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公开(公告)号：CN116543291A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310748451.2
申请日：2023-06-25
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/94 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及神经网络模型技术领域，公开了一种资源灵活配置的FPGA实现CNN的方法，包括以下步骤：步骤101，输入卷积层之前首先选择串并结合配置，串并结合配置包括K值；步骤102，生成串行步数，串行步数等于「N/K」，其中N为前一层特征图的个数N，当前卷积层的个数为N*M，下一层的征图个数为M；步骤103，K‑1卷积计算结构并行计算前一层的K个特征图，按「N/K」步通过串行合并结构串行将K‑1的卷积计算结构进行合并获得下一层该特征图的最终结果，完成了上一层总共N个输入特征图的卷积计算；采用上述的方法来进行卷积，能够提高整个神经网络的运行效率，更高效的计算植物虫害程度。
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公开(公告)号：CN115422808A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211154264.3
申请日：2022-09-21
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 沈阳工程学院 , 国家电网有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
Inventor： 胡博 , 杨超 , 李桐 , 王亮 , 雷振江 , 谢可 , 邱镇 , 刘劲松 , 范维 , 张亮 , 张彬 , 刘佳鑫 , 廖逍 , 王兴涛 , 宋纯贺 , 董雪情 , 段方维 , 崔世界
IPC: G06F30/23 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Krylov子空间的变压器温度场模型降阶方法，属于油浸式三相变压器温度场仿真技术领域。本发明包括：步骤1.根据变压器实际物理尺寸，构建油浸式三相变压器仿真模型，并对模型进行适当简化。步骤2.建立电磁场仿真模型，采用涡流求解器，仿真获得变压器损耗分布。步骤3.将获得的变压器损耗分布作为流体场的激励源，建立流体场仿真模型，实现电磁场与流体场耦合分析，并获得油浸式三相变压器的温度场分布特性。步骤4.基于Krylov子空间的方法对变压器温度场搭建降阶模型。本发明实现了物理场快速仿真计算，减少仿真耗时，进一步构建变压器数字孪生模型。
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公开(公告)号：CN114756611A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210273197.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人工智能平台样本库管理方法及系统，该方法包括：S1,接收海量电力业务数据和业务数据的数据描述信息；S2,根据数据描述信息获取针对业务数据的第一预处理方法集，基于第一预处理方法集中的至少一种预处理方法对电力业务数据进行预处理；S3,获取与业务数据关联的AI模型；S4,获取所述AI模型对于输入数据的格式规则信息，S5,加载与所述数据自身的格式规则对应的第二预处理方法对所述业务数据进行第二预处理，加载与所述标注数据的格式规则对应的数据标注方法对所述经过第二预处理的业务数据进行数据标注。本发明实现对分散在各业务系统中的大量样本数据的集中有效利用，在人工智能平台样本库中进行纳管。
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公开(公告)号：CN111090986A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911197178.9
申请日：2019-11-29
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F40/205 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种公文文档纠错的方法，包括步骤，文种检测，利用机器学习进行文种识别模型训练，将文档文种分类为通知、报告、批复、通报、函、会议纪要、请示之类型；错误检测步骤，包括通过中文分词器切词，从字粒度和词粒度方面检测错误，整合这两种粒度检测的疑似错误结果，形成疑似错误位置候选集；使用双向字符级N-gram LM深度学习模型，对句子里的字符打分，得分低的地方视为待纠错位置，将待纠错位置与上下文组合进行词典查词，当所有组合在词典中都查找不到，则将其视为错字，加入错误位置候选集。上述方案结合行文规范、内容不全的、立题不明、语法纠错、通顺性检测、上下文关联等审核要求，该特点对现有技术方案进行创新改造和结合，经过测试能够有效提升企业电子公文文档纠错的效果。
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公开(公告)号：CN106610836B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201611207944.1
申请日：2016-12-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种微服务运行管理工具，采用注册模块对微服务资源库、微服务信息、微服务版本信息以及服务器信息进行注册；微服务部署模块采用代理服务的方式获取部署文件以及配置数据，根据部署文件以及配置数据生成配置文件，将微服务部署到服务器上；微服务控制模块通过与代理服务的远程通信，由代理服务执行相应的命令以实现对微服务的控制。本发明有效解决了大规模集群中的应用系统微服务的配置、部署、运行控制等问题，减少了远程人工操作的环节，提高了微服务发布和运行管理的效率，降低了人工操作的错误率。进一步地，本申请具备实时监控能力，快速准确查询微服务状态、服务器状态以及微服务的日志等信息的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110399606A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201811488091.2
