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公开(公告)号：CN115909715B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211153882.6
申请日：2022-09-21
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/23 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种拥堵原因的识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：基于Y个交通拥堵事件，提取各交通拥堵事件的特征向量，Y为大于1的整数；将各交通拥堵事件的特征向量中无原因标签的第一特征向量输入至聚类模型，获得聚类模型输出的第一特征向量对应的目标拥堵原因；基于第二特征向量对应的已知拥堵原因和第一特征向量对应的目标拥堵原因，识别当前交通拥堵事件对应的拥堵原因。相较于现有技术依赖人力识别交通拥堵的原因，本发明实施例降低了交通拥堵原因的识别成本，提高了交通拥堵原因的识别效率。
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公开(公告)号：CN113610265B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202110706207.0
申请日：2021-06-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于超图卷积网络的时空行为预测方法及系统，其中方法包括：确定待预测时空行为的用户ID及对应的时间和地点；将所述待预测时空行为的用户ID及对应的时间和地点输入至时空行为预测模型，得到所述时空行为预测模型输出的用户ID对应的行为结果；其中，所述时空行为预测模型是基于用户的历史时空行为数据构建的超图用图卷积神经网络训练得到。本发明解决了目前对于用户时空行为场景下用户、时间、地点和行为之间交互关系的建模不充分的问题，从而实现了对用户时空行为的准确预测。
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公开(公告)号：CN118378734A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410214203.4
申请日：2024-02-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的时空事件预测方法和装置，包括：获取历史时空事件序列，将所述历史时空事件序列包括的预设数量个历史时空事件依次输入至预先构建的时空自注意力模块，得到隐藏层表征；将所述隐藏层表征输入至预先训练的时空去噪扩散模型，得到目标预测事件；其中，所述时空去噪扩散模型是基于深度神经网络，根据预先构建的共注意力机制利用海量历史时空事件样本进行训练得到的。本发明利用去噪扩散概率建模，能够有效地学习时空点过程的联合分布，适用于各种不同领域的时空点过程，实现扩展性更强、应用范围不受限的时空事件预测。
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公开(公告)号：CN115759350B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202211313718.7
申请日：2022-10-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种数据稀疏区域的人口流动预测方法及装置。该方法包括：利用基于强化学习的因果发现模型从源区域的数据中获取相应的区域因果知识；基于区域因果知识和初始的变分自动编码器，得到基于因果增强的变分自动编码器，对目标区域的缺失特征进行恢复，获得潜在的因果嵌入向量；潜在的因果嵌入向量是观测特征以及缺失特征对应的表征向量；基于源区域与目标区域之间知识蒸馏的迁移学习算法，将预测模型的知识迁移到目标区域，并基于知识和嵌入向量进行目标区域的人口流动预测。本发明提供的数据稀疏区域的人口流动预测方法，能够有效解决稀疏数据导致的预测困境，提高了针对数据稀疏区域的人口流动预测效率和精确度。
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公开(公告)号：CN115620157B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211153884.5
申请日：2022-09-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种卫星图像的表征学习方法及装置，其中的方法包括：获取目标区域的目标卫星图像；将目标卫星图像输入至预先训练的表征学习模型中，得到目标预测结果；其中，表征学习模型基于兴趣点对比样本和地理空间对比样本训练得到，目标预测结果用于评估目标区域的待监测指标。该方法不仅使用卫星图像的地理空间信息进行表征学习，还同时融入了人类活动相关的信息，实现了多模态信息的表征融合，并有效提升了目标区域内相关指标预测的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118261029A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410210009.9
申请日：2024-02-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种区域内部道路规划方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取区域的区域地理位置信息，其中，所述区域地理位置信息至少包括区域内部建筑物位置信息，以及区域内部空白用地位置信息；基于所述区域地理位置信息，构建所述区域的拓扑图结构；确定所述拓扑图结构内的拓扑元素的拓扑元素特征，其中，所述拓扑元素根据所述区域内部建筑物和所述区域内部空白用地确定；基于所述拓扑元素特征对道路规划模型进行训练，得到训练后道路规划模型，并基于所述训练后道路规划模型通过前向推理得到规划为内部道路的区域内部空白用地的位置信息。实现了对区域内部道路进行高效的道路规划。
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公开(公告)号：CN118195199A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410174992.3
申请日：2024-02-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/047 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供一种网约车调度优化模型获取方法及装置，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：确定每个网格的状态表征；根据状态表征、司机特征、订单特征和订单数量和司机数量，确定每个网格中的订单车辆联合调度策略；执行每个网格中的订单车辆联合调度策略，生成基于元学习的奖励函数，根据所述奖励函数生成基于合作强度的合作优势函数和基于全局回报的全局优势函数，根据所述全局优势函数和所述合作优势函数优化合作强度参数；根据优化合作强度参数后的合作优势函数优化合作策略，得到网约车调度优化模型。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置，能提高车辆运载乘客的效率。
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公开(公告)号：CN118098628A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410210378.8
申请日：2024-02-26
Applicant: 清华大学
IPC: G16H50/80 , G16H50/30 , G06F16/587 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 一种基于地理标记图像的传染病风险识别方法及装置，方法包括：利用预先建立的视觉模型，对地理标志图像进行稠密表征向量提取与聚合，得到图节点特征；利用移动模型，对人口数量与区域间距进行处理，得到边权重；对图节点特征进行线性变换，得到易感者表征向量、感染者表征向量及康复者表征向量，利用边权重，对邻域的感染者表征向量进行聚合；根据本区域易感者表征向量与本区域感染者表征向量，确定各区域对应的区域易感者表征向量、区域感染者表征向量及区域康复者表征向量，对各区域表征向量进行拼接与聚合，确定传染病风险等级。本发明在更好地表示疾病传播过程的同时，实现了领域知识与海量数据的协同驱动，并实现了高准确度的疾病风险识别。
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公开(公告)号：CN108581097B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN201810711608.3
申请日：2018-07-03
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 无锡微研精微机械技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种可用于在线制作电极的紧凑型线电极磨削机构，所述机构包括丝盘、力矩电机、线电极、出丝陶瓷柱单元、若干导向柱单元、WEDG顶板、若干导向轮单元、WEDG支撑座、WEDG板、微细电极加工模块、收丝陶瓷导向管、收丝陶瓷柱单元以及收丝机构。本发明采用步进电机恒速驱动线电极运动，力矩电机与弹性压丝单元配合反向拉丝提供线电极张力，实现线电极的恒速恒张力自动控制。采用压力可调的摩擦轮收丝机构，通过螺钉调节摩擦轮间的压力，实现不同规格电极丝的平稳收丝。进丝、出丝区域与加工区域完全分离，且加工区域支撑板高度灵活可调，实现对浸液和冲液加工环境的选择多样性。
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公开(公告)号：CN117874369A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410078386.1
申请日：2024-01-18
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/9537 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供一种个性化信息推荐方法及装置，涉及知识图谱技术领域。所述方法包括：获取时空信息，用户标识信息和用户需要的产品标识信息；其中，所述时空信息包括以小时作为最小时间粒度的时间段信息，以及以区域功能类型划分的空间信息；基于可学习的元图网络构建的优化时空知识图谱对所述时空信息，所述用户标识信息和所述产品标识信息进行处理，得到向与所述用户标识信息对应用户推荐的目标产品标识信息。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的个性化信息推荐方法及装置，方便时空知识图谱投入使用，增强个性化信息推荐的适用性。
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