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公开(公告)号：CN119558430B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510113522.0
申请日：2025-01-24
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请公开了一种基于去中心化梯度聚合的跨孤岛联邦学习模型训练方法，应用于本地服务器，属于数据模型训练领域，包括：在本地训练轮次落后于全局训练轮次的情况下，对训练梯度数据进行过滤以获得诚实训练梯度数据，并根据诚实训练梯度数据对本地数据模型的配置对本地数据模型进行训练；根据更新训练梯度数据，向外地服务器发起更新申请，以使得外地服务器进行更新，并根据更新结果对本地训练轮次更新；在获取到的聚合申请达到预设数量时，对全局训练轮次和训练梯度数据进行更新。本申请消除了中央服务器的同时，提高了跨孤岛联邦学习模型训练的安全性、可靠性和训练效率，解决了模型训练安全性低和网络开销大的问题。
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公开(公告)号：CN119225744B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411731238.1
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于数联网架构的桌面端客户端敏捷开发与部署方法、装置及设备。获取客户端配置参数；客户端配置参数包括：客户端对应的功能参数和界面参数；根据功能参数确定对应的数联网架构组件，并将与数联网架构组件对应的服务接口接入中间件；数联网架构组件用于提供数联网服务，中间件用于实现客户端与数联网架构组件间的通信；根据功能参数及数联网架构组件生成针对每个功能的组件，并根据界面参数生成客户端的用户界面；将功能组件、用户界面和中间件对应的目标程序打包成部署数联网客户端的可执行文件。客户端的功能组件与数联网架构组件之通过中间件进行通信，且功能组件单独封装，在实现客户端的数联网服务同时，提升了部署效率。
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公开(公告)号：CN119558430A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510113522.0
申请日：2025-01-24
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请公开了一种基于去中心化梯度聚合的跨孤岛联邦学习模型训练方法，应用于本地服务器，属于数据模型训练领域，包括：在本地训练轮次落后于全局训练轮次的情况下，对训练梯度数据进行过滤以获得诚实训练梯度数据，并根据诚实训练梯度数据对本地数据模型的配置对本地数据模型进行训练；根据更新训练梯度数据，向外地服务器发起更新申请，以使得外地服务器进行更新，并根据更新结果对本地训练轮次更新；在获取到的聚合申请达到预设数量时，对全局训练轮次和训练梯度数据进行更新。本申请消除了中央服务器的同时，提高了跨孤岛联邦学习模型训练的安全性、可靠性和训练效率，解决了模型训练安全性低和网络开销大的问题。
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公开(公告)号：CN118966334A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410991639.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06N5/022
Abstract: 本申请提供了一种面向船舶行为分析的知识体系模型、方法和产品，涉及船舶行为分析技术领域，模型包括：对象知识层，用于作为底层的知识模型，将静态类船舶信息整合为实体，并存储各个实体之间的实体关联关系；活动模型层，用于为船舶行为的分析提供支持，包括：船舶活动规律类知识，和船舶行为分析模型；船舶行为分析模型利用船舶活动规律类知识，根据从主题事件层提取的与目标主题事件相关的实时动态数据，生成在目标主题事件发生过程中的目标船舶的行为分析结果；主题事件层，用于以子事件节点的形式存储多来源的实时动态数据，其中各个子事件节点分属于对应的主题事件，并向业务用户展示目标船舶的行为分析结果。
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公开(公告)号：CN118503440B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410441883.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/36 , G06N5/025 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 本申请提供了一种基于隐含超类挖掘的本体生成方法、装置和设备，涉及数据处理技术领域，该方法包括：从关系数据库中获取待处理的多个关系数据表；提取多个关系数据表中各个数据列的列名称，获取每个列名称在多个关系数据表中的出现次数信息；根据出现次数信息，确定目标列名称，目标列名称表示集中出现在多个关系数据表中的高频列名称；根据目标列名称，从多个关系数据表中确定子类关系数据表；将目标列名称所对应的数据列作为隐含超类所具有的数据列，将子类关系数据表所对应的类，作为隐含超类的子类；隐含超类表征多个关系数据表之间的主要特征；根据隐含超类，生成针对多个关系数据表的关系型数据本体。
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Patent Agency Ranking
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：CN117056527A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310907909.4
申请日：2023-07-21
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06N5/02 , G06F40/30
Abstract: 本申请实施例提供了一种知识图谱的准确性分析方法及装置，属于计算机技术领域。包括：从知识图谱中随机获取至少两个样本三元组，根据样本三元组的头实体与尾实体在知识图谱中的拓扑关系，获得包含与头实体和尾实体相关的子图的模型训练集，基于子图中的三元组对初始模型进行训练，获得用于分析知识图谱准确性的预测模型。紧接着通过预测模型对知识图谱中的样本三元组进行准确性评估，获得评估分数，并根据评估分数确定不满足预设条件的目标三元组。最后通过外部开源信息对目标三元组的内容进行验证，获得针对知识图谱的准确性分析结果。
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公开(公告)号：CN116450908B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310726336.5
申请日：2023-06-19
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/904 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/907 , G06F16/25 , G06F16/26
Abstract: 本发明提供了一种基于数据湖的自助式数据分析方法、装置和电子设备，该方法应用于数据处理技术领域，该方法包括：对数据湖的元数据信息进行管理，创建元数据图数据库，所述元数据图数据库以图结构的方式对所述元数据信息进行存储；对所述数据湖的数据进行分区分类，生成数据资产地图，所述数据资产地图以图形化的方式展示数据资产的分布情况和各个数据资产之间的关系；根据所述元数据图数据库和所述数据资产地图，定位待分析数据；对所述待分析数据进行ETL作业，收集作业过程中的SQL语句信息；根据所述SQL语句信息，生成血缘图谱；根据所述血缘图谱，生成对所述待分析数据的分析结果。
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公开(公告)号：CN116431863B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310695744.9
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请公开了一种数字对象的生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及数据处理技术领域，包括：获取标准化文件，标准化文件包括数据获取规则字段和格式转化规则字段；根据标准化文件的数据获取规则字段和格式转化规则字段，生成包括数据获取规则和格式转化规则的第一数据处理指令；根据第一数据处理指令，分别从多个不同的数据源中，获取与数据获取规则对应的目标数据，并按照格式转化规则对目标数据进行格式转化，生成与每个目标数据对应的数字对象，以实现数字对象的生成，且针对多种数据源进行处理，将多个不同数据源的数据转化为数字对象，适应的数据源的种类多，解决了在先技术中适应性差的问题。
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公开(公告)号：CN116152525A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310424363.7
申请日：2023-04-20
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06V10/70 , G06V10/764 , G06V10/94 , G06F9/54
Abstract: 本发明提供了一种基于远程过程调用和元学习的图像分类模型选择系统，涉及算法选择技术领域，旨在解决算法选择技术仅停留在理论实验阶段的问题，以落实于工程应用。所述系统包括：客户端、服务端和存储端；所述客户端展示微服务界面，并获取用户账户在所述微服务界面设置的微服务参数，将所述微服务参数传输给所述服务端；所述服务端根据所述微服务参数和图像数据集，运行所述微服务参数对应的微服务，并将所述微服务的运行结果的信息返回所述客户端；所述客户端对所述微服务的运行结果的信息进行展示；所述存储端存储所述客户端传输的图像数据集，并将图像数据集传输给所述服务端。
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