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公开(公告)号：CN117056057A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311308456.X
申请日：2023-10-11
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明实施例提供了一种算法调度方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：响应于算法调用指令，基于算法调度系统中的调度模块，获取算法调用指令指示的目标算法单元对应的算法单元信息；基于算法单元信息，构建目标算法单元对应的算法对象；将算法对象发送至目标无人设备，并将目标无人设备返回的算法数据发送至第一无人设备。这样，通过构建算法调度系统，可以便于对多种算法进行统一管理以及调用。同时，无需在每个无人设备部署算法，增加无人设备的负载，并且通过将目标算法封装为目标算法单元，使得算法的调度以及管理均以算法单元为单位，提高了系统调度的一体性和一致性。
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公开(公告)号：CN115580648B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211211183.2
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系统设计方法、系统、电子设备及储存介质，涉及计算机技术领域。方法包括：首先，确定目标应用场景和目标应用场景对应的目标数据源，并根据目标数据源和目标应用场景，从多个候选微服务中确定目标微服务。然后，建立每个目标微服务的数据分发关系，并确定每个目标微服务的执行次序和执行次数。最后，根据执行次序和执行次数，生成由目标微服务组成的数据融合程序流水线。在本申请中，通过将整体的数据融合微服务化，通流水线的方式组织排列目标微服务，再通过数据分发服务进行数据通信，从而搭建一个低耦合、高可扩展性、高可维护性的数据融合系统，并且维护简单，运维成本较低。
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公开(公告)号：CN116340839A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310127816.X
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/30 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于蚁狮算法的算法选择方法及装置，涉及计算机技术领域。包括：首先，构建初始蚂蚁种群，并计算每个蚂蚁个体对应的集成元算法的准确性和多样性以作为蚂蚁个体的适应度，然后通过适应度计算蚂蚁个体间的帕累托支配关系，选择蚂蚁中的帕累托解作为蚁狮从而构建初始蚁狮种群。然后，确定蚁狮种群中的精英蚁狮，并根据精英蚁狮，通过增强游走策略，生成新增蚂蚁种群。最后，迭代执行上述步骤，当满足迭代退出条件时，输出最后一次迭代得到的蚁狮种群以确定目标集成元算法，根据目标集成元算法，从备选算法中选择目标算法。在本发明中，通过选择性集成有效利用元算法的多样性，综合提升集成元算法的准确性和多样性。
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公开(公告)号：CN115580648A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211211183.2
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系统设计方法、系统、电子设备及储存介质，涉及计算机技术领域。方法包括：首先，确定目标应用场景和目标应用场景对应的目标数据源，并根据目标数据源和目标应用场景，从多个候选微服务中确定目标微服务。然后，建立每个目标微服务的数据分发关系，并确定每个目标微服务的执行次序和执行次数。最后，根据执行次序和执行次数，生成由目标微服务组成的数据融合程序流水线。在本申请中，通过将整体的数据融合微服务化，通流水线的方式组织排列目标微服务，再通过数据分发服务进行数据通信，从而搭建一个低耦合、高可扩展性、高可维护性的数据融合系统，并且维护简单，运维成本较低。
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公开(公告)号：CN113408581A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110528389.7
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种多模态数据匹配方法、装置、设备及存储介质,旨在实现低质量的跨模态数据的快速匹配。所述方法包括：将获取的多种单模态数据进行分类，得到多个数据集，其中，同一数据集中包括模态相同的多个单模态数据；对所述多个数据集中每个数据集的单模态数据进行特征提取，得到该数据集中多个所述单模态数据的高层特征，并将该数据集中的多个高层特征放入该数据集对应的特征数据集中；分别对每个所述特征数据集中的高层特征进行基于参考点的结构表征，得到所述特征数据集对应的参考表征；将多个特征数据集各自对应的参考表征输入预训练好的共同空间网络中，得到多组跨模态匹配的数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119848744A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510322371.X
申请日：2025-03-19
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本公开提供了一种高维异常数据检测方法。旨在提升高维数据异常检测的效果。所述方法包括：根据本轮迭代的M个第一蚂蚁的位置编码，构建M个孤立森林；基于高维异常数据检测，分别对M个孤立森林的有效性进行评估，确定本轮迭代的M个第一蚂蚁各自对应的适应度值；根据本轮迭代的M个第一蚂蚁各自对应的适应度值和上一轮迭代的M个第二蚂蚁各自对应的适应度值，确定本轮迭代的精英蚂蚁；按照以上步骤进行多次迭代，根据最后一轮迭代确定的精英蚂蚁对应的位置编码，确定最终的目标位置编码；根据最终的目标位置编码，构建异常检测模型，并基于异常检测模型对应的数据切分方式，对高维数据集进行切分，得到异常检测结果。
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公开(公告)号：CN119270899B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411406593.1
申请日：2024-10-10
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本申请提供了一种基于乌鸦搜索算法的无人集群动态任务分配方法和装置，通过乌鸦搜索算法，向预设待优化多目标任务分配第一乌鸦种群，并通过第一乌鸦种群中适应度最大的乌鸦个体对应的记忆位置，向预设待优化多目标任务对应的目标任务点分配无人机，可以通过乌鸦搜索算法对预设的待优化多目标任务进行择优，并可以通过最终得到的记忆位置对待优化多目标任务对应的目标任务点分配无人平台，使得无人平台的协同方案更贴近预设待优化多目标任务的需求，一定程度上提升了无人平台对预设待优化多目标任务的执行效率。
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公开(公告)号：CN119719774A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411782183.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/09
Abstract: 本申请提供了一种基于联合度量指标选择的模型持续训练方法、装置和设备，包括：确定候选数据集针对第一小型语言模型的第一交叉熵损失值，确定训练数据集针对第二小型语言模型的第二交叉熵损失值，计算第一交叉熵损失值和第二交叉熵损失值的第一差值，基于第一差值，以及候选数据集与训练数据集之间的第一最优传输距离，从候选数据集中确定第一目标数据集，基于第一目标数据集，对第一小型语言模型进行持续训练，得到目标小型语言模型，一定程度上可以提升用于训练第一小型语言模型的第一目标数据集的数据质量，从而可以在一定程度上提升目标小型语言模型的预测准确度。
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公开(公告)号：CN118966231A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410937135.4
申请日：2024-07-12
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06F16/35
Abstract: 本申请提供了一种基于多个共享向量模型的人格检测方法、系统和产品，涉及网络空间目标画像技术领域，获取待测用户的多个表达文本；所述多个表达文本为所述待测用户表达内容不同的文本信息；利用多个共享参数的向量模型对所述多个表达文本进行特征提取，得到所述待测用户的人格特征向量表示；将所述人格特征向量表示输入多专家系统，进行预测，得到所述待测用户的人格检测结果。
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公开(公告)号：CN117592236B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202311657280.9
申请日：2023-12-05
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 本申请提供了一种数据共享网络策略演化预测方法、装置和产品，涉及数据服务技术领域，该方法为：构建数据共享网络，包括多个数据节点和多条数据信道；基于演化博弈模型对数据共享网络策略演化进行数值仿真，直至数据共享网络达到稳定状态；重复对数据共享网络策略演化进行多次数值仿真，得到多个演化过程特征矩阵和稳态结果标签；对多个演化过程特征矩阵进行滑窗操作，得到多个模型训练样本；利用模型训练样本和对应稳态结果标签，训练数据共享网络策略演化预测模型；对于目标数据共享网络，利用训练得到的策略演化预测模型进行预测，得到预测结果，预测结果表示目标数据共享网络在策略演化后的稳定状态为群体合作稳态或群体对抗稳态。
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