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公开(公告)号:CN116881406A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202311154002.1
申请日:2023-09-08
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/903 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种多模态智能文件检索方法及系统,涉及资源检索技术领域;包括以下步骤:通过采集文本模态数据的多项数据信息,文本模态检索后用户产生的资源反馈信息,将多项数据信息中文本涵盖信息以及检索热度信息生成文本达标指数,根据生成的文本达标指数与设置的文本达标阈值进行对比,对文本模态数据的状态进行评估,从而确定了文本模态数据的状态情况,再根据资源反馈信息中检索浏览信息与点击波动信息进行分析,生成检索调控指数,根据检索调控指数,对检索结果进行分析,根据分析结果重新调整检索方式,从而减少了多模态数据检索开始时过多的资源供给浪费情况,实现了智能检索。
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公开(公告)号:CN116523327A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202310173423.2
申请日:2023-02-28
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: G06Q10/0637 , H02J3/00 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的配电网运行策略智能生成方法,包括如下步骤:定义智能体的运行环境及参数因子;构建基于强化学习的智能体的训练样本池;制定基于强化学习的智能体的网络模型结构;执行基于强化学习的智能体的训练和评估;应用智能体实时生成下一时刻配电网运行调控策略。本发明还设计一种运行策略智能生成设备。本发明的优点在于:基于所有机组和负荷的有功实际出力数据,新能源机组有功预测出力数据等配电网历史运行数据,设置了线路越限情况、新能源机组消纳量、机组运行费用等奖励项,运用Deep Q Network深度强化学习算法,在电网仿真环境中训练出智能体,能够快速给出电网运行方式调整策略。
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公开(公告)号:CN115358376A
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202211279081.4
申请日:2022-10-19
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 , 中科方寸知微(南京)科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种反知识蒸馏模型保护方法、系统、设备和存储介质,包括以下步骤:建立噪声生成模型;从目标模型的训练数据集中获取采样数据,将各采样数据输入至目标模型,获取第一预测置信度向量;将各第一预测置信度向量作为训练数据输入至噪声生成模型,对噪声生成模型进行训练使噪声生成模型输出的干扰置信度向量与第一预测置信度向量存在偏差;将训练好的噪声生成模型部署为保护模块,在输入数据至目标模型时,获取目标模型的第二预测置信度向量,并添加噪声,得到当前的干扰置信度向量;对干扰置信度向量进行校正,使校正后的干扰置信度向量的置信度排序与第二预测置信度向量的置信度排序一致;以校正后的干扰置信度向量作为输出结果。
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公开(公告)号:CN114220425A
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202111301900.6
申请日:2021-11-04
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
Abstract: 本发明涉及一种基于语音识别和Rasa框架的聊天机器人系统及对话方法,所述系统包括语音服务模块及智能助手模块;所述语音服务模块包括语音识别单元及语音合成单元,所述语音识别单元用于对输入的语音信息进行识别,将输入的语音信息转化为文本信息;所述语音合成单元用于将收到的文本信息转换成语音信息;所述智能助手包括语言理解单元及对话管理单元,所述语言理解单元用于根据文本信息进行用户意图分类及实体提取;所述对话管理单元用于根据维护更新用户的对话状态和动作选择,根据语音理解单元的理解结果对用户的输入做出相应,输出回复的文本信息。使得机器人聊天对话更为流畅,提高用于的体验。
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公开(公告)号:CN114169389A
公开(公告)日:2022-03-11
申请号:CN202111231070.4
申请日:2021-10-22
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: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域,特别涉及一种类别扩增的目标检测模型训练方法和存储设备。所述一种类别扩增的目标检测模型训练方法,包括步骤:获取融合数据集;在第一阶段训练中通过预设的无标签冲突损失函数对所述融合数据集进行训练得一阶段模型;通过位置置信度与分类置信度挖掘未被标注的真实框,生成伪标注;通过预设规则结合原始标注真实框与所述伪标注对所述一阶段模型进行再训练得最终模型。上述方法中,可直接对融合数据集进行模型训练,且不用改变使用的神经网络结构,大大节省成本。并且通过预设的无标签冲突损失函数,在训练过程中解决了假负样本的问题,使得得到的最终模型的性能更优。
