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公开(公告)号：CN118674056B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411151158.9
申请日：2024-08-21
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06N5/045 , G06N5/022 , G06F16/332 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种面向多步推理问题的智能解答方法、系统、装置与介质，它们是一一对应的方案，方案总：设计了一种多步推理问题解题框架，通过分步的方式来生成解释步骤，作为一种多步思维链来启发模型推理，了增强多步推理能力，在实现强人工智能方面有较强的实用性价值；而且本发明在多步推理问题解题框架中建立了知识融合机制和相关性评估机制，有助于提高生成的推理过程的逻辑合理性和事实准确性，从而提升解题的准确性；同时，知识融合机制引入的外部知识可以为许多问答相关的机器学习任务提供额外信息；相关性评估机制对于解题步骤的评价可以辅助教育平台为解答过程做出合理的评估和反馈，可以基于此提供更加个性化的在线导学服务。
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公开(公告)号：CN118964596A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410987525.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/332 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于自适应测试模型的题包组合推荐方法及装置，当接收到推荐请求时，获取用户的历史答题数据、基本信息和所有题目的属性信息并输入至自适应测试模型中进行处理，得到题包组合；输出题包组合并储存用户的答题数据；若输出题包组合的次数小于推荐次数，则返回确定新的题包组合并输出直至输出题包组合的次数等于推荐次数。本发明将题目推荐的过程定义为一个二元优化问题，即计算最优用户能力值和最优题目选择；并将计算的过程进行梯度近似，全局策略转化为贪心策略。基于梯度下降的贪心算法求出优化问题近似解，以此得到题包组合。本发明直接从各类数据和信息中学习，为用户推荐最优的题包组合，提高了推荐结果的准确性和推荐效率。
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公开(公告)号：CN118717070A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410568562.X
申请日：2024-05-09
Applicant: 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)
Abstract: 本发明公开了一种融合多源数据的麻醉恢复室监护预警系统，包括数据模块、交互模块和展示模块，数据模块包括数据采集模块和数据集成模块，交互模块包括报警逻辑模块和预警算法模块，展示模块包括生理数据监控模块和移动报警交互模块。本发明将多源监护仪的监护数据整合到一个屏幕终端进行展示，方便医师实时观测；另外，提供一种高精度、低复杂度的预警算法模块，对来自多台监护仪的生理信号监测数据进行实时分析以及预测。在预测到未来会有异常现象时，预警算法模块将会抛出预警信息，并通过蓝牙耳机的方式传达给医师。大大降低了医师的工作强度，降低了麻醉复苏阶段患者的二次伤害概率。
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公开(公告)号：CN117874168A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410056284.X
申请日：2024-01-15
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/33 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种相似试题检索方法、系统、设备及存储介质，采用本发明的方案，不仅能在哈希码中保留更多的关键试题语义信息，同时能提高哈希码的检索效率以及减少存储成本，为实施高效且精确的相似题检索提供帮助；通过在两个真实试题数据集上的实验与目前在相似题查找任务和语义哈希任务上的基准模型进行实验对比，不仅在准确率方面证明了本发明的有效性，还从效率实验上证明了本发明的高效性。
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公开(公告)号：CN112016323B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010887328.5
申请日：2020-08-28
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F40/289 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06F16/383 , G06F16/35 , G06F16/338 , G06Q10/0639 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种专利中技术短语的自动抽取方法，包括：根据专利数据库，获得各领域专利文本以及类别信息；利用诸多既有的短语抽取、实体识别工具，构建专利中的候选技术短语的集合；根据技术短语的语义、统计特点，设计相应的评价指标来量化候选短语是技术短语的可能性；根据专利的多层级结构特点，设计了一种多层的抽取模型来抽取技术短语；最后在每个层级上筛选的到技术短语，合并得到专利的技术短语集合，即此专利的技术画像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110377707B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN201910676812.0
申请日：2019-07-25
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于深度项目反应理论的认知诊断方法，包括：获取学生的历史习题数据；对历史习题数据进行预处理，使用深度学习方法并结合预处理结果对学生和习题数据进行建模，获得学生的潜在特质、以及习题难度和区分度；根据学生的潜在特质、以及习题难度和区分度，利用项目反应理论的二参数模型预测学生在习题上的得分。上述方法可以给学生提供更有效、更详细以及更鲁棒的认知诊断结果。
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公开(公告)号：CN110610006B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910881062.0
申请日：2019-09-18
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于笔画和字形的形态学双通道中文词嵌入方法，包括：获取中文文本，并通过预处理得到相应的词序列；将词序列中的每个单词拆分为若干个汉字，再根据汉字的笔顺信息与字形图片信息，针对字级形态学特征、字级特征与词级特征的提取过程进行建模，从而获得适用于汉语自身特点的词嵌入表达。上述方法可以增强词嵌入的效果，为汉语自然语言处理、文本挖掘等领域的实践提供一定的技术支持。
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公开(公告)号：CN112330509B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202011216274.6
申请日：2020-11-04
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06Q50/20 , G06Q10/0639 , G06F17/18 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种模型无关的自适应测试方法，其特征在于，包括：根据考生的历史答题记录估计考生认知状态，从而预测考生对未测试题目集合中每一道题目答对概率，并通过模型无关的信息量评估函数，量化未测试题目集合中每一道题目的信息量，根据信息量大小选择排名靠前的KC个题目组成高质量候选集；通过模型无关的题集多样性评估函数，并结合题目中知识点的重要性权重，来量化已测试题集的多样性,从高质量候选集中选择使得多样性的边界增益最大的题目作为本次选题的最终结果。该方法剥离算法对模型底层细节的依赖，使得该方法适用于现有所有认知诊断模型，降低了自适应测试系统的耦合性，提高其灵活性。
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公开(公告)号：CN116172569A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310147732.2
申请日：2023-02-15
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机卷积的心电分类方法，包括：步骤1、从外部设备获取心电信号数据，并进行数据预处理；步骤2、初始化大量随机的卷积核用于后续的卷积运算以提取心电信号的特征；步骤3、利用生成的随机卷积核对采集到的心电数据进行特征抽取；步骤4、利用得到的心电信号特征表征训练机器学习分类器，进而对后续输入心电信号完成分类。该基于随机卷积的心电分类方法能够在保证计算轻量级的条件下同时满足特征的自动抽取，提高了心电分类任务的完成效率，取得了更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN116150407A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310443200.3
申请日：2023-04-24
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于种子集扩展的领域知识图谱构建方法及系统。该方法包括：获取与目标专业领域相关的至少一个初始文档，并对至少一个初始文档进行格式整理和文档合并处理，得到初始种子集文件，其中，初始文档中包括知识点数据；对初始种子集文件进行去重处理，并对去重处理后的初始种子集文件中的知识点数据进行数据预处理，得到知识对格式的文件；根据知识对格式的文件，通过遍历检索的方式提取通用知识图谱中的包含知识点实体的三元组，得到具有知识‑实体‑知识的多个子图；对多个子图进行数据清洗和数据筛选，并将处理后多个子图进行图谱合并处理，生成目标专业领域的知识图谱。
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