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公开(公告)号：CN116340839A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310127816.X
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/30 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于蚁狮算法的算法选择方法及装置，涉及计算机技术领域。包括：首先，构建初始蚂蚁种群，并计算每个蚂蚁个体对应的集成元算法的准确性和多样性以作为蚂蚁个体的适应度，然后通过适应度计算蚂蚁个体间的帕累托支配关系，选择蚂蚁中的帕累托解作为蚁狮从而构建初始蚁狮种群。然后，确定蚁狮种群中的精英蚁狮，并根据精英蚁狮，通过增强游走策略，生成新增蚂蚁种群。最后，迭代执行上述步骤，当满足迭代退出条件时，输出最后一次迭代得到的蚁狮种群以确定目标集成元算法，根据目标集成元算法，从备选算法中选择目标算法。在本发明中，通过选择性集成有效利用元算法的多样性，综合提升集成元算法的准确性和多样性。
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公开(公告)号：CN116028233B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310315694.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请提供了一种AI计算资源的数字对象组织与共享方法和装置，属于数字对象技术领域，本申请实施例通过将AI计算资源封装成可调度的AI计算资源模板数字对象并发布至算力数联网，使得用户通过算力数联网搜索到所需的目标AI计算资源模板数字对象并发送对应的AI计算请求后，可以利用相应的目标AI计算资源开展AI计算，并将AI计算结果传输至结果输出路径对应的数据地址。本申请实施例通过将AI计算资源封装成可调度的数字对象，可以实现AI计算资源跨域发现和共享，有效解决存算分离架构下计算资源不均衡、利用不充分的问题，进而提高计算资源使用效率，促进AI研究和分析工作。
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公开(公告)号：CN115580648A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211211183.2
申请日：2022-09-30
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种数据融合系统设计方法、系统、电子设备及储存介质，涉及计算机技术领域。方法包括：首先，确定目标应用场景和目标应用场景对应的目标数据源，并根据目标数据源和目标应用场景，从多个候选微服务中确定目标微服务。然后，建立每个目标微服务的数据分发关系，并确定每个目标微服务的执行次序和执行次数。最后，根据执行次序和执行次数，生成由目标微服务组成的数据融合程序流水线。在本申请中，通过将整体的数据融合微服务化，通流水线的方式组织排列目标微服务，再通过数据分发服务进行数据通信，从而搭建一个低耦合、高可扩展性、高可维护性的数据融合系统，并且维护简单，运维成本较低。
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公开(公告)号：CN113408581A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110528389.7
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种多模态数据匹配方法、装置、设备及存储介质,旨在实现低质量的跨模态数据的快速匹配。所述方法包括：将获取的多种单模态数据进行分类，得到多个数据集，其中，同一数据集中包括模态相同的多个单模态数据；对所述多个数据集中每个数据集的单模态数据进行特征提取，得到该数据集中多个所述单模态数据的高层特征，并将该数据集中的多个高层特征放入该数据集对应的特征数据集中；分别对每个所述特征数据集中的高层特征进行基于参考点的结构表征，得到所述特征数据集对应的参考表征；将多个特征数据集各自对应的参考表征输入预训练好的共同空间网络中，得到多组跨模态匹配的数据。
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公开(公告)号：CN120066745A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510542147.1
申请日：2025-04-28
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F9/48 , G06F16/34 , G06F16/334 , G06F40/284
Abstract: 本申请提供一种基于数联网数字对象的编排融合生成方法，涉及数字对象技术领域，该方法包括：在编排融合任务流程的列表界面，接收到编排融合任务流程的执行按钮发出的信号之后，从数据库中读取编排融合任务流程的编排融合执行脚本，生成数字对象编排融合执行实例；通过执行引擎，根据数字对象编排融合执行实例中的调度栈表中的顺序，调用数字对象编排融合执行实例中的每个数据节点绑定的数字对象中的数据和功能、每个操作节点、每个流程控制节点的功能，生成具备新数据或新能力的数字对象，从而通过调用每个节点的功能以及利用已有的数字对象，生成具备新数据或新功能的数字对象，提高了数字对象的可用性以及数据处理的效率和灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120010537A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510480029.2
