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公开(公告)号：CN114186706B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202010960803.7
申请日：2020-09-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/18 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于整数规划的法院案件均衡分配方法、系统及电子设备，所述法院案件均衡分配系统包括：法官能力评估模块，用于获取法官信息生成法官特征及其列表，并对法官的能力进行评估，获取法官的能力；案件难度评估模块，用于获取案件卷宗生成案件特征及其列表，并对案件的难度进行评估，获取案件的难度；规则模块，用于根据分案规则，生成分案约束条件；分案模块，用于根据法官的能力和案件难度确定目标函数，并生成满足约束条件和最优化所述目标函数的均衡分案结果；输出模块，用于根据输出需求输出对应的均衡分案结果。本发明结合随机分配案件和人工分配案件的优点，在满足指定分案规则的前提下生成满足均衡目标要求的案件分配方案。
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公开(公告)号：CN118569249A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411054489.0
申请日：2024-08-02
Applicant: 人民法院信息技术服务中心 , 上海交通大学
IPC: G06F40/253 , G06N5/025 , G06F40/295 , G06F40/268
Abstract: 本说明书实施例涉及人工智能技术领域，提供了一种因果关系强度评估方法、装置、设备、存储介质及产品，包括：获取目标文本；对目标文本进行因果实体关系抽取，得到若干因果实体关系对，其中因果实体关系对包括因果实体关系评价短句及因果实体关系频次；将因果实体关系评价短句与预先构建的评价语料库进行匹配，确定情感权重系数及词性结构；根据情感权重系数及词性结构利用预先设置的情感值计算规则计算因果实体关系评价短句的情感值；根据情感值和因果实体关系频次计算因果实体关系对的因果关系权重；根据因果关系权重对因果实体间的因果关系强度进行评估。通过本说明书实施例，能提高因果网络中关系强度评估的可靠性。
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公开(公告)号：CN112883196B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110138654.0
申请日：2021-02-01
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的案件分配方法、系统、介质及电子设备，所述法院案件均衡分配方法包括：获取分配案件所需的基本信息，并从所述基本信息中提取法官信息和案件信息；基于法官信息和案件信息构建知识图谱；所述知识图谱包含多个影响分案的节点和节点关系；基于所述知识图谱构建法官与案件的匹配度函数，并获取所述匹配度函数的最优解，基于所述最优解进行案件分配。本发明通过构建知识图谱，结合整数规划来进行法院中案件分配的优化，可视化的展示影响案件分配的要素之间的关系，提升法院的工作质量和工作效率，可以智能辅助引导数据处理人员更准确的提供法官和案件的主要信息，提升分案人员的分案公平性，分案效率。
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公开(公告)号：CN118777584B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410746334.7
申请日：2024-06-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G01N33/487 , G09B23/28 , G01N33/49 , A61M1/16
Abstract: 本发明公开了一种模拟血液透析液及其在血液透析设备自检中的应用，通过单独使用血液透析浓缩液A制备得到模拟血液透析液。本发明还公开了所述模拟血液透析液在血液透析设备自检中的应用，所述应用中，只需单独使用血液透析浓缩液A，无需使用血液透析治疗中的血液透析浓缩液B，即可使血液透析设备通过自检，并稳定运行而电导率传感器不报警。本发明公开的所述模拟透析液及其应用能在没有血液透析浓缩液B或者不开启血液透析浓缩液B的情况下，解决现有血液透析浓缩液B开封后的分解问题、成本问题、感染控制问题等，便于医院血透部门、医疗设备厂商对血液透析设备进行模拟、检测以及维修，具有广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN118536505B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411005222.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 人民法院信息技术服务中心 , 上海交通大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/211 , G06F40/126 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/006
