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公开(公告)号：CN118154935A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410117384.9
申请日：2024-01-29
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 杭州榕数科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于对比元学习的成像模式推理方法，基于对比元学习的成像模式推理方法，首先获取到RGB、红外和点云三种成像模式下的数据集。其次，基于数据增强的方法对三种模式的图像进行数据扩充，对增强后的不同成像模式数据集进行划分，得到训练集和测试集。然后，将训练集输入图像特征加强模块和对比元学习模块推理训练模型，再用测试集测试训练出的模型性能。最后，输入RBG、红外和点云三种成像模式中的一种模式图像到训练好的模型中进行成像模式推理，输出为三类成像模式的置信度得分，其中置信度得分最高的一类则是输入图像的成像模式，实现对成像模式的推理判断，根据成像模式的推理判断选择最优的目标检测技术。
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公开(公告)号：CN116611431A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310496212.2
申请日：2023-05-05
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 杭州熔合智造科技有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/211 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于联合模型的声明验证方法，包括以下步骤：获取标注数据集和证据语料库，所述标注数据集包含多个已标注谣言标签的声明数据，基于所述声明数据从证据语料库中获取相关的Top‑K个备选证据，组成训练集；构建基于注意力机制的深度学习网络，所述深度学习网络包括备选证据选择模块，证据选择模块，理由选择模块以及声明验证模块；采用训练集对深度学习网络进行训练，以获得用于声明验证的验证模型；将待验证的声明数据输入至所述验证模型中，以获得包含真伪判断和判断依据的验证结果。本发明还提供了一种声明验证装置。本发明提供的方法在输出验证结果的同时，给出支撑论据，能够更好的帮助区分谣言。
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公开(公告)号：CN115392661A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210962829.4
申请日：2022-08-11
Abstract: 本发明公开了一种用于政府机构的智能履职评估方法，包括：步骤1、获取履职信息；步骤2、根据履职类型次数矩阵与履职成果进行量化计算，获得对应的量化评价数据集；步骤3、对量化评价数据集进行向量分配处理，获得对应的履职得分和履职积极度；步骤4、对量化评价数据进行分类，获得对应的履职评价分类结果；步骤5、根据履职类型次数矩阵与履职主题次数矩阵，匹配获得对应的履职偏好；步骤6、基于上述获得的数据，绘制获得用于评估履职价值的行为画像集。本发明还公开了一种智能履职评估装置。本发明方法可以方便政府机关各单位的履职人员的评估，获得更加全面、更加准确的评估结果，从而进一步优化各单位的职能工作。
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公开(公告)号：CN114707432A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210628037.3
申请日：2022-06-06
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的锻造工厂智能排产方法，包括：（1）基于遗传算法构建锻造工厂生产过程的数学模型，构建目标函数；（2）将生产合同的炉次和加热设备编码成染色体基因；（3）随机生成满足业务逻辑和规则约束的初始种群；（4）对初始种群的个体并进行交叉、变异操作，获得下一代种群；采用精英保留策略记录当前种群的最优解；（5）重复步骤（4）直至达到最大迭代次数；对每一代种群的最优解进行比较，得到全局最优解；（6）若在生产过程中有临时生产合同需要进行插单时，将每个生产工序上未开始的炉次和临时生产合同的生产工单作为输入，重复步骤（2）‑（5）。本发明可以准确评估预测生产时长，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN119988082A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510467265.0
申请日：2025-04-15
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种复杂表格数据错误检测方法，包括：获取复杂表格数据样本；构建逻辑分组模块、联合表征模块、特殊对采样模块和逆倾向分数修正的分类器模块；逻辑分组模块基于距离相关系数对属性列进行逻辑分组，将最有可能存在上下文语义关系的属性列划分到一组内；联合表征模块加强各个分组内特征向量的上下文逻辑关系的表征能力；基于簇内平方和函数与bce‑rerank模型的特殊对采样模块能在少量标注实例的情况下准确定位到最具信息量的特例数据对；基于逆倾向分数修正的分类器模块旨在消除采样过程中的选择偏差问题；将表格数据标注样本输入上述错误检测模型进行处理，得到最终的错误检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118674239A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411155492.1
