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公开(公告)号：CN116153296A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211090630.3
申请日：2022-09-07
申请人： 浙江大胜达包装股份有限公司 , 杭州未名信科科技有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院
摘要： 本申请涉及一种基于持续学习模型的语音唤醒方法、装置及存储介质。所述方法包括：基于轻量级深度残差卷积网络构建教师模型和学生模型，并将教师模型和学生模型组装为持续学习模型；获取语音样本数据；将语音样本数据作为训练样本输入所述持续学习模型中进行训练；采用训练好的持续学习模型对目标语音进行唤醒。本申请能提升预测精准性和唤醒效率。特别是在模型训练过程中，教师模型与学生模型融合的训练方式，结合蒸馏损失、特征图损失与交叉熵损失，使持续学习模型得以优化，使学生模型负责学习新知识，教师模型负责引导学生模型不过度学习新知识，通过减小旧知识与新知识之间分布差异，实现了新知识的学习以及旧知识的保留。
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公开(公告)号：CN111881334A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010683463.8
申请日：2020-07-15
申请人： 浙江大胜达包装股份有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院 , 杭州未名信科科技有限公司
IPC分类号： G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种检索方法，尤其涉及一种基于半监督学习的关键词到企业的检索方法，属于应用于信息检索领域。自训练方法首先使用初始标注数据训练模型，然后使用模型对部分无标注数据进行识别并将其加入到标注数据集中，作为新的训练数据；通过多轮次的自动数据标注和迭代训练学习，得到最终的模型。半监督学习方法可以大大降低人工标注成本，提高检索匹配效率。
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公开(公告)号：CN111191001A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911335749.0
申请日：2019-12-23
申请人： 浙江大胜达包装股份有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院 , 杭州未名信科科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种企业多元标签标识方法，尤其涉及一种面向纸包装及其相关行业的企业多元标签标识方法。提出一种层次迭代识别框架，可基于少量标注数据衍生模型构造所需要的大数据集，最后应用轻量级的XML-CNN深度模型方法，提升总体标签识别效率，本发明旨在先构建适合纸包装行业的多元标签体系，随后提出有效的多元标签识别方法，从而解决该行业及其相关行业的企业精准分类需求，提高企业复杂信息的检索效率。一种面向纸包装及其相关行业的企业多元标签标识方法，提高企业复杂信息的检索效率。
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公开(公告)号：CN110781248A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910927808.7
申请日：2019-09-27
申请人： 浙江省北大信息技术高等研究院 , 浙江大胜达包装股份有限公司 , 杭州未名信科科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种多源异构数据采集方法及装置，方法包括：从工厂的自研系统数据库中全量抽取数据并存入第一数据表；获取工厂的第三方系统提供的预设类型的数据并存入第二数据表；获取工厂的MES采集的产线实时数据并进行计算，将计算结果存入第三数据表。基于上述描述可知，针对瓦楞纸包装企业的数据特点，对于不同数据源，依据其数据库类型通过设计不同的数据采集方式对数据进行采集，并存入企业的采集服务器的数据仓库，形成企业的数据资产。采用本发明采集方案进行数据采集时，不干扰生产过程，不改动原系统数据，且节省人力物力，在完全保证生产的同时，也方便了企业将要进行的数字化智能工厂建设。
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公开(公告)号：CN115145565A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210540132.8
申请日：2022-05-18
申请人： 浙江大胜达包装股份有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院 , 杭州未名信科科技有限公司
摘要： 本申请涉及数据可视化及数据处理技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种基于规则引擎的数据可视化大屏布局方法与装置。所述方法包括：获取业务数据；基于所述业务数据创建多个目标可视化组件；基于所述目标可视化组件在所述业务数据中的重要程度、目标可视化组件的尺寸和各目标可视化组件间的关联关系确定出大屏布局规则；根据视图模板和所述大屏布局规则创建大屏。本申请提升了数据处理的效率，减少了对人工操作的依赖，能够使用户更专注于实现数据大屏实际需要展示的业务，而无需花费较多时间考虑数据大屏布局设计，同时帮助企业面向不同的业务场景、用户角色，实现数据可视化大屏的快速复用。
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公开(公告)号：CN115083425A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210499013.2
申请日：2022-05-09
