-
公开(公告)号：CN114443506A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210361210.8
申请日：2022-04-07
Applicant: 浙江大学 , 物产中大数字科技有限公司
Abstract: 本说明书提供一种用于测试人工智能模型的方法及装置，所述方法包括：向用户输出多个备选项，该多个备选项包括针对表格数据的第一类模型，针对自然语言数据的第二类模型和针对时序数据的第三类模型。确定所述用户从所述多个备选项中选择的至少一个目标模型，并获取所述用户输入的待测试模型及测试样本集；若所述用户选择的所述目标模型包括第一类模型，将所述待测试模型及所述测试样本集输入至所述第一类模型；若所述目标模型包括第二类模型，将所述待测试模型及所述测试样本集输入至所述第二类模型；若所述目标模型包括第三类模型，将所述待测试模型及所述测试样本集输入至所述第三类模型。
-
公开(公告)号：CN113255931B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110599044.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 浙江大学 , 物产中大集团股份有限公司
Abstract: 本说明书提供一种在模型训练过程中调整配置参数的方法及装置，根据调整配置参数的方法，在模型训练过程中，采集工作节点的至少一个节点度量指标以及至少一个系统度量指标；基于该节点度量指标确定待调整的第一待调配置参数；确定第一待调配置参数对应的第一调整策略；按照第一调整策略调整第一待调配置参数；以及将该系统度量指标发送给目标设备，使目标设备确定待调整的第二待调配置参数，并确定第二待调配置参数对应的第二调整策略；接收目标设备返回的第二调整策略；按照第二调整策略调整第二待调配置参数。如此实现了在模型训练过程中，自适应的对配置参数进行调整的目的，提高了模型训练的效率以及性能。
-
公开(公告)号：CN113255931A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110599044.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 浙江大学 , 物产中大集团股份有限公司
Abstract: 本说明书提供一种在模型训练过程中调整配置参数的方法及装置，根据调整配置参数的方法，在模型训练过程中，采集工作节点的至少一个节点度量指标以及至少一个系统度量指标；基于该节点度量指标确定待调整的第一待调配置参数；确定第一待调配置参数对应的第一调整策略；按照第一调整策略调整第一待调配置参数；以及将该系统度量指标发送给目标设备，使目标设备确定待调整的第二待调配置参数，并确定第二待调配置参数对应的第二调整策略；接收目标设备返回的第二调整策略；按照第二调整策略调整第二待调配置参数。如此实现了在模型训练过程中，自适应的对配置参数进行调整的目的，提高了模型训练的效率以及性能。
-
公开(公告)号：CN103113291B
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201310043849.2
申请日：2013-02-04
Applicant: 浙江大学
IPC: C07D213/75 , C07D471/04
Abstract: 本发明公开了一种3位烯基吡啶衍生物的合成方法，其特征在于，包括如下步骤：在铑催化剂、添加剂和氧化剂的存在条件下，2-酰氨基吡啶与缺电子烯烃在有机溶剂中加热条件下进行反应，反应完全之后，经后处理得到所述的3位烯基吡啶衍生物。该合成方法操作简单，底物官能团适用范围广泛，能够高产率和高选择性的在吡啶3位发生烯基化。
-
公开(公告)号：CN116975626B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202310685886.7
申请日：2023-06-09
Applicant: 浙江大学 , 物产中大数字科技有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/211 , G06N20/00 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种供应链数据模型的自动更新方法，先获取数据总集，并从中提取出若干数据子集，得到子集集合。之后，针对该子集集合迭代执行多轮子集选取，其中单轮子集选取根据基于数据子集的信息熵与数据总集的总信息熵所确定的信息损失，选取本轮数据子集。在多轮子集选取结束后，将选取出的各数据子集中对应信息熵最大的数据子集确定为最终数据子集，如此选取的数据子集保留了供应链数据集的信息，从而其最具有代表性。最后，通过将选取出的最具有代表性的数据子集输入AutoML工具得到一个初始供应链数据模型，接着再利用数据总集对其进行微调，得到最终使用的目标供应链数据模型，由此可以极大地缩短模型训练时间，进而可以降低训练成本。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117874535A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311750100.1