申请日：2024-08-22
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，包括如下步骤：步骤一，进行服务实体及关系建模，之后进行服务能力及流程建模，完成服务生态抽象建模；步骤二，基于服务生态模型、服务日志分析及性能监测报告，评价当前服务现状，之后借助大模型能力，将当前服务状态指标作为输入，挖掘当前服务隐性需求；步骤三，基于粗糙‑模糊综合决策，确定最佳隐性需求。本发明的面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，能够有效的挖掘出最佳的隐性需求。
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公开(公告)号：CN118503643A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410962092.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司
IPC: G06F18/15 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的缺失数据补全模型，包括：生成器G，生成一个经过补全的数据矩阵#imgabs0#；判别器D，将数据矩阵#imgabs1#的编码存储在掩码矩阵M中，之后判别器D输出一个判别概率矩阵；分类器C，该分类器C使用有标签的多元数据进行训练；其中，生成器G、判别器D和分类器C均引入有多层感知机，通过多层感知机对给定多元数据样本X进行重构，重构成多元的数据矩阵#imgabs2#。本发明的基于半监督学习的缺失数据补全模型，可以提升数据完整性，避免因数据缺失问题而影响后续的决策分析。
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公开(公告)号：CN118154435A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410117397.6
申请日：2024-01-29
Applicant: 中共浙江省委党校(浙江行政学院) , 浙江大学滨江研究院
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06V10/10 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的多波段图像融合方法，其特征在于：包括：步骤一，对数据进行处理，确定范例样本；步骤二，训练基于扩散模型的多波段图像融合模型；步骤三，对步骤二训练获得图像融合模型的进行测试，记录测试结果，分析融合效果；步骤四，将步骤三生成的融合图像输入到多模态目标检测器中，训练得到一个高性能的多模态目标检测器，随后，与传统的基于单一场景训练的目标检测器的性能进行对比，观察其性能提升效果，并在观察到性能提升较好后利用训练得到的多模态目标检测器进行图像融合。本发明的基于扩散模型的多波段图像融合方法，以解决红外和可见光图像融合中的噪声和质量问题。
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公开(公告)号：CN118129132A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410255247.1
申请日：2024-03-06
Abstract: 本发明提供了具备灵活调峰功能的三介质锅炉及储能系统，属于储能系统技术领域。现有机组存在调峰能力不足和低负荷运行效率低等问题。本发明包括锅炉系统，汽轮机系统、熔盐储热系统、导热油储热系统、换热器系统；锅炉系统包括炉膛，水冷壁、下降管、汽包、过热器、再热器、熔盐加热器、烟道隔墙、烟道挡板门、导热油加热器、省煤器；汽轮机系统包括高压缸和中压缸；熔盐储热系统包括冷盐罐、热盐罐、冷盐泵、热盐泵和调节阀门；导热油储热系统包括冷导热油罐、热导热油罐、冷导热油泵、热导热油泵和调节阀门；换热器系统包括熔盐‑导热油换热器，导热油‑汽水换热器、熔盐‑汽水换热器和调节阀门。本发明具有满足电网灵活性调峰需求的优点。
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公开(公告)号：CN115373738A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210871381.5
申请日：2022-07-22
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F8/75 , G06F16/33 , G06F16/338
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的算法血缘管理方法，包括：步骤1、获取算法信息与对应的源码数据，对所述源码数据进行解析，获得控制流图与控制流图中节点信息对应的抽象语法树；步骤2、获取源码数据在控制流图中对应的节点信息，计算获得节点嵌入向量；步骤3、获取源码数据在抽象语法树中对应的序列标识符，计算获得词嵌入向量；步骤4、对节点嵌入向量和词嵌入向量进行融合，获得对应的融合特征向量；步骤5、根据算法信息和融合特征向量，对融合特征向量进行可视化分析，获得算法血缘图谱。本发明还提供了一种算法血缘管理装置。本发明提供的方法通过融合算法的多维特征，从而解决算法来源难以追溯，难以管理的问题。
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