公开(公告)号：CN116245080A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202211600613.X

申请日：2022-12-12

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 赵云龙 ,  徐爽 ,  徐波

IPC: G06F40/151 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的口语书面语转换方法、装置、设备和介质，其中方法包括：获取口语文本；将所述口语文本输入到转换模型中，得到所述转换模型输出的书面文本；所述转换模型是以样本口语文本中各分词的编辑操作为动作，以所述编辑操作执行所得的样本书面文本与所述样本口语文本之间的语义一致程度和/或所述样本书面文本的书面化程度为奖励，强化学习得到的。本发明提供的方法、装置、设备和介质，强化学习的过程脱离了标注数据不足的限制，并且语义一致程度和书面化程度给出了高层次、可解释的奖励，应用由此得到的转换模型进行文本转换，保证了口语文本到书面文本转换的可靠性和可解释性。

公开(公告)号：CN115964992A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202211610815.2

申请日：2022-12-12

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 赵云龙 ,  徐爽 ,  徐波

IPC: G06F40/151 ,  G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于图注意网络的口语到书面语转换方法、装置和设备，其中方法包括：对口语文档进行语义编码，得到口语文档的语义表示；基于口语文档的语义表示，确定口语文档的文档结构图中各节点的初始表示，文档结构图中包括文档节点、语句节点和分词节点；基于注意力机制，对文档结构图中各节点的初始表示进行消息传播，得到文档结构图的结构图表示；基于结构图表示进行语义解码，得到口语文档对应的书面文档。本发明提供的方法、装置和设备，通过构建文档图结构示意图，能够得到更加简洁的、可读性强的书面文档，避免了跨越句子边界的口语术语在进行文本转换时被遗漏的问题，保证了文档级口语文本的书面转换效果。

公开(公告)号：CN118011794A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311869676.X

申请日：2023-12-30

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 熊刚 ,  赵云龙 ,  郑昊园 ,  董西松 ,  沈震 ,  王卫兴 ,  何畅 ,  吕宜生

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供一种基于大模型的无人集群群智行为决策方法及系统。涉及数据处理技术领域，包括：接收对于目标无人集群的高级任务指令，并获取所述目标无人集群的初始状态信息和目标状态集；将所述目标无人集群的高级任务指令、所述初始状态信息和目标状态集输入无人集群群智行为决策模型，输出对于所述目标无人集群的指令信号；在本申请的方案中，大模型对复杂和异常场景的理解能力强，提高了感知、决策与控制的鲁棒性，同时具备更强的泛化能力，能更好的感知训练数据外的新环境。此外大模型的发散性能够提高决策的灵活性与策略的创造性。

公开(公告)号：CN120031123A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202411859790.9

申请日：2024-12-17

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 赵云龙 ,  吴浩然 ,  乔子凌 ,  徐波

IPC: G06N5/04 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提供一种提示词压缩方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：基于查询文档中标记token之间的自注意力，构建最大生成树；最大生成树是自注意力总和最大的生成树；基于社区检测算法对最大生成树进行语义分割，得到多个语义单元；每个语义单元包括多个token；根据每个语义单元的重要性得分，对多个语义单元进行过滤；每个语义单元的重要性得分是每个语义单元中所有token的重要性得分的平均值；将过滤后的语义单元中的token按照原始顺序进行组合，得到压缩后的提示词。本发明实现压缩后的提示词能够保持重要的语义信息。

公开(公告)号：CN117908574A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311791064.3

申请日：2023-12-22

Applicant: 中国科学院自动化研究所 ,  山东高速青岛发展有限公司

Inventor： 熊刚 ,  张宏 ,  赵云龙 ,  盖国晖 ,  王卫兴 ,  李海宁 ,  高行 ,  姜宇一 ,  董西松 ,  沈震 ,  吕宜生

IPC: G05D1/495 ,  G05D1/46 ,  G05D101/10 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明提供一种基于多模态传感器融合的桥梁检测无人机控制方法及装置，其中方法包括：获取无人机对待检测桥梁进行检测的巡检路径信息；基于扩展卡尔曼滤波器方法，对无人机中多个模态的传感器的采集信息进行融合，构建无人机的状态预测模型；基于风力模型以及无人机的控制信息，构建无人机的控制模型；基于巡检路径信息、状态预测模型以及控制模型，控制无人机检测待检测桥梁。本发明提供的基于多模态传感器融合的桥梁检测无人机控制方法及装置，通过巡检路径信息、状态预测模型以及控制模型，控制无人机检测待检测桥梁，实现了对待检测桥梁的自动巡检过程，提升了巡检效率。