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公开(公告)号：CN115719107A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211358559.2
申请日：2022-11-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种人流轨迹模拟方法及装置。该方法包括：获取待分析的视频数据，基于所述视频数据提取出目标时间段内行人的初始轨迹运动状态数据以及对象特征数据；基于所述初始轨迹运动状态数据、对象特征数据和预设的轨迹模拟模型，获得所述轨迹模拟模型生成下一时间段对应的模拟轨迹运动状态数据；其中，所述轨迹模拟模型是基于预设的异构的门控信息传递网络以及样本数据建模训练得到的神经网络模型；基于所述模拟轨迹运动状态数据，输出相应的模拟人流轨迹数据。本发明提供的人流轨迹模拟方法，能够准确、有效的模拟得到人流轨迹数据，有效提高了人流轨迹模拟的效率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115630799A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211154171.0
申请日：2022-09-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0204 , G06F16/36 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种门店选址方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：基于城市数据构建城市知识图谱，其中，城市知识图谱中包括待选址实体和待选址关系，待选址实体包括待选址门店；对城市知识图谱进行预处理，得到待选址门店的任务无关实体表征向量和待选址关系的任务无关关系表征向量；基于图神经网络的编码器、任务无关实体表征向量和任务无关关系表征向量，得到待选址门店的任务相关实体表征向量和待选址关系的任务相关关系表征向量；将任务相关实体表征向量和任务相关关系表征向量输入至解码器得到待选址得分，并基于待选址得分确定与待选址门店对应的门店位置。通过本发明提高了选址决策的可信度和准确度。
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公开(公告)号：CN115618960A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211153907.2
申请日：2022-09-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种联邦学习优化方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：在当前轮次的联邦学习中，获取并下发上一轮次全局模型、上一轮次全局梯度估计和上一轮次二阶信息估计矩阵至多个客户端；接收并基于客户端上传的本地梯度和本地模型得到第一次更新后全局梯度估计和第一次更新后全局模型；将第一次更新后全局模型和第一次更新后全局梯度估计下发至客户端；接收并基于客户端上传的更新后本地梯度和更新后本地模型得到第二次更新后全局梯度估计和第二次更新后全局模型，并将第二次更新后全局模型和第二次更新后全局梯度估计下发至客户端，用于下一轮次的联邦学习。通过本发明提高了联邦优化算法的收敛速度。
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公开(公告)号：CN115618079A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211153870.3
申请日：2022-09-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/06
Abstract: 本发明涉及城市计算领域，提供一种会话推荐方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取用户的历史会话序列；将历史会话序列输入预先构建的会话推荐模型，得到会话推荐结果；会话推荐模型用于对历史会话序列进行意图解纠缠处理和会话预测，输出会话推荐结果。由于会话推荐过程涉及对历史会话序列的意图解纠缠处理，可以在会话推荐过程中更多的关注用户行为背后的会话意图，从而使会话推荐结果更满足用户的真正兴趣，推荐结果更加准确和可靠，解决了现有的会话推荐方法未考虑用户行为背后的会话意图，使得推荐给用户的结果准确性较低的问题。
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公开(公告)号：CN115527687A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110704173.1
申请日：2021-06-24
IPC: G16H50/80