Abstract: 本公开涉及自然语言处理技术领域，提供了一种基于融合关系与二维注意力的实体关系抽取方法及装置。该方法包括：获取待识别文本，以预处理得到目标文本；分别对目标文本进行句拆分、词拆分及字符分割，以构建句编码；将句编码输入至实体识别模型，识别实体、实体类别及实体在句子中的位置，并建立对应的文本关系编码；根据文本关系编码以及词集合对应的词向量编码融合，确定融合关系编码；以句子级实体关系为抽取维度，根据融合关系编码，利用二维词级注意力及句子级注意力计算得到二维双重注意力向量矩阵，并根据双向神经网络对二维双重注意力向量矩阵进行解码得到实体关系抽取结果。通过本公开实施例，可提高复杂场景下文书的实体关系抽取精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118536505A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202411005222.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 人民法院信息技术服务中心 , 上海交通大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/211 , G06F40/126 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/006
Abstract: 本公开涉及自然语言处理技术领域，提供了一种基于融合关系与二维注意力的实体关系抽取方法及装置。该方法包括：获取待识别文本，以预处理得到目标文本；分别对目标文本进行句拆分、词拆分及字符分割，以构建句编码；将句编码输入至实体识别模型，识别实体、实体类别及实体在句子中的位置，并建立对应的文本关系编码；根据文本关系编码以及词集合对应的词向量编码融合，确定融合关系编码；以句子级实体关系为抽取维度，根据融合关系编码，利用二维词级注意力及句子级注意力计算得到二维双重注意力向量矩阵，并根据双向神经网络对二维双重注意力向量矩阵进行解码得到实体关系抽取结果。通过本公开实施例，可提高复杂场景下文书的实体关系抽取精度。
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公开(公告)号：CN114186706A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010960803.7
申请日：2020-09-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于整数规划的法院案件均衡分配方法、系统及电子设备，所述法院案件均衡分配系统包括：法官能力评估模块，用于获取法官信息生成法官特征及其列表，并对法官的能力进行评估，获取法官的能力；案件难度评估模块，用于获取案件卷宗生成案件特征及其列表，并对案件的难度进行评估，获取案件的难度；规则模块，用于根据分案规则，生成分案约束条件；分案模块，用于根据法官的能力和案件难度确定目标函数，并生成满足约束条件和最优化所述目标函数的均衡分案结果；输出模块，用于根据输出需求输出对应的均衡分案结果。本发明结合随机分配案件和人工分配案件的优点，在满足指定分案规则的前提下生成满足均衡目标要求的案件分配方案。
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公开(公告)号：CN112508724A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011131205.5
申请日：2020-10-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环一致性对抗学习的用户身份对齐方法，涉及社交网络技术领域，包括以下步骤：输入源网络与目标网络，学习源网络和目标网络节点表示向量，基于第一生成器、第二生成器实现映射，建立与生成器对应的判别器，使生成器和判别器之间进行基于能量的对抗学习，使第一生成器和第二生成器之间进行循环一致性学习，最终得到源网络中任意节点在目标网络中的对应的锚用户。本发明所提技术方案能够适用于多个网络的用户身份对齐，适用于标签缺乏的网络，工作性能好。
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公开(公告)号：CN112465189A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011216101.4
申请日：2020-11-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/18 , G06Q50/26 , G06F16/2458 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于时空关联性分析的法院收结案数量预测方法，包括以下步骤：收集刑事案件收案数据，采集相关特征属性数据并构造属性数据集；进行预处理，得到刑事案件数量分布图和关联属性特征数据矩阵；挖掘基于地理空间距离的空间关联关系，得到第一空间表征向量；挖掘基于地区属性特征相似性的空间关联关系，得到第二空间表征向量；经过融合层得到第三空间表征向量；基于长短时记忆神经网络进行时间关联性分析，预测下一时刻刑事案件收案数量；训练基于时空关联预测的刑事案件数量预测模型，分析误差。本方法综合考虑了影响犯罪活动的其他有意义的指标特征，同时考虑时间和空间特征，提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN112508724B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011131205.5
申请日：2020-10-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环一致性对抗学习的用户身份对齐方法，涉及社交网络技术领域，包括以下步骤：输入源网络与目标网络，学习源网络和目标网络节点表示向量，基于第一生成器、第二生成器实现映射，建立与生成器对应的判别器，使生成器和判别器之间进行基于能量的对抗学习，使第一生成器和第二生成器之间进行循环一致性学习，最终得到源网络中任意节点在目标网络中的对应的锚用户。本发明所提技术方案能够适用于多个网络的用户身份对齐，适用于标签缺乏的网络，工作性能好。
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