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公开(公告)号:CN112380342A
公开(公告)日:2021-02-19
申请号:CN202011247379.8
申请日:2020-11-10
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: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种电力文档主题提取方法及设备,包括以下步骤:S1、获取包括多个文档的数据集;S2、筛除重复数据;S3、筛选出电网相关的文档;S4、对数据集进行分类;S5、提取文档主题。
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公开(公告)号:CN112328785A
公开(公告)日:2021-02-05
申请号:CN202011070721.1
申请日:2020-10-09
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
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,特别涉及一种电力领域文本分类的方法和存储设备。所述一种电力领域文本分类的方法,包括步骤:构建电力预训练模型;获取待训练数据,对待训练数据进行预处理;对预处理后的待训练数据进行随机取样生成K组训练数据;设置M个超参组合,生成L*K*M个业务分类子模型;对L*K*M个业务分类子模型进行验证,得每个业务分类子模型的模型评估数据;根据模型评估数据调整模型参数,直至确定最佳超参使得获得的业务分类子模型符合预设条件,共生成L*K个符合预设条件的业务分类子模型;输入待预测文本至符合预设条件的业务分类子模型,得文本分类结果。通过上述步骤,大大提高电力领域文本分类准确率。
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公开(公告)号:CN112328632A
公开(公告)日:2021-02-05
申请号:CN202011070559.3
申请日:2020-10-09
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: G06F16/2455 , G06F16/27 , G06F16/22
Abstract: 本发明涉及数据读取技术领域,特别涉及一种分布式两级缓存的方法和系统。所述一种分布式两级缓存的方法,包括步骤:响应用户请求,所述第一业务服务器发送获取命名空间缓存请求至缓存服务器;若缓存服务器中不存在命名空间缓存,则从数据库中获取数据,并将数据同步存储于第一本地内存缓存和集中式缓存;若缓存服务器中存在命名空间缓存,则从第一本地内存缓存中获取数据,若从第一本地内存缓存中无法获取数据,则从集中式缓存中获取数据,并同步存储数据至第一本地内存缓存。通过上述方法可大大提高了数据读取速度,同时可以为多个节点提供服务,也大大缓解了数据库的压力。
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公开(公告)号:CN110990676A
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201911194794.9
申请日:2019-11-28
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 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/35 , G06F16/34 , G06F16/335
Abstract: 一种社交媒体热点主题提取方法与系统。所述热点主题提取方法收集的互联网文本信息数据进行过滤归纳,然后采用文本聚类算法聚集相同主题的互联网数据信息,再把所述互联网数据信息聚类,为所选主题生成文本摘要;所述热点主题提取系统包括了数据筛选计算、主题聚类和主题摘要提取三个模块;所述数据筛选模块将收集的互联网文本信息数据进行过滤归纳;所述主题聚类模块采用文本聚类算法聚集相同主题的过滤完的互联网文本信息数据;所述主题摘要提取模块,提取模块根据用户所选的主题,将对应的聚类后的互联网文本信息数据生成文本摘要,从而完成热点提取;本发明提升了社交媒体热点主题的提取质量,具有较强的实用价值。
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公开(公告)号:CN110889296A
公开(公告)日:2020-03-17
申请号:CN201911182998.0
申请日:2019-11-27
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: G06F40/58 , G06F16/951
Abstract: 本发明涉及一种结合爬虫技术的实时翻译方法,包括以下步骤:对原文本进行预处理,将原文本处理成实时翻译网页能够读取的格式;替换专业词语,预先建立专业词库,将进行预处理后的原文本中的专业词语替换为专业词库中对应的译文,并对替换的译文添加强制翻译网页不对译文进行翻译的表达式,生成待翻译文本;利用爬虫将待翻译文本送入翻译网页中进行翻译,得到翻译结果并返回;将翻译结果进行整理输出为翻译文本。
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