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公开(公告)号：CN116050486A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211714095.4
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: G06N3/0495 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种神经网络结构压缩方法、装置及电子设备，通过获取神经网络的参数文件；根据所述参数文件，确定神经网络每个节点对应的入度侧参数及出度侧参数；针对每个节点，根据预设的高斯函数，计算得到该节点入度测的热度值以及出度侧的热度值；分别将所述节点入度测的热度值以及出度侧的热度值和热度阈值进行比较，并根据比较结果判断是否删除所述节点。如此，通过对神经网络进行热度值分析，发现其中相对作用较小的节点，并进行删减，以达到神经网络结构优化，提升网络计算效率，降低存储空间。
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公开(公告)号：CN115953786A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211646871.1
申请日：2022-12-21
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: G06V30/16 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种模型训练数据的管理方法、装置及电子设备，通过获取目标数据集；对目标数据集进行衍生处理，得到衍生数据集；根据目标数据集及衍生数据集，确定目标数据集的衍生链路；根据衍生链路，对数据集进行管理。如此，在模型训练前的数据集准备阶段，可以更好的基于复杂数据准备逻辑下的数据管理过程优化，方便数据集的查找和使用。通过以数据集为管理的基本单位，进行集合式的数据管理，清晰了解数据集的衍生过程，从而支持以数据集为单位的数据处理流程记录和血缘跟踪，实现处理流程的局部更新，降低处理流程中重复工作造成的负载压力和效率降低。
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公开(公告)号：CN110019563B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201810904493.X
申请日：2018-08-09
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F16/2458 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种基于多维数据的肖像建模方法和装置，通过所述方法包括：获得用户历史数据；清洗所述历史数据，将所述历史数据分为行为数据和文本数据；对所述行为数据进行带权均值漂移算法进行聚类，获得第一结果；对所述文本数据进行分词处理和特征加权处理；训练分类器，对所述分词处理和特征加权处理后的文本数据进行分类器分类，获得第二结果；根据所述第一结果和所述第二结果，生成标签值；根据所述标签值，更新或输出肖像数据。解决现有技术中历史数据维度较多时会影响肖像建模的技术问题，达到了通过对用户的多维历史消费数据进行预处理和数据挖掘，形成相应量化标签，多维度的标签数据通过进一步数学分析得到用户的肖像的技术效果。
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公开(公告)号：CN109949076B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201910140101.1
申请日：2019-02-26
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及建立超球面映射模型的方法、信息推荐方法及装置，所述方法包括：获取包含若干标签的画像库；基于画像库，获取多个标签特征矩阵和与多个标签特征矩阵对应的多个标签矩阵向量，其中，一个标签特征矩阵对应一类标签，一个标签特征矩阵对应一个标签矩阵向量；分别对每个标签特征矩阵和与其对应的标签矩阵向量进行超球面映射处理，对应获得多个单画像多类映射集合；根据获得的所有单画像多类映射集合，建立与画像库对应的超球面多类映射集合，获得画像超球面映射模型。本发明能够精准的刻画出用户画像，最终获得的目标对象能够真实准确地反映出用户的兴趣，同时该目标对象能够精准地与匹配条件相对应。
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公开(公告)号：CN109684943B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201811500891.1
申请日：2018-12-07
