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公开(公告)号：CN111949806A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010767866.0
申请日：2020-08-03
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于Resnet-Bert网络模型的跨媒体检索方法；采用Resnet-Bert网络模型，对图像数据、文本数据、视频数据和音频数据中的至少一种数据进行分类检索，返回对应的分类结果。本发明与传统的两种媒体类型互相检索相比，四种媒体类型的相互检索更能够实现较为广泛的市场应用；采用了效果较佳的Resnet卷积神经网络模型和目前在11项自然语言处理方面领先的Bert模型，模型本身能够得到更高层、更抽象以及更丰富的特征表达；使用的四种模态数据，信息间相互迁移，关联学习加强，实现了更强的知识表示能力；得益于计算机性能的提升，Resnet-Bert网络模型经过复杂的计算，能够实现较好的跨媒体训练效果和跨媒体检索效果。
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公开(公告)号：CN117640136A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311319414.6
申请日：2023-10-11
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种跨域数据安全流通与开发利用的方法、设备及系统，该方法包括：在用户访问时获取用户的硬件环境信息及用户行为特征基线，根据用户的硬件环境信息及用户行为特征基线生成身份验证基线，并将身份验证基线通过云端服务器上链；接收用户对待共享和开发利用的数据包的下载请求；向云端服务器提交数据访问请求，数据访问请求中包括所述用户的身份验证基线，以使云端服务器对所述用户进行身份验证；下载密文数据包，并在身份验证通过后，解密所述密文数据包中对应的库表字段到本地内存，以使用户从本地内存获取请求的数据。利用本发明方案，可以保证跨领域应用数据的安全合规性，促进数据要素在更大范围内的安全流通与开发利用。
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公开(公告)号：CN117115756B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311379545.3
申请日：2023-10-24
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种人员睡觉行为检测方法及系统该方法包括：获取待检测人员的视频帧；利用事物检测模型对所述视频帧进行检测，并利用目标关联决策模型对所述事物检测模型输出的检测结果进行决策，确定所述视频帧中是否有人体；在检测到有人体的情况下，利用事物检测模型确定对应所述人体的人体坐标信息，利用目标跟踪模型确定对应所述人体的唯一身份标识，并利用人脸识别模型确定对应所述人体的人脸坐标信息；根据连续多帧确定的人体坐标信息和人脸坐标信息，确定所述待检测人员的行为。利用本发明方案，可以准确识别工作人员的睡觉行为，提高人体睡觉行为的检测精度。(56)对比文件Henry Friday Nweke等.Data fusion andmultiple classifier systems for humanactivity detection and health monitoring:Review and open research directions.《Information Fusion》.2019,第46卷147-170.李馨怡.复杂场景下基于人脸辅助信息的人体跟踪算法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑)》.2018,(第04期),第7，26页.
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公开(公告)号：CN117251685A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311544685.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F16/28 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的标准化政务数据构建方法和装置，属于数据处理技术领域，本发明的一种基于知识图谱的标准化政务数据构建方法，通过基于政务场景的种子词来利用特征提取模型，识别得到政务场景下的多个初始实体，再利用相邻的初始实体之间的互信息值得到第一短语实体，并在互信息值的基础上通过计算左右熵来得到第二短语实体，进一步扩大短语实体的范围，最终得到目标实体，实现了对多个单词嵌套组合的短语实体的提取，进而得到了更为丰富而又准确的实体来构建政务场景下的知识图谱。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117151429A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311408966.4
申请日：2023-10-27
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q50/26 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06N3/006 , G06Q10/0633
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的政务服务流程编排方法及装置，属于知识图谱技术领域，本发明实施例的一种基于知识图谱的政务服务流程编排方法，通过对请求信息进行语义分析进而识别出实体在目标政务知识图谱中对应的初始节点，利用粒子群优化算法在初始节点的基础上筛选得到与请求信息匹配程度较大的补充节点，尽可能扩大信息获取的范围，进而可以得到详细程度更高的信息，并再次利用粒子群优化算法在初始节点与补充节点中得到最终全局最优的目标节点来生成政务服务流程，提高了生成信息的详细程度与准确度，可以对用户输入的请求信息来进行详细而又准确的回复服务。
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公开(公告)号：CN116911289A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311176752.9
申请日：2023-09-13
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种政务领域大模型可信文本生成方法、装置及存储介质。本申请方法包括：构建问题数据以及对应的知识数据；将问题数据以及知识数据构建成可控Prompt模板；将问题数据插入至预先配置的空白Prompt模板中，得到语义近似Prompt模板；将语义近似Prompt模板输入至目标大模型中，得到语义近似问题数据，语义近似问题数据与问题数据语义近似；将可控Prompt模板、问题数据、知识数据以及语义近似问题数据按照不同的组合方式构建映射数据集；以映射数据集作为目标大模型的输入，对目标大模型进行微调；在使用微调后的目标大模型时，将目标大模型输出的实时答案输入至预先构建的判别过滤器中执行负面判别，并将判别后的内容向用户输出。
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公开(公告)号：CN116108165A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310347275.1
申请日：2023-04-04
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/34 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/284
Abstract: 本发明提供了一种文本摘要生成方法、装置、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：提取目标文本中的关键词；基于具有关键词的原始词序列中的关键词的重要程度对相应的关键词进行数量扩展，得到目标句子的有效词序列；根据有效词序列确定目标句子与其他目标句子之间的相关度；根据该相关度确定目标句子的影响权重；基于影响权重最高的多个目标句子形成目标文本的文本摘要。本发明实施例提供的技术方案，先提取出关键词，进而确定关键词数量扩展后的有效词序列，基于该有效词序列可以更准确地表示在需要提取文本摘要时所需的目标句子之间的相关度，从而可以更准确地确定目标句子的影响权重，进而能够更准确地提取出文本摘要。
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公开(公告)号：CN115859773A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211384170.5
申请日：2022-11-07
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种基于群体情绪预测模型的预警方法、装置及存储介质，能够便于通过社交网络数据对不同群体进行情绪预测。本申请的预警方法包括：通过第三方网元获取社交网络数据；对社交网络数据进行数据抽取预处理，以确定目标用户、目标用户对应的用户关系数据以及目标用户对应的文本情感数据；提取用户关系数据以及文本情感数据中的分类特征；根据分类特征以及预设的群体分类模型将目标用户一一对应分类至多个目标群体中，以得到群体分类结果；根据群体分类结果在预设的群体影响力分析模型中计算确定出多个目标群体的影响力；根据目标群体的影响力在预设的群体情绪预测模型中确定目标群体的情绪预警结果。
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公开(公告)号：CN109215344B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201811133463.X
申请日：2018-09-27
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种用于城市道路短时交通流量预测的方法和系统。该方法具体包括：进行数据预处理；选取LSSVM核函数；设置求解问题维度d，最大迭代次数Mit，“学生”群体n等参数；将上下代“学生”按适应值最优排序；进行“教”和“学”阶段学习；若达到最大迭代次数Mit，且满足预测误差条件，根据最优“学生”科目成绩，设置LSSVM的惩罚参数c和核宽度参数σ，并基于LSSVM构建预测模型对城市道路短时交通流量进行预测；进行反归一化输出；依据预测评价指标进行性能评价。
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