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公开(公告)号：CN116612640B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310867386.5
申请日：2023-07-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种车辆调度方法、装置、存储介质及电子设备，包括：针对待预测区域中的各子区域，将确定出的该子区域的历史出行信息按照至少两种时间周期进行提取，得到至少两种子信息。以及构建各子区域之间的距离图以及构建各子区域之间的出行需求图，并将各子区域的至少两种子信息、距离图以及出行需求图输入特征提取层，得到各子区域的至少两种时间特征、距离特征以及出行需求特征。将各子区域的至少两种时间特征、距离特征以及出行需求特征输入预测层，得到待预测区域的用户出行需求。根据用户出行需求，进行车辆调度。使得预测出的用户出行需求更加准确，从而根据用户出行需求，将车辆调度到各子区域，减少用户在各子区域的等待时间。
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公开(公告)号：CN117252183A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311285984.8
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/194 , G06F18/22
Abstract: 本说明书公开了一种基于语义的多源表格自动匹配方法、装置及存储介质，首先获取两个待匹配的表格，针对每个待匹配的表格，确定该表格的结构和该表格中实体单元格的语义以及列类型。根据每个表格的列类型，进行初步匹配得到初步匹配结果，并将初步匹配结果中存在匹配关系的列作为目标列，计算目标列之间的第一相似度和第二相似度，确定两个表格中的目标列是否匹配。从上述方法中可以看出，本申请对两个表格进行相似度匹配前，先确定出了表格语义和列类型，以对全表格的语义信息进行解析，在语义信息的基础上进行相似度匹配，使得多源表格相似度匹配更加高效准确，方便后续对多源表格进行关联分析。
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公开(公告)号：CN117251650A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311547326.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/9537 , G06F40/295 , G06F40/216 , G06N20/00 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种地理热点中心识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取网络热点文本数据，所述网络热点文本数据包括未标注样本，将所述未标注样本输入初始标注模型，得到标注地理名称标签的训练样本，将所述标注地理名称标签的训练样本输入初始焦点识别模型，通过设定焦点判定规则，将所述训练样本中符合规则要求的位置信息赋予焦点属性，得到初始地理热点中心，基于所述初始地理热点中心和标准样本集训练所述初始标注模型和初始焦点识别模型，得到目标地理热点中心识别模型，将待识别网络热点文本输入目标地理热点中心识别模型，得到目标地理热点中心，提高了自然灾害地理热点中心识别的准确率。
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公开(公告)号：CN116612640A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310867386.5
申请日：2023-07-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种车辆调度方法、装置、存储介质及电子设备，包括：针对待预测区域中的各子区域，将确定出的该子区域的历史出行信息按照至少两种时间周期进行提取，得到至少两种子信息。以及构建各子区域之间的距离图以及构建各子区域之间的出行需求图，并将各子区域的至少两种子信息、距离图以及出行需求图输入特征提取层，得到各子区域的至少两种时间特征、距离特征以及出行需求特征。将各子区域的至少两种时间特征、距离特征以及出行需求特征输入预测层，得到待预测区域的用户出行需求。根据用户出行需求，进行车辆调度。使得预测出的用户出行需求更加准确，从而根据用户出行需求，将车辆调度到各子区域，减少用户在各子区域的等待时间。
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公开(公告)号：CN114254765A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202210189063.0
申请日：2022-03-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种面向模拟推演的主动式序列决策方法、装置和介质，该方法包括如下步骤：步骤1，面向大规模强化学习的系统状态划分；步骤2，模拟推演环境的持续数据采集；步骤3，基于流数据的实时状态预测与判断；步骤4，启动基于多主体多目标强化学习的决策。本发明有以下优点：（1）为模拟推演系统提供主动式决策支持，可以避免或延缓未来某一异常状态的发生；（2）通过并行算法支持大规模多主体多目标强化学习。基于这些优点更好地解决了如何高效地在模拟推演环境中寻求可以避免损失的优化序列决策，从而指导现实环境中决策的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117764165A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311546843.7
申请日：2023-11-17