申请日：2018-12-06
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京大学 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种无监督电力文档主题生成方法及系统，用于快速生成电力领域的文档主题。本发明中首先利用相关性分析方法，筛选与特定领域相关的文档数据，再利用聚类方法找到同类别的文档，然后对其进行主题提取，并将此应用在主题提取系统中，使得提取特定领域的主题更具可行性。
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公开(公告)号：CN109948018A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910021939.9
申请日：2019-01-10
Applicant: 北京大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F16/951
Abstract: 本发明是一种Web结构化数据快速提取方法，步骤包括：层次遍历目标网站页面当中的网址链接，并以列表形式记录所有网站的网址和对应的网址跳转顺序；从上述列表中识别目标网页的网址，并记录对应的网址跳转顺序，按目标网站到目标网页访问的先后顺序进行网址拼接，生成访问目标网页的网址跳转顺序；根据贪心随机自适应搜索算法找出访问目标网页的最优网址跳转顺序；根据上述最优网址跳转顺序访问目标网页，层次遍历目标页面的所有数据项标签，找到所有目标数据项标签；从上述所有目标数据项标签中找出最短标签路径；根据上述最优网址跳转顺序和最短路径爬取目标网页的目标数据。本发明还提供一种Web结构化数据快速提取系统。
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公开(公告)号：CN119782695A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411557599.9
申请日：2024-11-04
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/26 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度神经网络的样本流数据概念漂移处理方法及系统，属于电力样本流数据的挖掘技术领域。所述方法包括：获取样本流数据；对所述样本流数据依次进行预处理操作、标准化操作以及特征提取操作；构建卷积神经网络模型；采用所述样本流数据对所述神经网络模型进行训练，并判断当前的样本流数据是否发生概念偏移；在判断所述样本流数据发生概念偏移的情况下，采用自适应学习策略更新所述卷积神经网络模型；分别计算所述卷积神经网络模型的准确率、精确率以及召回率；根据所述准确率、精确率以及召回率确定所述自适应学习策略的有效性。该方法及系统能够提高克服电力样本流数据发生概念漂移的问题。
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公开(公告)号：CN119760203A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411308352.3
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网天津市电力公司 , 安徽继远软件有限公司
Inventor： 邱镇 , 张尧 , 王康 , 王维佳 , 黄晓光 , 张明 , 张晓东 , 周小希 , 郑略省 , 杜岳凡 , 魏彬 , 李炳森 , 卢大玮 , 刘清 , 王琪媛 , 秦余 , 王晓东
IPC: G06F16/907 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本公开提供了一种基于高效分层信息聚合哈希的跨模态检索方法及相关设备，获取多模态数据集，其中所述多模态数据集中包含图像模态数据及文本模态数据；将所述图像模态数据及文本模态数据输入至分层信息聚合网络，经由所述分层信息聚合网络得到图像模态数据与文本模态数据之间的关联哈希码；将所述图像模态数据、文本模态数据及所述关联哈希码输入至全连接网络，利用所述全连接网络得到目标哈希码，利用所述目标哈希码进行跨模态检索。本申请考虑多模态数据中丰富的语义信息，能够同时考虑不同样本和不同模态之间的互补性，有效解决了多模态数据细粒语义信息、语义关联缺失问题。
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公开(公告)号：CN118609046A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410697188.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及基于时空上下文推理的作业现场安全风险管控方法及装置，包括：连续采集电力作业现场的目标监控视频；构建目标监控视频中当前帧图像的第一空间知识图谱；基于第一空间知识图谱，利用预先建立的图卷积神经网络确定当前帧图像是否存在状态类违章行为，并当当前帧存在状态类违章行为时，进行第一风险预警；按时间先后顺序，利用预先建立的行为分类算法确定目标监控视频中每帧图像的行为信息；利用目标监控视频中当前滑动时间窗口内的所有帧图像对应的行为信息构建行为语义图，并根据行为语义图进行第二风险预警。本发明在时空两个维度上发现作业现场风险，同时实现状态类、时序类违章识别，提升作业现场安全风险管控能力。
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