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公开(公告)号：CN117173592A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311213745.1
申请日：2023-09-20
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/24 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向岸线空间管控的智能遥感监测方法及系统，所述方法包括：预先构建基于深度学习的目标检测模型；获取待检测区域遥感影像；利用所述目标检测模型对所述待检测区域遥感影像进行目标检测，得到检测结果；根据所述检测结果进行基于空间分析的对象评估与筛选，确定岸线边界指定辐射范围内的疑似目标。利用本发明方案，可以实现对河湖水域岸线生态环境的智能化监管。
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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：CN116821712A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311076294.1
申请日：2023-08-25
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Inventor： 蔡惠民
IPC: G06F18/22 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/092 , G06N3/0985 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种非结构化文本与知识图谱的语义匹配方法及装置，该方法包括：获取非结构化文本；对非结构化文本进行实体和位置的协同抽取，得到各实体及所述实体在文本中的开始和结束位置；利用所述非结构化文本、所述实体及所述实体在文本中的开始和结束位置，确定所述实体的文本特征向量；依次将知识图谱中各实体作为候选实体，根据所述实体的文本特征向量依次计算所述实体与所述候选实体的匹配度；根据所述匹配度确定匹配实体。利用本发明方案，可以实现非结构化文本与知识图谱的语义融合需求，降低人工标注成本，并保证实体匹配准确率。
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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：CN119513674B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510089450.0
申请日：2025-01-21
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 中电科新型智慧城市研究院有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种基于特征向量匹配的数据识别方法、装置及存储介质。包括：获取待检测数据，分词生成特征向量；通过矩阵运算计算待匹配特征向量与预定义核心数据特征向量的欧氏距离，统计匹配数量；根据描述信息、表描述信息和字段描述信息的权重（分别为0.2、0.5、0.3），计算数据权重值；结合匹配结果和数据规模，通过加权计算得到待检测数据属于核心或重要数据的概率值；判断概率值是否超过阈值，若超过，则识别为核心或重要数据。本方法依托可信执行环境TEE实现特征向量的提取、匹配及计算，避免待检测数据和核心数据特征库暴露。确保计算过程的真实性和可信性。TEE相对其他隐私计算技术，具有额外计算少的优点，可以提升算法匹配效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119357177B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411920739.4
申请日：2024-12-25
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 中国电子科技集团公司第十五研究所
IPC: G06F16/215 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种基于大模型的数据质量分析报告生成方法、系统、装置及存储介质，生成的质量报告具有深入分析和标准化建议，使得报告内容较为丰富，从而可满足复杂多变的业务需求。本申请方法包括：获取输入数据；对输入的数据进行缺失值、重复数据和异常值处理，以得到预处理数据；将所述预处理数据进行分类，以获取日志类型数据和原始数据；将目标知识库RAG集成于垂直大模型，并对所述垂直大模型进行微调，以获取垂直微调大模型；将所述日志类型数据和所述原始数据输入所述垂直微调大模型；获取所述垂直微调大模型生成的校验规则；在确定所述校验规则符合规则符合要求之后，根据所述校验规则生成高质量分析报告。
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公开(公告)号：CN119210902A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411707270.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于分块加密的数据安全共享方法、装置及系统，该方法包括：数据中心对数据信息进行分块，对每个数据块进行加密得到数据块密文，将数据块密文上传至云服务器进行存储，并在本地保存分块信息以及目录信息；接收到数据使用方发布的数据需求信息后，根据本地保存的分块信息以及目录信息确定满足需求的待共享数据；对数据使用方进行身份验证、并判断数据使用方的私钥是否合法以及请求数据是否合规；在验证及判断通过后向监管中心发送共享数据请求，以使监管中心利用自己的私钥生成数据共享令牌及签名，并发送给数据使用方。利用本发明方案，可以使数据得到安全可靠的共享。
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公开(公告)号：CN119005195B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411481454.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种基于多智能体协同的事件抽取方法、系统及装置。该方法包括：接收非结构化数据，第一智能体调用至少一个第二智能体识别实体及其类型，并将结果存储至信息池中；调用至少一个第三智能体识别触发词及对应的事件类型，并存储至信息池中；解析触发词和事件类型，生成论元角色集合；第四智能体对论元角色进行识别，并将结果存储至信息池中；将非结构化数据切分为句子、段落和篇章等不同粒度的文本单元，生成对应的上下文提示信息Prompt；调用智能体对各粒度文本进行事件识别，融合不同粒度的事件信息，生成最终的事件抽取结果。通过多智能体协同工作，实现了更精确的事件识别与信息整合，提高了事件抽取的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119005195A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411481454.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种基于多智能体协同的事件抽取方法、系统及装置。该方法包括：接收非结构化数据，第一智能体调用至少一个第二智能体识别实体及其类型，并将结果存储至信息池中；调用至少一个第三智能体识别触发词及对应的事件类型，并存储至信息池中；解析触发词和事件类型，生成伦元角色集合；第四智能体对伦元角色进行识别，并将结果存储至信息池中；将非结构化数据切分为句子、段落和篇章等不同粒度的文本单元，生成对应的上下文提示信息Prompt；调用智能体对各粒度文本进行事件识别，融合不同粒度的事件信息，生成最终的事件抽取结果。通过多智能体协同工作，实现了更精确的事件识别与信息整合，提高了事件抽取的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118381600A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410837475.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: H04L9/00 , H04L9/08 , H04L9/32 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , G06N3/098 , G06N3/084 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种联邦学习隐私保护方法及系统，该方法包括：中央服务器接收各参与方发送的基于同态加密的梯度密文；对接收的各参与方的梯度密文进行聚合及解密，得到聚合梯度信息；对聚合梯度信息进行数字签名，得到签名组；将签名组发送给共识节点；共识节点对签名组中的签名信息进行共识验证，验证通过后将签名组中的聚合梯度信息上传至区块链网络。利用本发明方案，可以有效地保护各参与方私有数据的安全性，并降低了参与方的计算开销，而且实现了对模型数据的全生命周期维护。
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