难以实现自动化调优的问题;本发明构建基于大语言模型的提示优化模块,输入预处理后的输入数据,对其进行基于样例反馈的提示优化,得到修改后的提示;构建基于大语言模型的提示精简模块,对修改后的提示中的超长提示进行精简和改写,得到更新后的提示,传输至提示优化模块进行迭代,得到优化后的提示;构建基于大语言模型的局部搜索模块,对优化后的提示进行局部搜索与调优,得到最优提示。本发明有效提升了针对提示优化的大语言模型的性能,可以应用于采用大语言模型进行自动提示优化。
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公开(公告)号:CN115034216B
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202210606979.1
申请日:2022-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/205 , G06F16/953 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于图模型和词嵌入模型面向新闻领域的关键词抽取方法,本发明首先需要将新闻文本进行清洗,去除其中无用信息;然后通过文本处理模块,得到新闻文本中的潜在关键词和词频信息;之后采用图模型和预训练的词嵌入模型对关键词进行语义空间映射,最后融合前述两个模型对关键词的排序分布获得最后关键的分布,从而获得新闻文本关键词;本发明能够改进新闻文本关键词提取的精度,进一步提高舆情分析系统在针对新闻文本分析时内容检索的准确性,更为全面地覆盖新闻文本的主要信息,节省人工复核的时间。
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公开(公告)号:CN117993396B
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202410091557.4
申请日:2024-01-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/58 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F18/22
Abstract: 本发明是一种基于RAG的大模型机器翻译方法。本发明涉及大语言模型翻译技术领域,本发明对原始语言序列分词处理,对语言序列嵌入表示转化,基于同语言建立翻译资料库;基于翻译需求,对原始语言进行拆分,进行原文嵌入表示获取;基于原文嵌入表示与翻译资料库,进行相似度计算;根据相似度计算获取和需求接近的翻译示例,结合翻译示例和大模型,生成贴合需求的译文。发明采用的prompt构造方式相比于普通的prompt以及随意使用示例的prompt能够更好的帮助大语言模型生成符合需求的译文,在特定领域翻译和翻译风格化上有着很好的效果。
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公开(公告)号:CN114970503B
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202210598799.3
申请日:2022-05-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/232 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提出一种基于预训练的字音字形知识增强的中文拼写纠正方法。属于自然语言处理技术领域。本发明的目的是为了改进中文拼写纠正技术的准确性,更好地解决字音或字形混淆导致的拼写错误,节省人工复核的时间。本发明首先从数据库中取出待纠错文本对应的拼音和仓颉码序列,然后将文本和拼音、仓颉码序列一同输入模型中。模型会整合文本的上下文语义信息和字音字形知识,给出拼写纠正建议。本发明还采用了特定的mask策略和预训练任务,在大规模中文语料上预训练得到更适用于中文拼写纠正技术的预训练语言模型。本发明可用于各种文本纠错场景,提高了校验文章的效率。
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公开(公告)号:CN118747497A
公开(公告)日:2024-10-08
申请号:CN202410884233.6
申请日:2024-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/279 , G06F40/284 , G06F18/22 , G06F40/194 , G06N5/02 , G06N5/04
Abstract: 基于任务链的大模型语病纠错方法、设备和存储介质,属于语言信息处理技术领域,解决基于大语言模型的语病纠错正确性低问题。本发明方法包括:在输出中找出与输入原句子对应的信息类型,信息类型包括语病范围、语病类型和纠错方式三种类型;对不同粒度的语病范围进行标注,针对每种语病类型,计算自动标注的语病范围与人工标注的语病范围之间的相似性分数,选择相似性分数最高的标注粒度作为最终的语病范围标注结果;将训练集中的所有样本随机排序,按照样本的顺序,将每个样本的三条指令数据加入到训练队列中,依次使用每条指令数据对大语言模型进行指令微调;利用指令微调后的大语言模型进行语病纠错。本发明适用于基于大语言模型的语病纠错。
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公开(公告)号:CN117556251A
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202311332989.1
申请日:2023-10-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 一种基于LoRA嵌入的指令数据挖掘方法和系统,涉及指令数据挖掘领域。解决了常见的通过模型生成的指令数据往往重复性较高,类似的指令数据反复出现,数据集同质化和冗余的情况较为普遍的问题。所述方法包括:采用LoRA的方式对ShareGPT数据集进行训练,获取所述ShareGPT数据集中指令数据的嵌入表示;通过UMAP算法对所述嵌入表示进行降维,获取每个指令在三维空间中的表示;根据最小化指令数据在三维空间中的密度对每个指令表示进行筛选,获取多样性增强的数据子集。本发明应用于人工神经网络训练领域。
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公开(公告)号:CN116681080A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310544489.8
申请日:2023-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/30 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于语义特征的中文儿童故事生成方法。所述方法包括构建中文儿童故事数据集;将儿童故事作为训练数据,通过所设计的引入句子级语义特征的方法对模型进行训练,提升模型生成的连贯性;将关键词或者儿童故事开头输入模型;模型通过自编码迭代生成预先设定长度的中文儿童故事。本发明可以在给定关键词或故事开头的情况下,自动生成完整的儿童故事,无需人工处理。本发明可以用于创作儿童故事。
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