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公开(公告)号:CN112130851B
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202010772703.1
申请日:2020-08-04
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种用于人工智能的建模方法,包括以下步骤:模型初始化:接收新建模块组件指令或编辑模块组件指令,生成菜单组件和视图组件;算子组件构建:接收选择算子标识的指令;接收复制指令;接收生成位置指令;在所述位置建立算子组件,所述算子组件抽取算子标识携带的信息;连线构建:判断连线输出节点,判断连线输入节点,在连线输出节点和连线输入节点之间构建有向连线;运行验证:接收运行指令,将数据沿有向连线在算子组件之间进行传递,将正在执行的算子组件进行突出显示,在算子组件上显示运行结果。本发明还提供了一种电子设备、存储介质,将创建模型的过程可视化,便于查看模型的结构、数据流向、执行、运行结果。
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公开(公告)号:CN113761885A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202110283749.1
申请日:2021-03-17
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司
IPC: G06F40/263 , G06F40/289 , G06F40/211 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于BayesLSTM的语种识别方法,包括以下步骤:S1、构建词向量模型;S2、词向量作为输入,输入到LSTM中;S3、通过概率密度分布来对权重进行采样,优化分布参数;S4、通过Softmax分类器对经过贝叶斯优化的特征向量进行预测分类;S5、根据步骤S4的预测分类概率,最终得到文本的分类类别标签。有益效果:本发明的方法通过估计模型参数的不确定性来提高模型的鲁棒性和语种识别的准确率。
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公开(公告)号:CN112130895A
公开(公告)日:2020-12-25
申请号:CN202010772714.X
申请日:2020-08-04
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司
IPC: G06F8/76
Abstract: 本发明提供了一种可移植性的模型发布方法、装置和存储介质,算子阶段获取,接收算子训练模型,所述算子训练模型中包括多个算子单元,将所述算子训练模型中的多个算子单元进行划分,对每个算子单元独立封装为一个算子阶段;算子单元逻辑关系获取,提取算子单元间的逻辑关系;算子发布模型建立,获取多个算子阶段及算子阶段对应算子单元间的逻辑关系,建立算子发布模型;模型文件转化,将所述算子发布模型转化为Json格式的模型文件。本发明的方法能够直接完成全流程的发布,全流程的所述模型文件在被转化后,只需要将数据输入模型文件,即可得出全流程处理后的数据结果,全流程的操作都不需要使用多种不同的运行环境,提高运行便捷度。
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公开(公告)号:CN112130812A
公开(公告)日:2020-12-25
申请号:CN202010772705.0
申请日:2020-08-04
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司
IPC: G06F8/20
Abstract: 本发明提供了一种基于数据流混合编排的分析模型构建方法,所述基于数据流混合编排的分析模型构建方法包括以下步骤:拆分处理子任务,接收分析任务的数据流转,并将分析任务按照分析流程拆分为处理子任务;修饰处理子任务,为处理子任务定义:数据输入、数据输出及处理逻辑;封装分析任务,将分析任务封装为编码结构的数据流图;转换语言格式,将数据流图转换为标记语言格式的任务流图;调度执行,将任务流图解析,并进行分发调度执行;生成分析结果,返回调度执行的执行结果,得到分析结果。本发明还提供了一种基于数据流混合编排的分析模型构建系统。本发明能够解决了数据分析建模过程中建模方式单一、建模流程复杂、缺少混合运算支持的问题。
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