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公开(公告)号：CN118262125B
公开(公告)日：2024-11-01
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：CN119270899B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411406593.1
申请日：2024-10-10
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本申请提供了一种基于乌鸦搜索算法的无人集群动态任务分配方法和装置，通过乌鸦搜索算法，向预设待优化多目标任务分配第一乌鸦种群，并通过第一乌鸦种群中适应度最大的乌鸦个体对应的记忆位置，向预设待优化多目标任务对应的目标任务点分配无人机，可以通过乌鸦搜索算法对预设的待优化多目标任务进行择优，并可以通过最终得到的记忆位置对待优化多目标任务对应的目标任务点分配无人平台，使得无人平台的协同方案更贴近预设待优化多目标任务的需求，一定程度上提升了无人平台对预设待优化多目标任务的执行效率。
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公开(公告)号：CN119719774A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411782183.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/09
Abstract: 本申请提供了一种基于联合度量指标选择的模型持续训练方法、装置和设备，包括：确定候选数据集针对第一小型语言模型的第一交叉熵损失值，确定训练数据集针对第二小型语言模型的第二交叉熵损失值，计算第一交叉熵损失值和第二交叉熵损失值的第一差值，基于第一差值，以及候选数据集与训练数据集之间的第一最优传输距离，从候选数据集中确定第一目标数据集，基于第一目标数据集，对第一小型语言模型进行持续训练，得到目标小型语言模型，一定程度上可以提升用于训练第一小型语言模型的第一目标数据集的数据质量，从而可以在一定程度上提升目标小型语言模型的预测准确度。
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公开(公告)号：CN119180324A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411403454.3
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06N3/0985 , G06N3/006
Abstract: 本申请公开了一种基于乌鸦搜索算法的大语言模型微调参数优化方法、存储介质、设备和计算机程序产品，属于大语言模型调试领域，包括：对超参数集中的每个目标超参数确定一个第一目标超参数；根据每个目标超参数和对应的第一目标超参数的位置参数，更新超参数集，并确定更新后超参数集的适应评估值；在更新前后的适应评估值满足预设关系的情况下，更新目标超参数的记忆超参数，并循环迭代步骤；响应于循环中止命令，用超参数集中目标超参数的记忆超参数更新大语言模型，并训练更新后的大语言模型。解决了现有技术中依赖专家经验和试错调整的局限性，显著提高了参数优化的灵活性和效率，降低了成本，解决了背景技术中所提到的技术问题。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118606966A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410655224.X
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请公开了一种身份认证方法、装置、设备及存储介质，应用于客户端，包括：响应于用户输入的访问命令，确定用户所要访问的目标数据；根据目标数据的数据权限，确定与目标数据所对应的目标权限等级；按照具有目标复杂度的目标身份验证流程对用户进行身份验证，并在目标身份验证流程的验证结果为通过的情况下，从区块链获取与目标权限等级所对应的区块链加密参数；获取目标数据，并根据区块链加密参数，加密或解密目标数据，以使得用户完成访问命令。本申请通过精确控制每个用户的数据访问权限，可以确保数据的安全性。解决了相关技术中，用户在登录时获得超出必要性的权限的问题。
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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：CN119270899A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411406593.1
申请日：2024-10-10
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本申请提供了一种基于乌鸦搜索算法的无人集群动态任务分配方法和装置，通过乌鸦搜索算法，向预设待优化多目标任务分配第一乌鸦种群，并通过第一乌鸦种群中适应度最大的乌鸦个体对应的记忆位置，向预设待优化多目标任务对应的目标任务点分配无人机，可以通过乌鸦搜索算法对预设的待优化多目标任务进行择优，并可以通过最终得到的记忆位置对待优化多目标任务对应的目标任务点分配无人平台，使得无人平台的协同方案更贴近预设待优化多目标任务的需求，一定程度上提升了无人平台对预设待优化多目标任务的执行效率。
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公开(公告)号：CN118964815A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410959519.6
申请日：2024-07-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请提供了一种基于优化算法的AI代理任务工具选择方法和装置，该方法包括：响应于目标任务的任务执行指令，基于模型库中所包含的多个人工智能代理任务工具，生成多个第一工具集合个体；对第一工具集合个体进行交叉变异操作，得到多个第二工具集合个体；基于第二工具集合个体所包含的代理任务工具的第一评价指标，确定各个第二工具集合个体分别对应的第二评价指标；基于第二评价指标和各个第二评价指标分别对应的权重值，确定各个第二工具集合个体分别对应的第一适应度；从多个第二工具集合个体中确定第一适应度的最大值对应的目标工具集合个体；从模型库中选择目标工具集合个体对应的目标人工智能代理任务工具集合。
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