申请日：2025-04-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于乌鸦搜索算法的无人机动态路径规划方法，可以在真实环境中得到较好的路径规划效果。该方法将乌鸦搜索算法应用至无人机的路径规划中，并在每轮迭代中根据当前检测到的动态事件对适应度函数进行调整，且设计了针对乌鸦种群的多样行为策略，从而能够快速地响应任务场景的动态变化，及时地提供满足多个优化目标的目标路径规划方案集合。
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公开(公告)号：CN119940886A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510436011.2
申请日：2025-04-09
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/006 , G06Q30/08
Abstract: 本申请提供一种基于蚁狮优化的无人机集群动态任务分配方法，涉及无人机技术领域，该方法包括：当场景信息变化时，每个无人机与其他无人机进行信息交互，根据每个无人机对多个任务的竞拍价，生成竞价矩阵，每个无人机分别初始化基于分段对数拟合的蚁狮优化算法中的多个个体，每个个体所在的位置用于表示无人机对多个任务的竞拍价，每个无人机分别通过基于分段对数拟合的蚁狮优化算法，更新竞价矩阵中的竞拍价，得到目标竞价矩阵，按照目标竞价矩阵对应的任务分配方案，将多个任务分配给多个无人机，基于分段对数拟合的蚁狮优化算法中的目标函数用于求解适应度值最优的个体，对应于求解每个无人机对多个任务生成的最优的任务分配方案。
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公开(公告)号：CN118503494B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410615911.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/9032 , G06N5/022 , G06F16/903
Abstract: 本申请提供了一种面向多源异构知识库的大模型问答方法、装置和设备，涉及知识问答技术领域，该方法包括：获取用户输入的问题信息；利用关键信息抽取模型，从问题信息中提取关键信息，关键信息为问题信息中的实体；关键信息抽取模型为通过低秩自适应方法进行参数微调后的大模型；利用实体链接模型，将关键信息与多源异构知识库中的实体进行实体匹配，得到增量信息；多源异构知识库至少包括：图数据库、文本数据库、结构化知识库和非结构化知识库，实体链接模型是通过无监督SimCSE微调方法，对原始向量模型进行参数微调后得到的；使用知识问答模板对增量信息和问题信息进行拼接，输入原始问答模型，得到所述问题信息的答案。
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公开(公告)号：CN118262125B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410461353.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06V10/70 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06N3/006
Abstract: 本申请公开了一种图像分类模型获取方法和图像分类方法、装置和设备，所述图像分类模型获取方法包括：生成包含多个模型参数组合的第一种群；基于目标图像数据集和模型参数组合，确定多个模型参数组合分别对应的评价指标；对第一种群包含的各个模型参数组合进行预设轮数的交叉变异，得到每轮交叉变异对应的第二种群并计算第二种群中包含的各个模型参数组合分别对应的评价指标；基于所获得的所有评价指标中的最大值对应的目标模型参数组合，从分类器库中提取与目标模型参数组合包含的权重参数对应的分类器进行组合，得到目标图像分类模型，能够随机生成并筛选最优的分类模型，提升了图像分类效果的稳定性。
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公开(公告)号：CN118503494A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410615911.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/9032 , G06N5/022 , G06F16/903
Abstract: 本申请提供了一种面向多源异构知识库的大模型问答方法、装置和设备，涉及知识问答技术领域，该方法包括：获取用户输入的问题信息；利用关键信息抽取模型，从问题信息中提取关键信息，关键信息为问题信息中的实体；关键信息抽取模型为通过低秩自适应方法进行参数微调后的大模型；利用实体链接模型，将关键信息与多源异构知识库中的实体进行实体匹配，得到增量信息；多源异构知识库至少包括：图数据库、文本数据库、结构化知识库和非结构化知识库，实体链接模型是通过无监督SimCSE微调方法，对原始向量模型进行参数微调后得到的；使用知识问答模板对增量信息和问题信息进行拼接，输入原始问答模型，得到所述问题信息的答案。
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