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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：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：CN119046001A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411143468.6
申请日：2024-08-20
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请公开了一种边缘数据服务的任务调度方法及语言模型的训练方法、装置、系统、存储介质、设备和计算机程序产品，属于边缘数据服务领域，通过第一语言模型处理本地数据服务和本地运行环境参数获得本地调度决策；根据本地调度决策更新本地运行环境参数；通过第二语言模型，处理本地调度决策、更新后的本地运行环境参数和分布式运行环境参数以获得边缘数据任务的任务调整决策，再根据任务调整决策，调整本地数据服务和分布式数据服务，从而协同完成指定的数据服务。解决了由于现有技术中算法模型部署和计算复杂性高，造成的资源利用效率低和计算开销大，导致的数据服务调度效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN118394860B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410608922.4
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/28 , G06F16/907 , G06F16/2458 , G06Q10/083
Abstract: 本申请提供了一种面向物资运输关系数据库的本体生成方法、装置和设备，涉及物资运输技术领域，该方法包括：从物资运输信息关系数据库中提取元数据，作为关系数据特征；所述关系数据特征至少包括：关系数据库表、数据列、每个表中的主键、外键和约束信息；根据所述关系数据特征，识别所述关系数据特征所属的关系数据设计模式；所述关系数据设计模式为：顶层独立实体关系数据设计模式、类表继承关系数据设计模式、多值属性依赖关系数据设计模式、桥接表关系数据设计模式和多值属性依赖‑桥接表关系数据设计模式中的一者；应用所述关系数据设计模式所映射的本体生成规则，生成物资运输信息本体。
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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：CN118394859A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410608061.X
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/28 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/23213 , G06F16/2458
Abstract: 本申请提供了一种基于隐含概念挖掘的物资运输本体生成方法、装置和设备，涉及物资运输技术领域，该方法包括：从物资运输信息关系数据库中提取得到关系数据库表；确定所述关系数据库表中的一个或多个类型列；所述类型列表示所述关系数据库表中具有概念类别语义的数据列；从所述关系数据库表中提取得到关系数据特征，所述关系数据特征至少包括：所述关系数据库表的数据列、主键、外键和约束信息；根据所述关系数据特征和所述类型列，应用本体生成规则，生成物资运输信息本体。
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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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公开(公告)号：CN117592236A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311657280.9
申请日：2023-12-05
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 本申请提供了一种数据共享网络策略演化预测方法、装置和产品，涉及数据服务技术领域，该方法为：构建数据共享网络，包括多个数据节点和多条数据信道；基于演化博弈模型对数据共享网络策略演化进行数值仿真，直至数据共享网络达到稳定状态；重复对数据共享网络策略演化进行多次数值仿真，得到多个演化过程特征矩阵和稳态结果标签；对多个演化过程特征矩阵进行滑窗操作，得到多个模型训练样本；利用模型训练样本和对应稳态结果标签，训练数据共享网络策略演化预测模型；对于目标数据共享网络，利用训练得到的策略演化预测模型进行预测，得到预测结果，预测结果表示目标数据共享网络在策略演化后的稳定状态为群体合作稳态或群体对抗稳态。
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