一种基于隐私计算的税电联合分析方法

    公开(公告)号:CN114039767A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202111306889.2

    申请日:2021-11-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于隐私计算的税电联合分析方法,包括:数据加密:根据双方商定的协议内容选择相应的加密方式,并生成密钥对;数据对齐:通过加密后的数据ID进行匹配获得匹配结果;联合分析业务计算:根据双方商议好的协议内容进行密文上的联合分析计算,并得出结果;数据解密:通过使用密钥对对联合分析结果进行解密;联合分析结果展示:通过使用其他数据可视化工具进行数据可视化展示。本发明实用性与泛化性强,通过变换不同的业务规则可以实现多维度下隐私计算,在保证了双方的数据安全情况下,实现了联合数据分析,解决业务需求。

    一种基于设备拓扑与机器学习的多源网架台账融合方法

    公开(公告)号:CN113947500A

    公开(公告)日:2022-01-18

    申请号:CN202111201407.7

    申请日:2021-10-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于设备拓扑与机器学习的多源网架台账融合方法,包括以下步骤:S101:接入各单系统的网架台账数据,所述网架台账数据包括但不限于实体及实体之间的关系;S102:将接入的各单系统网架台账数据按照所属组织机构进行分类;S103:对每一类实体,筛选出实体在各个系统中的共有属性;S104:根据步骤S103中共有属性值类型的不同,选择不同的相似度计算方法,计算最终的相似度;S105:将最终的相似度与设置的阈值比较,做出判断,两个实体能够融合或不能融合。本发明可以自动地对多系统中的网架台账数据进行自动融合,降低了人工比对的成本,可以有效地提升数据的贯通性,有助于数据管理与价值挖掘。

    一种基于机器学习的综合加权主数据识别方法

    公开(公告)号:CN113920366A

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111201242.3

    申请日:2021-10-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的综合加权主数据识别方法,包括以下步骤:步骤1:梳理业务实体域并依据主数据的特点,选出主数据的最具代表性的特征,所述特征至少包括引用的出度及入度;步骤2:根据步骤1中获得的主数据提取出来的识别特征作为随机森林分类的特征,选取训练集,进行数据清洗,基于随机森林算法,选取最优参数构建决策树;步骤3:使用测试集,利用构建的多棵决策树进行测试,得到对应的分类类别;步骤4:采用综合加权法对决策树赋予不同的权重,采用投票法则得到最终分类结果。本发明可提升企业业务主数据查找的准确率及速率,有效提高企业主数据的管理效率。

    面向大模型知识问答的文档树自动生成方法及装置

    公开(公告)号:CN118551734A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202411002769.7

    申请日:2024-07-25

    Abstract: 本申请公开了一种面向大模型知识问答的文档树自动生成方法及装置,所述方法包括:获取文档待解析页的页面图像;分析页面图像版面,获得各区域的文档元素的类别与位置信息;获得正文信息、标题信息、页眉信息与页脚信息,并对应存储于各文档元素的信息集合;获得单元格列表;将各文档元素的信息集合存储于文档内容列表,将标题信息存储于标题列表;对标题列表中的标题信息进行层级解析,获得每个标题的层级信息并存储至标题层级列表;对同一层级的所有标题进行排序;建立两个标题的父子节点关系;设置节点属性中正文的文字信息。本申请提供的技术方案避免了解析结果中文档元素的缺失,将标题按照文档树的形式建立联系,有利于文档内容的检索。

    一种基于目标检测算法的安全帽识别方法

    公开(公告)号:CN114005067A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111306903.9

    申请日:2021-11-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测算法的安全帽识别方法,包括:训练阶段得到安全帽识别的预训练模型;推理阶段:所述安全帽识别的预训练模型自动识别出人体目标,即对于每张图片qk(xk),获取若干人体目标Rk:Rk=R(r1、r2、r3、...、ri|qk(xk));并同时对图片的安全帽进行特征提取,识别并定位该图片中佩戴或未佩戴安全帽信息,若识别出未佩戴安全帽情况则告警;模型评估:根据预测结果与实际情况进行对比,评估模型预测效果。本发明实用性强,实现对现场作业人员是否按规定佩戴安全帽的智能检测,有效避免人工监测带来的安全隐患和经济损失,意义重大。

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