申请人： 浙江大胜达包装股份有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院 , 杭州未名信科科技有限公司
摘要： 本申请涉及深度学习及语音唤醒技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种基于轻量级深度残差卷积网络的语音唤醒方法与装置。所述方法包括获取语音样本数据；将所述语音样本数据作为训练样本输入基于轻量级深度残差卷积网络的语音唤醒模型中进行训练；采用训练好的基于轻量级深度残差卷积网络的语音唤醒模型对目标语音进行唤醒；其中，所述基于轻量级深度残差卷积网络的语音唤醒模型设置有残差因果卷积模块。本申请提出的方法与装置既具备高效性，又具备准确性，从而大幅提升了语音唤醒的效率。
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公开(公告)号：CN115062057A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210505226.1
申请日：2022-05-10
申请人： 浙江大胜达包装股份有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院 , 杭州未名信科科技有限公司
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/22
摘要： 本申请涉及数据处理技术领域，更为具体来说，本申请涉及基于Redis缓存库写入MySQL数据库数据的方法。所述方法包括：在向MySQL数据库写数据之前，查询所述MySQL数据库的数据表中是否已存在欲写入数据；若不存在，则基于所述欲写入数据对应的数据表和查询时采用的查询条件语句构建唯一标识符；将所述唯一标识符作为关键字写入Redis缓存库中；确定关键字写入Redis缓存库成功时，将所述欲写入数据写入所述数据库。本申请实现了在不主动给MySQL数据表加锁的前提下，使得在同一时段只允许仅有一个事务拥有写入某组值的权限，可以有效缓解数据库加锁的问题，也能大大降低业务性能的损耗。
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公开(公告)号：CN116050398A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211681104.4
申请日：2022-12-27
申请人： 浙江大胜达包装股份有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院 , 杭州未名信科科技有限公司
IPC分类号： G06F40/284 , G06F40/242 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N3/0442
摘要： 本发明涉及一种文本分词的方法及装置，方法包括：获取目标语料；基于预训练好的文本分词模型确定所述目标语料中目标位置的文本成词的可能性；其中，所述预训练好的文本分词模型基于目标词库中词的随机组合合成的训练语料训练得到，所述目标词库基于最大连接分词和回溯过滤法确定；基于所述目标位置的文本成词的可能性对目标语料进行分词。基于此，实现无需人工标注数据，且能够有效的切分行业领域新词。
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公开(公告)号：CN115658884A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210509525.2
申请日：2022-05-11
申请人： 浙江大胜达包装股份有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院 , 杭州未名信科科技有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/215 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/383 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/088
摘要： 本申请涉及数据分析与处理技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种基于无监督分类的新闻重要性分析方法与装置。所述方法包括：获取目标新闻；对所述目标新闻进行重要性分析，得到所述目标新闻的重要性值；基于所述目标新闻的重要性值和word2vec模型计算目标新闻中的高相关文本的向量；通过所述高相关文本的向量与预先构建的标签种子库中各标签向量之间的相似度来分配标签。本申请所述方法与装置能达到较高的准确率，且能够减少人为标注成本，提升对目标新闻的预测效率。
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公开(公告)号：CN113535832B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110651148.1
申请日：2021-06-10
申请人： 杭州未名信科科技有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院
摘要： 本申请公开了一种云服务数据的获取方法、装置、电子设备及介质。本申请中，可以在检测到目标客户端程序出现字段变更事件后，确定目标客户端程序的变动字段标识；根据变动字段标识，从预设的AP I信息数据库中确定变动字段标识对应的目标变动字段；通过AP I访问接口，将目标变动字段返回到目标客户端程序。通过应用本申请的技术方案，可以实时的在探测到网页的AP I接口文档发生变化时，可以自动识别出变化的字段部分，并提取其中变化字段数据更新到AP I数据库中。再通过与程序实际使用的字段进行映射，实现当AP I发生变化时，客户端程序可以根据数据库中的字段映射表查找出需要的字段数值，并从AP I数据库中直接提取对应的变化字段，保证运行的连续性。
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