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公开(公告)号：CN100578432C
公开(公告)日：2010-01-06
申请号：CN200810144531.2
申请日：2008-07-22
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及信息输入技术，具体涉及一种不经过信息识别、选取过程，将所述信息进行切分或合并成独立信息单元后直接在显示构件上进行原手写体笔迹显示的一种直接写入手写体信息的方法。该方法由操作者通过输入构件写入手写体信息；通过系统对用户写入的所述手写体信息进行捕捉并将该手写体信息进行切分或合并成独立信息单元，然后在显示构件上进行原笔迹显示，通过该方法输入的手写体更便于编辑操作。本发明中所述直接写入手写体信息的方法更适合汉字和特殊字符和公式的输入，大大提高了信息输入的效率，并且保留了书写者的原字体，使常用非正式文档更具有个性化特点。
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公开(公告)号：CN101261635A
公开(公告)日：2008-09-10
申请号：CN200810066892.X
申请日：2008-04-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种被动式网络信息自动高效采集系统及方法，所述网络信息自动高效采集系统包括：运行于信息需求端的信息采集工作部；运行于信息提供端的信息收集发送工作部；所述信息采集工作部与所述信息收集发送工作部为通信连接关系。所述网络信息自动高效采集方法包括步骤：将所述信息采集工作部与所述信息收集发送工作部建立有效的联系；所述信息采集工作部根据所述信息收集发送工作部的通知或定期获取所述信息收集发送工作部内存储的所述信息提供端信息。将本发明技术应用于搜索引擎中后，能及时、快速、高效的获取互联网上的文本信息和音频、视频特征信息等网站相关内容，并可显著降低系统开销以及网络带宽占用量。
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公开(公告)号：CN107330512B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710458184.X
申请日：2017-06-16
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开一种预测蛋白质序列的远同源性关系的系统及方法，神经网络结构包括：依次连接的输入层、LSTM层、随时间分布的全连接层和输出层，输入层用于获取输入的原始的蛋白质序列，将原始的蛋白质序列转换为神经网络能够处理的输入矩阵；LSTM层用于捕捉蛋白质序列中子序列间的依赖关系，在每个时间步上输出当前输入子序列的特征；随时间分布的全连接层对LSTM层中的不同memory cell的输出以不同的权重，汇总依赖关系信息；输出层根据随时间分布的全连接层在每个时间步上输出连接而成的向量，预测蛋白质序列的远同源性关系。本发明无需人工构建特征和生成序列谱，节省了大量时间，并提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN107506372A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710560942.9
申请日：2017-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 深圳海知科技有限公司
CPC classification number: G06F16/3329 , G06Q30/01
Abstract: 本发明提供一种机器人客服在混合类型会话下的自动会话切换方法，属于计算机应用技术领域。本发明包括如下步骤：接收用户会话请求，创建会话；分析消息类型，对消息进行预处理，从知识库中获取该消息类型查询所需信息；判断机器人客服能否回答，如果能，回复客户，如果否，主动触发或被动触发与人工客服的会话请求；判断人工客服是否接受，如果是，人工客服与用户会话，如果否，机器人客服继续与用户会话，直至会话结束。本发明的有益效果为：通过将消息类型进行分类，并构建各种知识库、基于消息类型对相应知识库进行检索，提高问题解析的准确率；提高人工客服与机器人客服切换的效率，极大地提高了用户体验的满意度。
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公开(公告)号：CN104035972A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410216252.8
申请日：2014-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06F17/30864 , H04L51/32