Abstract: 本公开提供一种成绩的预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标用户的用户信息，其中所述用户信息包括若干实体信息和所述若干实体信息间的关系信息；基于所述若干实体信息和所述关系信息生成知识图谱；基于所述知识图谱确定所述目标用户的实体向量以及成绩向量；基于所述实体向量以及所述成绩向量对所述目标用户的成绩进行预测，并得到预测结果。本公开中，首先获取了用户的实体信息以及实体间的关系信息，之后基于此实体信息以及关系信息生成了知识图谱，然后又在此知识图谱中确定了用户的实体向量以及成绩向量，最后通过实体向量以及成绩向量，并使用预设的神经网络模型对用户的成绩进行了预测，并得到了预测结果。
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公开(公告)号：CN117251650B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311547326.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/9537 , G06F40/295 , G06F40/216 , G06N20/00 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种地理热点中心识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取网络热点文本数据，所述网络热点文本数据包括未标注样本，将所述未标注样本输入初始标注模型，得到标注地理名称标签的训练样本，将所述标注地理名称标签的训练样本输入初始焦点识别模型，通过设定焦点判定规则，将所述训练样本中符合规则要求的位置信息赋予焦点属性，得到初始地理热点中心，基于所述初始地理热点中心和标准样本集训练所述初始标注模型和初始焦点识别模型，得到目标地理热点中心识别模(56)对比文件WO 2022142123 A1,2022.07.07杨宗亮 等.一种基于地理空间大数据的网络舆情监测软件架构.测绘通报.2017,(第03期),96-100.曾依灵 等.网络热点信息发现研究.通信学报.2007,第28卷(第12期),141-146.王诗童 等.基于LDA模型和聚类算法的城市热点推荐与应用《.智能计算机与应用》.2018,第8卷(第3期),136-139.葛小三 等.数据挖掘支持下的网络热点事件地理可视化研究.河南理工大学学报(自然科学版).2016,第35卷(第05期),655-659.
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公开(公告)号：CN117390163A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311404467.8
申请日：2023-10-26
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/36 , G06F16/28 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本说明书公开了一种基于人工智能的事实验证方法，通过根据待验证的三元组生成搜素语句，并在预设的搜索引擎中对搜索语句进行搜索，筛选预设的搜索引擎返回的搜索结果，根据筛选出的搜索结果生成提示信息，然后再根据提示信息和待验证的三元组生成输入文本，使得人工智能对话系统可根据输入文本对待验证的三元组进行事实验证，接收人工智能对话系统返回的验证结果。根据确定提示信息对待验证的三元组进行验证，减少了人工智能对话系统编造问题答案的可能性，即解决了人工智能对话系统在进行对话时出现“幻觉”的问题，提高了事实验证任务的准确度和可信度。
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公开(公告)号：CN117172316A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311126132.4
申请日：2023-09-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N5/022
Abstract: 本说明书公开了一种基于实体对齐所得到的知识图谱进行任务执行的方法，具体包括：获取包含第一和第二知识图谱的知识图谱对，通过筛选第一知识图谱的实体信息，选取出各目标实体，根据各目标实体和各目标实体的邻接实体，以及各目标实体与第二知识图谱中部分实体的对齐概率确定各目标实体的中心度和不确定度，然后根据各目标实体的中心度和不确定度构建各样本实体对，利用各样本实体对对实体对齐模型进行训练，最后，利用训练后的实体对齐模型对各知识图谱进行实体对齐，并利用实体对齐后的知识图谱执行目标任务。本方法大幅降低了训练过程中的样本标注成本，提高了模型训练过程效率的同时，也显著提高了整体任务执行的效率。
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公开(公告)号：CN117035081A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311298515.X
申请日：2023-10-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N5/022
Abstract: 本说明书公开了一种多元多模态知识图谱的构建方法及装置，本方法可以确定用户通过预设的交互界面创建出的概念树，而后，确定用户针对概念树中的每个概念创建出的实体，并确定用户在该交互界面中选取的实体作为目标实体，根据目标实体所对应的目标概念以及所述概念树中所述目标概念对应的祖先概念，确定与目标实体相关的至少一个关系，确定用户从至少一个关系中选取出的目标关系，并确定用户针对目标实体选取出的邻居实体，以构建出目标实体与邻居实体之间的目标关系，邻居实体为目标实体的前置实体或后置实体，通过构建得到的各实体之间的关系，构建得到知识图谱并向用户进行展示，从而本方法提高了用户通过系统构建知识图谱的效率。
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