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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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公开(公告)号：CN118395188A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410608919.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/214 , G06N3/006 , G06F18/211 , G06F18/10 , G06F18/24
Abstract: 本发明关于一种基于粒子群算法的数据处理方法、装置、电子设备及介质，涉及网络技术领域，该方法通过获取待处理的初始网络数据集；对待填补特征对应的数据以及初始网络数据集包含的数据特征进行编码，以生成多个待更新粒子；针对任一待更新粒子，为待更新粒子生成适应度评估值；对多个待更新粒子分别进行更新，得到多个待更新粒子各自对应的更新后粒子；将各更新后粒子作为新的待更新粒子，并迭代执行上述生成适应度评估值、选取最优粒子以及对待更新粒子进行更新的操作，并在满足更新结束条件时，将当前的最优粒子确定为目标粒子；将基于目标粒子得到的填补后数据集，确定为最终的目标数据集。保证数据处理的有效性。
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公开(公告)号：CN118195095A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410492661.4
申请日：2024-04-23
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06F30/18 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供一种基于凸剖腔构造的交通分析预测方法及系统，旨在提升交通拥堵分析的分析效率。方法包括：根据交通枢纽点和交通枢纽点之间的最短通行路径构建图网络；剖分图网络，获得剖分结果；确定剖腔任意两边界点间最短通行路径；最短通行路径上的目标点不属于所在最短通行路径的两边界点所在剖腔则将剖腔存入其待定集，目标点属于所在最短通行路径的两边界点所在剖腔则将其关键路径标签置为目标取值；基于目标点的待定集和目标取值构建图网络的凸剖腔；将凸剖腔确定为独立交通分析区域进行交通分析预测。
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公开(公告)号：CN117972530A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410361825.X
申请日：2024-03-28
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/2431 , G06N3/006
Abstract: 本申请提供了一种基于蚁狮优化的缺失不平衡数据多分类方法和设备，该方法包括：基于目标场景下第一待分类数据集的缺失数据个数生成至少一个第一编码，基于第一待分类数据集的预设类别数和分类器库所包含的分类器的类别数生成多个第二编码，基于第一编码和各个第二编码生成多个迭代编码，基于蚁狮优化算法，从多个迭代编码中筛选得到适应度最大的目标迭代编码，从分类器库中抽取目标迭代编码对应的分类器进行组合，得到目标分类器群，基于目标分类器群识别第一待分类数据集的类别，能够根据待识别数据的特征类型生成多个迭代编码，采用蚁狮优化算法筛选最优迭代编码并生成相应的分类器群进行目标场景下的数据分类，提升了分类的灵活性和分类效果的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117215800A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311465573.7
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请提供了一种动态线程控制系统，涉及线程控制技术领域，所述系统包括：管理端，用于对客户端的线程配置进行管理；动态配置管理端，用于从所述管理端拉取最新线程配置，将所述最新线程配置与当前线程配置进行对比，在所述最新线程配置与所述当前线程配置不一致的情况下，将所述最新线程配置推送给所述客户端；所述客户端，用于根据所述最新线程配置，管理线程池的线程资源。本申请通过管理端实现线程资源参数动态调整、界面化操作，通过动态配置管理端动态从管理端拉取最新配置，再将最新配置与当前配置进行对比，如存在不一致，则推送给客户端，由客户端进行监听和更新，从而实现了对线程资源的动态调度和管理，提高了资源利用率。
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公开(公告)号：CN116539057A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310484002.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G01C21/34
Abstract: 本申请提供了一种最优路径确定方法、装置和电子设备，涉及路径规划技术领域，该方法包括：获取当前行驶所采用的路径的路径信息，所述路径信息包括起点至终点每个路段各自的斜率适用范围；所述斜率适用范围表示，相比于其他可选择的路段，该路段的权值最小时的斜率的取值范围；确定即将行驶进入的下一路段的实际斜率；所述实际斜率表示当前时刻在下一路段的时间紧迫程度；根据所述下一路段的实际斜率和所述路径信息中的所述下一路段的斜率适用范围，确定所述当前行驶所采用的路径是否为当前时刻的最优路径。
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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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公开(公告)号：CN115203440B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211125561.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种面向时空动向数据的事件图谱构建方法、装置及电子设备，该方法包括：构建时空动向事件本体模型，包括具有时空动向属性的实体模型、事件模型和关系模型；获取目标领域的时空动向数据；基于时空动向事件本体模型，利用预设时空动向事件识别策略对时空动向数据进行识别，得到时空动向数据对应的时空动向事件类型和事件元素；对时空动向数据对应的时空动向事件进行融合，得到面向时空动向数据的事件图谱。本申请基于时空动向数据构建了能够表征事件和实体随时空动向变化的事件图谱，可支持事件、节点、关系、路径的搜索和计算，满足了时空动向数据的语义搜索需求，实现了对时空动向事件的深度认知，为情报分析等领域提供了重要支撑。
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公开(公告)号：CN115577317A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211211195.5
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效果评估方法、系统、电子设备及储存介质，涉及计算机技术领域。根据目标任务场景，搭建虚拟任务环境和虚拟无人平台，并获取目标数据源的数据，然后，根据目标数据源的数据进行多源数据融合，并根据数据融合的结果确定无人平台的操作控制指令，根据操作控制指令控制虚拟无人平台，在虚拟任务环境中执行目标任务。最后，采集目标任务的任务评价参数，根据任务评价参数和目标任务评价标准的匹配度，确定目标任务的完成度评价分数，根据目标任务的完成度评价分数，对无人平台的模型参数进行调整。在本申请中，通过搭建完全虚拟的仿真环境，对数据融合效果进行高效的评估和调整，达到模拟真实运行的效果以及相应的指标要求。
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