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公开(公告)号：CN105592003B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201410563541.5
申请日：2014-10-22
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于通知的跨域单点登录方法，其包括：步骤S1，信任通道建立；步骤S2，全局认证凭证生成；步骤S3，用户身份认证；步骤S4，单点登录。借助web服务器的原有会话机制，以安全的加密通道传递会话ID，在认证服务端维护会话ID与认证凭证的关系，实现身份认证和单点登录，具有效率高、安全性高、实现成本低的特点。此外，本发明还提供一种基于通知的跨域单点登录系统，包括：客户端、应用服务端、认证中心三大模块，任意接入认证中心的应用端需携带重定向组件，认证中心负责认证凭证的生成、管理、销毁等工作，应用服务端与认证中心需建立互信通道，复用web服务的会话特性，实现跨域单点登录，具有复杂度低、安全性高、可靠性强的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105590082B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201410563687.X
申请日：2014-10-22
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
Abstract: 文档图像识别方法，包括图像预处理、获取图像连通区域、连通区域特征抽取、文档图像判别，图像连通区域的获取借助了聚类的思想，应用8连通准则，对灰度值为0和255的像素点分别聚类，准确识别连通区域。连通区域特征包括形状特征、颜色特征，主要分三种方式抽取，依次为疑似字符识别、一致性字符发现、真实字符判断，特征抽取简洁、复杂度低。实现了文档图像的准确、高效的识别，解决了文档图像识别性能低下的问题。
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公开(公告)号：CN104679482A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201310607368.X
申请日：2013-11-27
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供的基于OSGI的ETL处理装置，包括：流程设计器和流程执行引擎。其中，流程设计器由节点中心、控制策略和触发器模块组成，流程执行引擎由处理中心、执行策略和流程管理模块组成。任意模块基于OSGI平台，并由其为模块创建独立的运行环境。节点中心负责所有节点及其属性的预定义，控制策略定义了节点间的关系及触发方式，触发器向引擎发送任务请求。处理中心负责任务的执行及执行时的调度，执行策略有单线程串行、多线程并行以及条件判断，实现时基于缓存机制利用数据分发与复制技术。此外，本发明还提供了基于OSGI的ETL处理方法。通过本发明的技术方案，可以有效提高子任务的重用性，提高数据吞吐量及处理效率。
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公开(公告)号：CN119721257A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510206413.3
申请日：2025-02-25
Applicant: 拓尔思信息技术股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/211
Abstract: 本发明属于人工智能领域，提出一种基于事理图谱和大模型的推演方法及系统，通过构建包含现实事件和虚拟事件的事件库，并基于这些事件库建立事理图谱，能够扩展数据集的范围，使其不受实际数据的限制，这样不仅丰富了数据的多样性，还为推荐系统提供了创新的可能性，使得推荐结果更加丰富和多元；使用事理图谱构造用于大模型训练的指令数据集，能够更好地描述事件之间的复杂关系和动态过程，从而在构建指令数据集能够提供更加准确和深入的知识支持；通过指令调优即指令数据集中的指令约束大模型的输出，提高了对大模型的输出的可控性和可预测性；大模型具备了强大的推演能力，突破了事理图谱库的规模限制，推演结果可能具有一定的创新性。
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公开(公告)号：CN105590082A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201410563687.X
申请日：2014-10-22
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
Abstract: 文档图像识别方法，包括图像预处理、获取图像连通区域、连通区域特征抽取、文档图像判别，图像连通区域的获取借助了聚类的思想，应用8连通准则，对灰度值为0和255的像素点分别聚类，准确识别连通区域。连通区域特征包括形状特征、颜色特征，主要分三种方式抽取，依次为疑似字符识别、一致性字符发现、真实字符判断，特征抽取简洁、复杂度低。实现了文档图像的准确、高效的识别，解决了文档图像识别性能低下的问题。
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公开(公告)号：CN103577418A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201210256159.0
申请日：2012-07-24
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种海量文档分布式检索排重系统，包括文档预处理模块、文档特征计算模块、分布式建库模块、存储模块、分布式检索模块、相似度计算模块。文档特征计算模块根据词对文档的重要程度计算文档特征向量。分布式建库模块根据文档特征向量将文档映射到不同的存储分区。分布式检索模块检索目标文档所属的若干个分区，相似度计算模块计算目标文档与这若干个分区中所有文档的相似度，从而实现海量文档分布式排重操作。所提供的海量文档分布式检索排重系统和方法，借助了分布式系统的思想，将海量文档集分散到若干个子集中，使得排重计算在1个或少数几个子集中进行，减少了相似度计算量，提高了文档排重效率。
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