-
公开(公告)号：CN110019709A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201711173973.5
申请日：2017-11-22
Applicant: 上海智臻智能网络科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种机器人自动问答的方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：接收用户的初始请求信息，所述初始请求信息包括第一实例和N个属性信息，N大于或等于2；通过相似度计算在知识库中查找与所述初始请求信息对应的知识点；当未在知识库中查找到对应的知识点时，进行推理处理，以得到推理后的请求信息，所述推理后的请求信息包括第二实例和M个属性信息，M小于或等于N-1；通过相似度计算在知识库中查找与所述推理后的请求信息对应的知识点；当未在知识库中查找到对应的知识点时，不断重复上述推理和计算的过程，直至在知识库中查找到对应的知识点。本发明实现了在不改变知识库存储的知识点的基础上找到复杂问题的答案。
-
公开(公告)号：CN107885874A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711215548.8
申请日：2017-11-28
Applicant: 上海智臻智能网络科技股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种数据查询方法和装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该数据查询方法包括：接收用户的搜索语句；对搜索语句进行语义匹配，得到至少一个意图，其中，至少一个意图中的每个意图包括知识库中与每个意图匹配的意图知识点和与匹配的意图知识点相关的至少一个意图参数，知识库包括多个意图知识点，多个意图知识点包括对应的多个搜索答案提取指令模板；根据与匹配的意图知识点相关的至少一个意图参数和匹配的意图知识点对应的搜索答案提取指令模板，得到搜索答案提取指令；以及根据搜索答案提取指令从动态数据库提取对应数据作为搜索答案数据。本发明能够提高数据查询的效率及答案回复的准确率。
-
公开(公告)号：CN107798123A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711106468.9
申请日：2017-11-10
Applicant: 上海智臻智能网络科技股份有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30389 , G06F17/30654
Abstract: 本发明实施例公开了一种知识库及其建立、修改、智能问答方法、装置、设备及存储介质，该建立方法包括：获取结构化数据，所述结构化数据包括标题、表头和表体；从表头中确定所述表体对应的两个以上属性信息，每个所述属性信息与一列或多列的表头内容对应；根据所述属性信息生成一个或多个问答知识点，每个问答知识点包括问题表达式和答案表达式，所述答案表达式包括所述标题；将所述结构化数据、所述问答知识点及所述属性信息存储到知识库中。本发明实施例实现了根据结构化数据自动生成知识点，并建立对应的知识库，减少了操作人员工作量并减少了人为犯错的可能，提高了生成的知识点的准确性和生成效率。
-
公开(公告)号：CN107885842B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201711106467.4
申请日：2017-11-10
Applicant: 上海智臻智能网络科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种智能问答的方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：接收用户的初始请求信息；通过相似度计算在知识库中查找与所述初始请求信息对应的知识点；当未在知识库中查找到对应的知识点时，进行推理处理，以得到推理后的请求信息；通过相似度计算在知识库中查找与所述推理后的请求信息对应的知识点；当未在知识库中查找到对应的知识点时，不断重复上述推理和计算的过程，直至在知识库中查找到对应的知识点。本发明实现了在不改变知识库存储的知识点的基础上找到复杂问题的答案。
-
公开(公告)号：CN107885874B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201711215548.8
申请日：2017-11-28
Applicant: 上海智臻智能网络科技股份有限公司
IPC: G06F16/242
Abstract: 本发明涉及一种数据查询方法和装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该数据查询方法包括：接收用户的搜索语句；对搜索语句进行语义匹配，得到至少一个意图，其中，至少一个意图中的每个意图包括知识库中与每个意图匹配的意图知识点和与匹配的意图知识点相关的至少一个意图参数，知识库包括多个意图知识点，多个意图知识点包括对应的多个搜索答案提取指令模板；根据与匹配的意图知识点相关的至少一个意图参数和匹配的意图知识点对应的搜索答案提取指令模板，得到搜索答案提取指令；以及根据搜索答案提取指令从动态数据库提取对应数据作为搜索答案数据。本发明能够提高数据查询的效率及答案回复的准确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107992543A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711206831.4