Abstract: 本发明提供了一种基于微博的知识推荐方法及系统，该知识推荐方法包括如下步骤：用户建模、定时批量采集用户关注好友发布的微博、知识条目发现、知识条目扩展、知识推荐。本发明的有益效果是本发明提出一种基于微博的知识推荐方法与系统，从用户关注好友所发布的微博数据中自动发现各类知识条目，对知识条目形成扩展解释，在用户阅读微博时，向用户推荐所发现知识条目中对其有价值或其感兴趣的知识条目及相关扩展解释，提供主动的、个性化的知识服务，既能免去了用户的知识检索过程又能避免有价值信息被淹没。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101334701A
公开(公告)日：2008-12-31
申请号：CN200810144531.2
申请日：2008-07-22
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及信息输入技术，具体涉及一种不经过信息识别、选取过程，将所述信息进行切分或合并成独立信息单元后直接在显示构件上进行原手写体笔迹显示的一种直接写入手写体信息的方法。该方法由操作者通过输入构件写入手写体信息；通过系统对用户写入的所述手写体信息进行捕捉并将该手写体信息进行切分或合并成独立信息单元，然后在显示构件上进行原笔迹显示，通过该方法输入的手写体更便于编辑操作。本发明中所述直接写入手写体信息的方法更适合汉字和特殊字符和公式的输入，大大提高了信息输入的效率，并且保留了书写者的原字体，使常用非正式文档更具有个性化特点。
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公开(公告)号：CN102013010A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010583025.0
申请日：2010-12-10
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种交互式篇章级手写识别方法及系统，通过以手写文档为主要视图,引导用户采用整篇写入整篇识别的方式，改变了传统识别系统输入一个或较短的几个字，显示识别结果并显示一组候选字符供用户选择的方式。利用篇章文档的内在关联信息，自适应不同用户的书写特点的智能手写识别方法，可达到连续、快速输入，更加准确识别的效果。
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公开(公告)号：CN101452444A
公开(公告)日：2009-06-10
申请号：CN200810009074.6
申请日：2008-01-26
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及信息编辑处理技术，具体涉及一种对联机输入状态下手写写入信息和在脱机状态下获取的已有手写文档的扫描信息根据编辑指令进行快速编辑排版的方法和对编辑过程中输入的编辑符的识别方法。通过将手写体信息进行切分或合并处理成独立信息单元，并将处理后的手写体信息进行编码，建立支持编辑操作的索引，并通过执行编辑指令实现在编辑后对受编辑影响的信息单元进行自动排版。本发明有效的解决了对联机输入状态下手写写入信息和在脱机状态下获取的已有手写文档的扫描信息进行编辑完成后，不能实现再排版，影响文档整体性的技术问题；系统对编辑过程中输入的编辑符识别准确、高效、识别错误率低。
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公开(公告)号：CN101183283A
公开(公告)日：2008-05-21
申请号：CN200710077578.7
申请日：2007-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及信息输入技术，具体涉及一种不经过信息识别、选取过程，将所述信息进行切分或合并成独立信息单元后直接在显示构件上进行原手写体笔迹显示的一种直接写入手写体信息的方法。该方法由操作者通过输入构件写入手写体信息；通过系统对用户写入的所述手写体信息进行捕捉并将该手写体信息进行切分或合并成独立信息单元，然后在显示构件上进行原笔迹显示，通过该方法输入的手写体更便于编辑操作。本发明中所述直接写入手写体信息的方法更适合汉字和特殊字符和公式的输入，大大提高了信息输入的效率，并且保留了书写者的原字体，使常用非正式文档更具有个性化特点。
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公开(公告)号：CN107977361A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711278996.2
申请日：2017-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种基于深度语义信息表示的中文临床医疗实体识别方法，包括两部分内容：1)中文临床医疗实体的表示方法；2)中文临床医疗实体的识别方法。表示方法包括以下两种：单标签表示和多标签表示。识别方法融入基于医疗领域偏旁部首信息的汉字表示方法，基于CNN获取医疗文本的局部语义信息，基于双向LSTM获取医疗文本的全局语义，并基于Attention机制对句子中不同词的语义信息进行选择。本发明继承了深度学习的优势，具有较少人工特征干预及更高的准确率和召回率等优点。
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