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公开(公告)号：CN118394989B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202410615919.5
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/907 , G06F16/90 , G06F17/18 , G06F11/30
Abstract: 本申请提供了一种数字对象全生命周期互操作监控方法及装置，涉及大数据技术领域，通过站点系统的用户终端对节点系统中的第一标识进行解析，得到第一状态信息，第一状态信息包括第一数字对象的第一访问地址，第一标识与所述第一数字对象相对应，根据第一访问地址访问第一站点，对第一数字对象执行互操作，将所采集到的访问操作日志数据进行封装，得到第二数字对象，并将第二数字对象保存在数字对象架构系统中，通过第二数字对象对第一数字对象进行评估。从而能够将与第一数字对象的互操作数据封装为第二数字对象保存在数字对象架构系统中，实现对第一数字对象的生命周期进行监控，并通过多个第二数字对象对第一数字对象进行评估。
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公开(公告)号：CN118607836A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410655238.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 本申请提供了一种基于多样增强遗传算法的无人机目标分配方法、装置和设备，包括：通过从第一种群中选取第一父代个体和第二父代个体；其中，第一种群中包含多个父代个体，交换第一父代个体和第二父代个体中至少一个相同位置的第一对应关系，得到第一子代个体，基于多个父代个体和第一子代个体中各个待探测点分别对应的权重值和无人机对待探测点的探测识别率，分别确定多个父代个体和第一子代个体的第一适应度，从第一子代个体和多个父代个体中确定第一适应度中的最大值对应的目标个体，基于目标个体包含的第一对应关系，向各个待探测点分配无人机，一定程度上提升了无人机与待探测点的匹配度。
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公开(公告)号：CN118262125A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410461353.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06V10/70 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06N3/006
Abstract: 本申请公开了一种图像分类模型获取方法和图像分类方法、装置和设备，所述图像分类模型获取方法包括：生成包含多个模型参数组合的第一种群；基于目标图像数据集和模型参数组合，确定多个模型参数组合分别对应的评价指标；对第一种群包含的各个模型参数组合进行预设轮数的交叉变异，得到每轮交叉变异对应的第二种群并计算第二种群中包含的各个模型参数组合分别对应的评价指标；基于所获得的所有评价指标中的最大值对应的目标模型参数组合，从分类器库中提取与目标模型参数组合包含的权重参数对应的分类器进行组合，得到目标图像分类模型，能够随机生成并筛选最优的分类模型，提升了图像分类效果的稳定性。
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公开(公告)号：CN117634302B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311657941.8
申请日：2023-12-05
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/126 , G06F111/06
Abstract: 本申请提供了一种动态服务组合选择方法、装置和产品，涉及服务组合选择技术领域，该方法为：根据服务组合相关信息，生成初始化种群；初始化种群中的每个个体表示一种服务组合；让初始化种群自主进化；确定当前环境发生变化；根据前k代种群的帕累托前沿代表点，预测得到新环境种群的帕累托前沿代表点；根据新环境种群的帕累托前沿代表点，扩展得到第一种群，并生成第二种群；利用动态参数，将第一种群和第二种群结合，得到新的初始化种群；让新的初始化种群自主进化，直到满足进化停止条件，得到当前环境下的帕累托最优解；将帕累托最优解对应的服务组合确定为最优服务组合，发送给用户。
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公开(公告)号：CN117971951A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410389390.X
申请日：2024-04-02
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请提供了一种面向异构注册表的数字对象元数据互操作方法、装置、设备和介质，该方法包括：按照数字对象元数据模式，将数字对象元数据注册到数字对象注册表系统，所述数字对象元数据模式表征元数据元素和约束规则；根据所述数字对象元数据模式的各元数据元素的功能或语义，确定不同数字对象元数据模式之间的映射关系；根据所述映射关系和数字对象接口协议，构建不同数字对象注册表系统的互联关系。如此，实现在多源异构的复杂环境下，数字对象元数据的互操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119941819A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510436004.2
申请日：2025-04-09
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06T7/55 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供了一种图像深度估计方法。旨在解决相关技术的深度估计效果较差的问题。所述方法包括：获取目标图像的多层共享特征；所述多层共享特征包括包含全局信息的高层特征和至少一个包含空间细节的低层特征；对所述多层共享特征的高层特征进行特征解耦，得到解耦特征，并将所述解耦特征逐层与所述多层共享特征的低层特征通过跨通道增强模块进行融合，得到多层细化特征；将所述解耦特征和所述多层细化特征进行动态感知融合并输入到深度预测头中，得到所述目标图像的深度图。
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公开(公告)号：CN118838874A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410655223.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/16 , G06F16/172 , G06F16/182
Abstract: 本申请公开了一种分布式系统的数据存储方法、装置、设备及存储介质，属于数据存储领域，本申请通过对数据的原始文件及其描述文件按照预设的评价维度进行处理，并将多个相似度进行综合，以作为是否实现数据融合的判断基础，从而更加全面地反映文件之间的关联性，进而减少了描述文件与原始文件间差异性判断的错误，提升判断的效率和可靠性，保证了分布式存储中的融合数据的可靠性。由此，基于本申请实施例的方法，根据在多个评价维度下对描述文件相似度的综合评价对数据融合进行调控，提升了数据存储的质量，解决了分布式存储过程中数据融合不准确的问题。
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公开(公告)号：CN117971951B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410389390.X
申请日：2024-04-02
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请提供了一种面向异构注册表的数字对象元数据互操作方法、装置、设备和介质，该方法包括：按照数字对象元数据模式，将数字对象元数据注册到数字对象注册表系统，所述数字对象元数据模式表征元数据元素和约束规则；根据所述数字对象元数据模式的各元数据元素的功能或语义，确定不同数字对象元数据模式之间的映射关系；根据所述映射关系和数字对象接口协议，构建不同数字对象注册表系统的互联关系。如此，实现在多源异构的复杂环境下，数字对象元数据的互操作。
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公开(公告)号：CN117972530B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410361825.X
申请日：2024-03-28
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/2431 , G06N3/006
Abstract: 本申请提供了一种基于蚁狮优化的缺失不平衡数据多分类方法和设备，该方法包括：基于目标场景下第一待分类数据集的缺失数据个数生成至少一个第一编码，基于第一待分类数据集的预设类别数和分类器库所包含的分类器的类别数生成多个第二编码，基于第一编码和各个第二编码生成多个迭代编码，基于蚁狮优化算法，从多个迭代编码中筛选得到适应度最大的目标迭代编码，从分类器库中抽取目标迭代编码对应的分类器进行组合，得到目标分类器群，基于目标分类器群识别第一待分类数据集的类别，能够根据待识别数据的特征类型生成多个迭代编码，采用蚁狮优化算法筛选最优迭代编码并生成相应的分类器群进行目标场景下的数据分类，提升了分类的灵活性和分类效果的稳定性。
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公开(公告)号：CN117332097B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311616473.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于时空语义约束的知识问答方法、装置和产品，涉及知识问答技术领域，该方法为：对自然语言问句进行信息抽取，得到抽取结果，所述抽取结果包括实体、谓词、查询对象、显式时间约束、显式地点约束、次序约束、隐式时间约束、隐式地点约束；定义通用查询路径，将抽取结果进行组合编排，生成多个候选查询路径；在目标时空知识图谱中执行每一个候选查询路径，将搜索得到的查询结果与标准答案进行对比，根据对比结果，确定正确查询路径；利用正确查询路径和自然语言问句，进行模型训练，得到查询路径生成模型；将用户的目标问句输入查询路径生成模型，得到目标查询路径，在目标时空知识图谱中执行目标查询路径，得到目标答案。
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