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种运动员辅助训练数据获取方法、装置及电子设备，通过获得分别与N个不同的角度对应的N个图像序列，每组图像序列包括K个时刻对应的K张运动员的训练图像；基于训练图像中的时间戳，对N组图像序列中的每张训练图像进行匹配分组，获得K组图像组；获取每张训练图像中的骨骼轮廓，并针对每组图像组，基于每张训练图像中的骨骼轮廓和与每个骨骼轮廓对应的标准轮廓，构建联合输入向量；针对每组图像组，基于训练后的神经网络和联合输入向量，获得N个图像序列中的每张训练图像中的运动员的动作比对数据。解决了现有技术中存在的不能获得人体的动作细节的比对数据的技术问题，达到了可以获得人体的动作细节的比对数据的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109657799A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811381246.2
申请日：2018-11-20
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于场景适配的模型调优方法和装置，通过基于用户提供的特定场景信息，确定所述设定场景对应的N个算法模型；其中，N为正整数；对所述用户提供的数据集进行划分，获得训练集和测试集；通过所述训练集分别对各算法模型进行训练，获得各算法模型对应的一个或者多个子模型；通过所述测试集分别对各算法模型对应的一个或者多个子模型进行测试，确定出所述特定场景信息对应的最优模型。解决了现有技术中实际场景难以选择到合适的算法，为产业发展提供助力的技术问题。达到了保证模型的各项指标和泛化能力，并达到最终确认最优模型的能力，方便快捷，准确性高，获得泛化准确度、性能、适配性水平高的最优模型的技术效果。
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公开(公告)号：CN107315884A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710537577.X
申请日：2017-07-04
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于线性回归的建筑能耗建模方法，包括：获得建筑中所有耗能单元的历史数据；对所有历史数据进行预处理；将分类数据运用线性回归分析拟合构建回归模型；根据目标函数预测耗能部件未来的预期能耗数值及建筑未来的预期总能耗数值。该建筑能耗建模方法能有效预测建筑能源的消耗情况，通过对影响条件的控制，达到节能减耗目的。
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公开(公告)号：CN114399420B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202111595525.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种中厚板物料跟踪方法、装置、设备和介质，包括：获取目标中厚板厂的产线布局图以及目标拍摄设备的拍摄参数，目标拍摄设备用于拍摄目标中厚板厂中的目标产线；根据产线布局图和拍摄参数，确定目标拍摄设备在目标中厚厂中的实际布设参数；其中，实际布设参数包括布设位置和布设数量；当目标拍摄设备以实际布设参数布设在目标中厚板厂时，控制目标拍摄设备对中厚板厂的目标产线进行拍摄，获得目标图像；根据目标图像，对目标物料进行跟踪。本申请可以避免拍摄设备被氧化铁皮损坏，使得拍摄设备的故障率低，维护成本较低；可以获取产线上物料的实际图像，进而方便展示给相关的工作人员查看，更利于产线的生产，保证产销的生产效率。
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公开(公告)号：CN116162762A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211709411.9
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的扒渣臂参数调整方法及系统，其包括：包括扒渣臂，通过摄像设备获取铁水包的包口图像信息；利用机器视觉基于色差区分图像信息中的背景、废渣和铁水亮面；根据废渣和铁水亮面在预设区域内的占比，基于预设阈值修正扒渣臂的高度参数；利用传感器对扒渣臂的位置进行实时检测，当发生顶包情况时，通过传感器获取扒渣臂的顶包信号和扒渣臂伸缩量；根据预设的扒渣臂目标伸缩量和扒渣臂伸缩量的差值，对扒渣臂的伸缩量进行修正。其能够解决不规则铁水包和复杂工况下的安全性问题，且在保证安全的前提下，提高扒渣效果，减少扒渣臂和铁水包的损耗。
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公开(公告)号：CN114399420A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111595525.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种中厚板物料跟踪方法、装置、设备和介质，包括：获取目标中厚板厂的产线布局图以及目标拍摄设备的拍摄参数，目标拍摄设备用于拍摄目标中厚板厂中的目标产线；根据产线布局图和拍摄参数，确定目标拍摄设备在目标中厚厂中的实际布设参数；其中，实际布设参数包括布设位置和布设数量；当目标拍摄设备以实际布设参数布设在目标中厚板厂时，控制目标拍摄设备对中厚板厂的目标产线进行拍摄，获得目标图像；根据目标图像，对目标物料进行跟踪。本申请可以避免拍摄设备被氧化铁皮损坏，使得拍摄设备的故障率低，维护成本较低；可以获取产线上物料的实际图像，进而方便展示给相关的工作人员查看，更利于产线的生产，保证产销的生产效率。
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