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公开(公告)号：CN115794967A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310045254.4
申请日：2023-01-30
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本公开关于一种关系数据映射与语义本体同步生成方法及装置，涉及计算机技术领域，该方法通过基于待处理数据源生成初始映射文件以及初始语义本体文件；待处理数据源中包含关系型数据；响应于用户对初始映射文件的语义定义操作，按照指定映射格式，生成目标映射文件；语义定义操作用于将初始映射文件中的关系型数据的相关信息定义为语义信息；按照指定语义格式，从目标映射文件中提取关系型数据的目标语义信息并添加至初始语义本体文件中，以生成目标语义本体文件。这样，由于目标映射文件中已经包含了经过语义定义操作后的语义信息，只需用户的一次输入即可同步得到目标映射文件以及目标语义本体文件，提高了映射与语义本体的生成效率。
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公开(公告)号：CN120010550A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510473505.8
申请日：2025-04-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G05D1/695
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于蚁狮优化的无人机集群任务分配方法、装置及介质，可以提升无人机集群任务分配的灵活性和全面性。该方法采用蚁狮优化算法解算任务分配结果，由此以多目标优化策略实现模型求解，并通过第一公式以将随机边界策略应用至蚁狮优化算法中，从而增加算法的多样性，提高算法的全局搜索能力，并保证解的多样性。
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公开(公告)号：CN119988697A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510465487.9
申请日：2025-04-15
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/9032 , G06F16/9038 , G06F16/908
Abstract: 本申请提供了一种面向数据空间的数据检索增强生成方法、装置和设备，涉及数据生成技术领域，旨在提高数联网数据空间中检索任务的准确性。该方法应用于数联网数据空间检索增强生成系统，所述系统包括代理节点和多个节点，所述方法包括：通过代理节点接收自然语言形式的查询请求，并根据所述查询请求确定查询意图；将所述查询意图和各个节点的查询能力进行匹配，根据匹配度确定多个候选节点，所述节点表征数联网数据空间中的数据源，所述查询能力表征节点提供的查询内容和支持领域；将所述查询请求发送至所述多个候选节点进行检索生成，得到多个候选节点的查询结果；所述代理节点根据所述多个候选节点的查询结果，生成最终查询结果。
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公开(公告)号：CN118394989B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202410615919.5
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/907 , G06F16/90 , G06F17/18 , G06F11/30
Abstract: 本申请提供了一种数字对象全生命周期互操作监控方法及装置，涉及大数据技术领域，通过站点系统的用户终端对节点系统中的第一标识进行解析，得到第一状态信息，第一状态信息包括第一数字对象的第一访问地址，第一标识与所述第一数字对象相对应，根据第一访问地址访问第一站点，对第一数字对象执行互操作，将所采集到的访问操作日志数据进行封装，得到第二数字对象，并将第二数字对象保存在数字对象架构系统中，通过第二数字对象对第一数字对象进行评估。从而能够将与第一数字对象的互操作数据封装为第二数字对象保存在数字对象架构系统中，实现对第一数字对象的生命周期进行监控，并通过多个第二数字对象对第一数字对象进行评估。
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公开(公告)号：CN118394859B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410608061.X
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/28 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/23213 , G06F16/2458