申请日：2017-11-27
Applicant: 上海智臻智能网络科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种问答交互方法和装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该问答交互方法包括：接收用户的问题，该问题包含至少一个意图和与至少一个意图中的每个意图相关的至少一个要素；对问题进行意图分析，得到至少一个意图和与至少一个意图中的每个意图相关的至少一个要素；根据至少一个意图和与至少一个意图中的每个意图相关的至少一个要素，获取问题对应的答案；以及将答案发送给用户。本发明能够提高计算效率及答案回复的准确率。
-
公开(公告)号：CN107885842A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711106467.4
申请日：2017-11-10
Applicant: 上海智臻智能网络科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智能问答的方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：接收用户的初始请求信息；通过相似度计算在知识库中查找与所述初始请求信息对应的知识点；当未在知识库中查找到对应的知识点时，进行推理处理，以得到推理后的请求信息；通过相似度计算在知识库中查找与所述推理后的请求信息对应的知识点；当未在知识库中查找到对应的知识点时，不断重复上述推理和计算的过程，直至在知识库中查找到对应的知识点。本发明实现了在不改变知识库存储的知识点的基础上找到复杂问题的答案。
-
公开(公告)号：CN115439389A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202011641198.3
申请日：2020-12-31
Applicant: 上海智臻智能网络科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种用于物体表面瑕疵检测方法及其装置。所述方法包括：将图片输入瑕疵检测模型以得到所述瑕疵检测模型的各层网络层输出的特征图，所述瑕疵检测模型采用裁剪后的轻量级网络；将所述瑕疵检测模型的其中N层网络层输出的特征图通过至少部分不同的卷积核进行卷积并融合以得到第一特征图，N为小于所述轻量级网络的网络层的数量的整数；对所述瑕疵检测模型的其中一层网络层输出的特征图进行空洞卷积池化以得到特征图；将池化后的特征图依次叠加后通过上采样得到第二特征图；以及将所述第一特征图和所述第二特征图融合以得到瑕疵在所述图片中的位置；根据瑕疵在图片中的位置和瑕疵的类别将物体进划分；根据划分结果对物体进行后续操作。
-
公开(公告)号：CN112270687A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011112313.8
申请日：2020-10-16
Applicant: 鲸斛(上海)智能科技有限公司 , 上海智臻智能网络科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种布料瑕疵识别模型的训练方法，包括：提供多个样本的基础数据，所述基础数据对应所述样本中已知布料瑕疵的轮廓；基于每个所述样本的所述基础数据获取多个训练数据；以及基于带有所述多个训练数据的所述样本对神经网络模型进行训练，以使得所述神经网络模型能基于所述样本输出与所述多个训练数据分别对应的多个轮廓识别数据。由于样本的基础数据对应样本中已知布料瑕疵的轮廓，多个训练数据对应基于样本中已知布料瑕疵的轮廓获得的多个训练轮廓，一个样本带有多个训练样本，基于带有多个训练数据的样本对神经网络模型进行训练，通过该训练方法，使得轮廓识别模型具有输入一个样本输出与多个训练数据的分别对应的多个轮廓识别数据的能力。
-
公开(公告)号：CN112200790A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011110696.5
申请日：2020-10-16
Applicant: 鲸斛(上海)智能科技有限公司 , 上海智臻智能网络科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G01N21/898 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种布料缺陷检测方法、设备和介质，所述检测方法包括：获得检测布料图片；对所述检测布料图片进行第一卷积神经网络处理，获得空间特征数据；对所述检测布料图片进行第二卷积神经网络处理，获得细节特征数据，所述第二卷积神经网络比第一卷积神经网络的层次浅，所述第二卷积神经网络比第一卷积神经网络的通道宽；融合所述空间特征数据和所述细节特征数据，获得图片数据；基于所述图片数据，判断布料的缺陷信息。本发明实施例可以提高检测精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.036 seconds)