申请日：2023-12-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 国网浙江杭州市萧山区供电有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于二次规划和灰色关联度的有源客户拓扑辨识方法，涉及电网运维领域。目前，不同台区下的数据区分度下降，依据数据关联度辨识难度大。本发明提供一种基于二次规划算法和灰色关联度分析的有源客户拓扑辨识的新方法。首先通过向配电管理系统获取初始台账记录，生成初始邻接矩阵A0；接着通过高级量测体系获取变压器、用户侧智能电表的电压、功率数据，使用三次样条差值对数据进行完善；然后基于功率平衡，使用二次规划算法得到邻接矩阵A1，通过对电压时间序列进行灰色关联度分析得到邻接矩阵A2；最后综合邻接矩阵A0、A1、A2得到拓扑辨识结果。本技术方案基于二次规划算法和灰色关联对有源客户进行拓扑辨识，辨识方法简便可靠，且准确性高。
-
公开(公告)号：CN117349775A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311435871.1
申请日：2023-10-30
Applicant: 浙江大学 , 物产中大数字科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供了一种面向集群计算的异常子任务识别方法及装置。该方法包括：针对正在运行的任务，获取其多个子任务对应运行在集群中多个节点上的运行数据；基于运行数据构建第一训练样本集，其中包括各个已完成子任务的任务特征和对应的实际完成时长；利用第一训练样本集训练时长预测模型，以确定各个运行中子任务的预测完成时长；基于运行数据构建第二训练样本集，其中以已完成子任务为正样本，以运行中子任务为负样本；基于第二训练样本集训练概率预测模型，以预测各个运行中子任务的完成概率；将各个运行中子任务的预测完成时长更新为其与对应完成概率的商；根据更新后的预测完成时长，确定其中异常时长所对应的异常子任务。
-
-
公开(公告)号：CN113128597B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110432496.X
申请日：2021-04-21
Applicant: 浙江大学 , 物产中大集团股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06Q10/04 , G06Q30/02 , G06F16/9035
Abstract: 本说明书提供一种用户行为特征的提取和分类预测的方法及装置，根据用户行为特征的提取方法，获取目标用户的行为信息；所述行为信息包括所述目标用户在预设时段内的多个行为中各个行为各自所属的行为类别及各自发生的时刻；基于所述行为信息确定所述各个行为各自对应的各个嵌入向量，得到由所述各个嵌入向量构成的初始向量序列；利用目标模型处理所述初始向量序列，得到表征所述目标用户行为特征的目标向量序列；所述目标向量序列用于涉及所述目标用户的分类预测业务。如此使得最终得到的表征目标用户行为特征的目标向量序列能够表达更加丰富的特征信息，从而提高了针对目标用户的分类预测业务的预测能力。
-
公开(公告)号：CN113256007A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110593370.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 浙江大学 , 物产中大集团股份有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种面向多模态的新产品销量预测方法及装置。其中方法包括：先获取目标产品的产品属性、产品图像，以及目标销售时间的多维时间特征；再将获取的内容输入销量预测装置进行销量预测，该销量预测装置包括多个编码层、融合层和解码器，该多个编码层包括属性编码层、图像编码层和时间编码层；该销量预测包括：通过该属性编码层，确定产品属性对应的属性编码向量；通过该图像编码层，确定产品图像对应的图像编码向量；通过该时间编码层，确定多维时间特征对应的时间编码向量；通过该融合层，根据多个编码层确定的多个编码向量进行融合处理，得到融合向量；通过该解码器，根据该融合向量，输出目标产品在目标销售时间的预测销量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
36
records
(took 0.024 seconds)
