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    一种个性化推荐方法及装置
    1.
    发明公开
    一种个性化推荐方法及装置 审中-公开

    公开(公告)号：CN116089701A

    公开(公告)日：2023-05-09

    申请号：CN202211478596.7

    申请日：2022-11-17

    申请人： 国家电网有限公司大数据中心 ,  北京中电普华信息技术有限公司

    发明人： 王路涛 ,  刘识 ,  李博 ,  李继伟 ,  郑菲 ,  余泽豪 ,  杨洋 ,  王林

    IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F16/335 ,  G06F16/36 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30

    摘要： 本申请公开了一种个性化推荐方法及装置，具体涉及互联网技术领域。本申请具体包括：先从目标对象文本浏览记录中提取关键词，并将关键词作为第一关键词，再确定第一关键词在预设语义树中对应的节点位置，其中，预设语义树由若干个节点和各个节点之间的链接组成，一个节点对应着一个词语，各个节点之间的链接标识着词语间的关系，接着根据第一关键词对应的节点位置和预设语义树选取至少一个第二关键词，最后根据至少一个第二关键词向目标对象推荐文本，这样，将关键词进行语义拓展，并根据原关键词以及语义拓展后得到的词语对用户进行个性化推荐，进而，推荐的内容更容易满足用户偏好，提高了用户对个性化推荐的满意度。

    缺陷样本图片的生成方法、装置、设备及存储介质
    4.
    发明公开
    缺陷样本图片的生成方法、装置、设备及存储介质 审中-实审

    公开(公告)号：CN115565033A

    公开(公告)日：2023-01-03

    申请号：CN202211370014.3

    申请日：2022-11-03

    申请人： 国家电网有限公司大数据中心

    发明人： 陈振宇 ,  王路涛 ,  李博 ,  陈思宇 ,  边靖宸 ,  李继伟 ,  朱天佑

    IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/82

    摘要： 本公开实施例提供了缺陷样本图片的生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：基于第一缺陷样本图片集训练缺陷识别模型，获得训练后的缺陷识别模型；根据第一无缺陷样本图片集和缺陷识别模型训练生成对抗网络模型，获得训练后的生成对抗网络模型；其中，生成对抗网络模型包括生成器和判别器；根据训练后的生成器和第二无缺陷样本图片集生成第二缺陷样本图片集。本公开实施例，解决了电网计量设备缺陷样本图片集难获取的问题，极大降低缺陷样本图片采集的难度以及工作量，同时具有高质量的计量设备缺陷样本图片集，能够更加高效的训练缺陷识别模型来完成自动化巡检，提高巡检工作的自动化程度，降低巡检的人工成本。

    一种基于深度学习的影像相似度数据清洗方法及系统
    5.
    发明公开
    一种基于深度学习的影像相似度数据清洗方法及系统 审中-实审

    公开(公告)号：CN114863153A

    公开(公告)日：2022-08-05

    申请号：CN202210330918.7

    申请日：2022-03-30

    申请人： 国家电网有限公司大数据中心

    发明人： 陈振宇 ,  王路涛 ,  李博 ,  陈思宇 ,  边靖宸 ,  武丽莎 ,  杨畅

    IPC分类号： G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

    摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的影像相似度数据清洗方法及系统，包括：获取影像数据，并对所述影像数据进行处理得到成对的影像数据；将所述成对的影像数据输入到预先训练好的融合网络模型中，得到所述成对的影像数据的相似性度量值；由所述成对的影像数据的相似性度量值对所述影像数据进行聚类完成数据清洗；其中，所述预先训练好的融合网络模型是基于成对的影像数据结合包含损失项和正则化项的学习目标函数对双支卷积神经网络进行训练得到的。本发明采用了融合网络结合损失函数的方法，解决了人力标注成本高，效率低下，容易产生重复操作的问题，实现了对相同场景下的类似部件进行聚类，提高了效率和准确率。

    一种卷积神经网络的压缩方法及装置
    6.
    发明公开
    一种卷积神经网络的压缩方法及装置 审中-实审

    公开(公告)号：CN114861868A

    公开(公告)日：2022-08-05

    申请号：CN202210325233.3

    申请日：2022-03-29

    申请人： 国家电网有限公司大数据中心

    发明人： 陈思宇 ,  王路涛 ,  李博 ,  陈振宇 ,  边靖宸

    IPC分类号： G06N3/04 ,  G06N3/08

    摘要： 本发明涉及人工智能模型压缩技术领域，具体提供了一种卷积神经网络的压缩方法及装置，包括：步骤1.初始化待压缩卷积神经网络的精简卷积神经网络；步骤2.将待压缩卷积神经网络上的注意力图迁移至精简卷积神经网络；步骤3.利用遗传算法确定并调节精简卷积神经网络上的注意力图迁移的最优位置；步骤4.判断是否达到迭代次数，若是，则输出精简卷积神经网络，否则，返回步骤2。本发明提供的技术方案，通过应用遗传算法，寻找最优的注意力迁移层位置，实现更有效的知识蒸馏。

    一种语句生成方法、装置、电子设备及介质
    9.
    发明公开
    一种语句生成方法、装置、电子设备及介质 审中-实审

    公开(公告)号：CN115878662A

    公开(公告)日：2023-03-31

    申请号：CN202211358681.X

    申请日：2022-11-01

    申请人： 国家电网有限公司大数据中心

    发明人： 王路涛 ,  刘识 ,  李博 ,  李继伟

    IPC分类号： G06F16/2452 ,  G06F16/242 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06F40/216 ,  G06F40/284

    摘要： 本发明实施例公开了一种语句生成方法、装置、电子设备及介质。方法包括：确定至少一个向量对、各向量对对应的第一联合概率密度、至少一个聚合运算符、至少一个列和聚合列；基于至少一个向量对和各向量对的第一联合概率密度确定目标向量对；基于至少一个聚合运算符、至少一个列、聚合列和双向递归神经网络，确定目标兼容对；基于各目标向量对、各目标兼容对和预设SQL查询语句框架生成目标SQL查询语句。该方法通过所得到的向量对、向量对对应的第一联合概率密度、聚合运算符、列和聚合列确定关联关系较高的目标兼容对和目标向量对，再结合预设SQL查询语句框架可得到准确可执行的SQL查询语句，提高了SQL查询语句生成的准确性。