Abstract: 本申请提供了一种基于隐含概念挖掘的物资运输本体生成方法、装置和设备，涉及物资运输技术领域，该方法包括：从物资运输信息关系数据库中提取得到关系数据库表；确定所述关系数据库表中的一个或多个类型列；所述类型列表示所述关系数据库表中具有概念类别语义的数据列；从所述关系数据库表中提取得到关系数据特征，所述关系数据特征至少包括：所述关系数据库表的数据列、主键、外键和约束信息；根据所述关系数据特征和所述类型列，应用本体生成规则，生成物资运输信息本体。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118503440A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410441883.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/36 , G06N5/025 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 本申请提供了一种基于隐含超类挖掘的本体生成方法、装置和设备，涉及数据处理技术领域，该方法包括：从关系数据库中获取待处理的多个关系数据表；提取多个关系数据表中各个数据列的列名称，获取每个列名称在多个关系数据表中的出现次数信息；根据出现次数信息，确定目标列名称，目标列名称表示集中出现在多个关系数据表中的高频列名称；根据目标列名称，从多个关系数据表中确定子类关系数据表；将目标列名称所对应的数据列作为隐含超类所具有的数据列，将子类关系数据表所对应的类，作为隐含超类的子类；隐含超类表征多个关系数据表之间的主要特征；根据隐含超类，生成针对多个关系数据表的关系型数据本体。
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公开(公告)号：CN118446200A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410700551.2
申请日：2024-05-31
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F40/186 , G06Q30/0201
Abstract: 本申请提供的数字对象的创建方法、装置、电子设备和存储介质，属于数字对象领域，所述方法待双方对于协商提案达成一致，由数据提供方依据协商提案创建协商合约，依据协商合约封装创建数据对象，将标识发送给数据使用方，以供数据使用方依据标识从数据提供方获取数据对象，使得数据对象兼顾数据提供方和数据使用方双方的需求，数据对象适应于使用需求进行灵活定制。协商模版包括：协商模版固有属性、协商内容、协商模版上下文、协商限制。双方基于协商模板提出和调整协商提案。协商提案包括：协商提案固有属性、协商提案上下文、可协商内容、协商限制。协商合约包括：创建时间、合约名称、协商合约上下文、合约条款、违约补偿和用户自定义扩展项。
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公开(公告)号：CN118396096A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410615956.6
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本公开提供了一种本体动态生成方法，涉及数据处理技术领域，旨在快速地生成本体。所述方法包括：获取数据表的大类，所述数据表的大类包括结构化数据表和半结构化数据表；针对不同大类的数据表，采用所述大类对应的语义类别识别算法，识别每个大类的数据表的小类；其中，所述语义类别识别算法包括结构化语义类别识别算法和半结构化语义类别识别算法；所述结构化数据表的小类包括：结构化数据实体表、结构化数据普通事件表和结构化数据n元关联表；所述半结构化数据表的小类包括：半结构化数据实体表、半结构化数据普通事件表和半结构化数据n元关联表；按照各个小类对应的本体生成规则，对各个小类的数据表进行转换，得到本体。
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公开(公告)号：CN118368305A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410615913.8
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: H04L67/12 , H04L67/60 , H04L41/14 , H04L41/0803 , H04L41/082
Abstract: 本申请提供了一种基于可编排模板与自动化组网协议的数联网搭建方法，涉及大数据技术领域，通过第一节点搭建目标组网编排模板，并对目标组网编排模板进行合理性评估，在所述目标组网编排模板评估通过后，第一节点依据所述目标组网编排模板生成对应的组网指令集，组网指令集用于搭建与所述目标组网编排模板对应的标识解析网络，所述第一节点将所述组网指令集下发至多个第二节点，所述组网指令集包含多条组网指令，各个所述第二节点依据接收到的所述组网指令集中对应的组网指令进行标识解析网络的构建。能够在标识解析网络构建之前，按照用户的业务需求设计出目标组网编排模板，并对目标组网编排模板进行评估，从而减少构建过程中的架构调整和运维成本。
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公开(公告)号：CN118262125A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410461353.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06V10/70 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06N3/006
Abstract: 本申请公开了一种图像分类模型获取方法和图像分类方法、装置和设备，所述图像分类模型获取方法包括：生成包含多个模型参数组合的第一种群；基于目标图像数据集和模型参数组合，确定多个模型参数组合分别对应的评价指标；对第一种群包含的各个模型参数组合进行预设轮数的交叉变异，得到每轮交叉变异对应的第二种群并计算第二种群中包含的各个模型参数组合分别对应的评价指标；基于所获得的所有评价指标中的最大值对应的目标模型参数组合，从分类器库中提取与目标模型参数组合包含的权重参数对应的分类器进行组合，得到目标图像分类模型，能够随机生成并筛选最优的分类模型，提升了图像分类效果的稳定性。
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