Abstract: 本发明提供了一种基于行人运动轨迹的传染风险评估方法及系统。其中，本发明的所述方法基于行人运动轨迹与行人信息进行风险评估，以行人粒度进行室内环境传染仿真，突出了每个行人的异质性，而非从群体同一角度拟合不同感染状态总人数的变化曲线，因此，本发明能够更为准确的反映真实风险情况。另外，本发明针对室内场景设计了人‑场景的交互，利用真实场景与真实分布初始化行人个体的轨迹，提高了评估结果的准确性。并且，在干预参数方面，本发明还结合实际疫情传染中的生物学规律，可以用来评估现实中的干预措施的干预效果，干预措施包括戴口罩、限制易感人群出行、控制探索行为、加速移动等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115203543A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210778190.4
申请日：2022-06-29
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开关于一种内容推荐方法、内容推荐模型的训练方法及装置，所述方法包括：获取待推荐对象在目标场景下的历史交互内容序列和候选内容；通过内容推荐模型分别对历史交互内容序列和候选内容进行特征提取，得到历史交互内容和候选内容的场景特征和全局特征；对历史交互内容的场景特征和全局特征分别进行编码，得到历史交互内容序列的场景序列特征和全局序列特征；对历史交互内容序列的场景序列特征进行特征提取，得到待推荐对象的群体特征；根据群体特征、场景序列特征、全局序列特征及候选内容的场景特征和全局特征得到推荐指标信息；基于推荐指标信息，从候选内容中确定出针对待推荐对象的目标推荐内容。该方法可提高跨场景的推荐内容的质量。
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公开(公告)号：CN115080856A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210764376.4
申请日：2022-06-29
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开关于一种推荐方法及装置、推荐模型的训练方法及装置。该训练方法包括：获取待推荐对象的用户账户和至少两个待推荐对象的对象标识；将超图的信息输入超图卷积网络，得到训练数据中训练用户账户、对象和行为的嵌入表示信息，其中，训练数据包括多个元组，每个元组包括一个训练用户账户、一个对象的对象标识、训练用户账户对对象产生的行为的行为标识，超图是基于训练数据中的多个元组构建的以训练用户账户、对象标识和行为标识为节点的图；将嵌入表示信息、用户账户和至少两个待推荐对象的对象标识输入到推荐网络，得到每个待推荐对象的推荐信息；基于推荐信息向用户账户推荐至少两个待推荐对象。
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公开(公告)号：CN114724005A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210305520.8
申请日：2022-03-25
Applicant: 清华大学 , 泸州老窖股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度神经网络的固态酿造颗粒状原料掺杂鉴别方法，包括以下步骤：步骤1：提供已知品种和掺杂率的颗粒状原料样本的图像；步骤2：使用深度神经网络，以步骤1提供的图像作为输入，训练掺杂辨别模型，掺杂辨别模型包括掺杂定性判别模型和掺杂率回归计算模型；步骤3：将待检测颗粒状原料分散开，并拍摄待检测颗粒状原料的图像；步骤4：对步骤3中拍摄的图像，利用步骤2训练好的掺杂辨别模型，定性判别是否掺杂并计算掺杂率。
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公开(公告)号：CN112713797B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011398946.X
申请日：2020-12-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出一种基于双雪崩三极管的级联调控纳秒脉冲电源及其控制方法，涉及微细特种加工技术领域，包括：采用调控脉宽小容量电容器和提供放电能量的大容量电容器分离的电路结构，并利用雪崩三极管主动关断功能来避免脉冲拖尾，可实现小容量电容器调控输出脉宽、大容量电容器调控放电电压，达到单独调控输出脉冲脉宽和脉冲电压。本申请的级联调控纳秒脉冲电源可输出脉冲脉宽和脉冲电压均可调控的纳秒级单脉冲、高频连续脉冲。
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公开(公告)号：CN114386643A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011108589.9
申请日：2020-10-16
Abstract: 本发明提供了一种车辆路径规划方法及装置，其中，所述方法包括：数据获取步骤、模型加载步骤和路径生成步骤，其中，在所述路径生成步骤中，利用路径策略搜索模型，生成并输出路径策略，其中，所述路径策略搜索模型采用单一的模拟车辆在所有客户站点中进行搜索，并将所述模拟车辆从始发站点出发经过一个或多个客户站点后并返回所述始发站点的一段站点序列，作为一辆配送车辆的配送路径，得到多辆配送车辆的路径策略。本发明提供的车辆路径规划方法及装置，通过串行决策搜索机制，可以提高带时间窗VRP问题求解的性能和效率。
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