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公开(公告)号：CN111353077B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202010143738.9
申请日：2020-03-04
Applicant: 北京邮电大学 , 北京欢科科技有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/951 , G06F16/958
Abstract: 本发明公开的一种基于智能创作算法的融媒体采编发系统，包括业务终端、用户终端以及业务处理平台；业务处理平台包括，内容采集与智能处理模块，用于对原始资源进行预处理和语义处理形成语料库，并接收所述业务终端采写的文本序列，从语料库中智能检索与文本序列语义相匹配的文本序列，并输出至业务终端；多渠道整合发布与运营模块，利用爬虫算法提取多种类型的融媒体资源，并在多个用户终端进行认证多渠道融合发布。本发明能够完整替换新闻出版传媒企业现有的采编发流程，极大程度地提升行业内容产生的效率，同时基于智能创作算法能够实现自动化撰写服务，由此缩短了传统采编流程中素材搜集的时间，在提升创作效率的同时输出多样化的稿件。
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公开(公告)号：CN111291197B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202010136541.2
申请日：2020-03-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开的一种基于新词发现算法的知识库构建系统，包括图书筛选子系统，用于对电子图书使用ISBN号进行图书资源的唯一标识，并进行标签转换为满足知识元提取条件的图书资源；分词子系统，用于将图书筛选子系统中输出的图书资源进行基于标签权重的新词发现算法的词语切分与提取，得到分词结果；筛词子系统，用于对分词结果进行筛词任务管理，并对所筛词语进行词语管理并保存。完成了从图书到知识元数据、再到知识体系的构建过程，保证所构建的知识体系的权威性。同时，减少了新词提取过程中的人为干预，具有更高的处理效率和更少的人为错误概率，利用叠加了XML标签权重的新词发现技术提取出的新词将会更加精准和权威。
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公开(公告)号：CN111291197A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010136541.2
申请日：2020-03-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开的一种基于新词发现算法的知识库构建系统，包括图书筛选子系统，用于对电子图书使用ISBN号进行图书资源的唯一标识，并进行标签转换为满足知识元提取条件的图书资源；分词子系统，用于将图书筛选子系统中输出的图书资源进行基于标签权重的新词发现算法的词语切分与提取，得到分词结果；筛词子系统，用于对分词结果进行筛词任务管理，并对所筛词语进行词语管理并保存。完成了从图书到知识元数据、再到知识体系的构建过程，保证所构建的知识体系的权威性。同时，减少了新词提取过程中的人为干预，具有更高的处理效率和更少的人为错误概率，利用叠加了XML标签权重的新词发现技术提取出的新词将会更加精准和权威。
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公开(公告)号：CN102592018B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201110460577.7
申请日：2011-12-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种远程实验系统和远程实验方法，属于互联网领域。系统包括至少一个客户端、服务器和至少一个远程实验设备；客户端提供实验页面，接收用户在实验页面上输入的实验信息，并将实验信息发送给嵌入式服务器；服务器接收实验信息，向相应的远程实验设备发送命令；远程实验设备根据接收的命令在实验板上进行实验操作得到实验结果，并将实验结果发送给客户端。本发明通过远程实验设备根据用户在客户端输入的实验信息完成实验，用户通过网络可以随时随地进行实验，而不需要专门到固定的实验室进行实验，实验中产生的实验数据为实验设备产生的真实数据，而并非是软件模拟仿真数据，为用户提供了便利的同时也能调动用户做实验的积极性。
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公开(公告)号：CN113191133B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110438831.7
申请日：2021-04-21
Applicant: 北京邮电大学 , 北京欢科科技有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F16/35 , G06F16/65 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于Doc2Vec的音频文本对齐方法及系统，该方法包括：基于模拟退火遗传算法优化的AIC‑FCM进行门限阈值估计，将随书长音频切分为以句为维度的短音频，并将短音频进行语音识别输出以句为维度的短文本；基于Doc2Vec模型对电子书进行段落提取，得到以段落为维度的段落文本；基于阈值预测法的动态匹配方法对短文本以及段落文本进行文本相似度匹配，完成文本对齐。相比传统的音频文本对齐算法在长音频切分上更加接近理想切分结果，在对齐的效果上基本和Doc2vec持平且时间复杂度降低了35％左右。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113191133A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110438831.7
申请日：2021-04-21
Applicant: 北京邮电大学 , 北京欢科科技有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F16/35 , G06F16/65 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于Doc2Vec的音频文本对齐方法及系统，该方法包括：基于模拟退火遗传算法优化的AIC‑FCM进行门限阈值估计，将随书长音频切分为以句为维度的短音频，并将短音频进行语音识别输出以句为维度的短文本；基于Doc2Vec模型对电子书进行段落提取，得到以段落为维度的段落文本；基于阈值预测法的动态匹配方法对短文本以及段落文本进行文本相似度匹配，完成文本对齐。相比传统的音频文本对齐算法在长音频切分上更加接近理想切分结果，在对齐的效果上基本和Doc2vec持平且时间复杂度降低了35％左右。
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公开(公告)号：CN112307718A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011339681.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 北京邮电大学 , 北京欢科科技有限公司
IPC: G06F40/117 , G06F16/84
Abstract: 本发明公开了一种基于文本特征和语法规则的PDF全自动标引系统及方法，系统配置解析层、事件分发层、功能实现层。该系统采用了事件驱动的方式，使用了观察者模式的架构，先通过解析PDF生成一个包含基础信息的XML中间文件，然后再使用文本特征以及语法特征分析等技术分析所有的PDF元素以完成全部自动标引过程；PDF全自动标引方法将整个工作流程分为了七个阶段，分别为元素提取阶段、块聚合阶段、行聚合阶段、图片标签识别阶段、标签匹配阶段、标引文件生成阶段和异常处理阶段，能够实现PDF文件的全自动解析、加标签、聚合并最终导出包含所有信息的结构化数据。本发明提高了系统的扩展性、PDF处理效率和内容利用深度，实现PDF的全自动标引。
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公开(公告)号：CN113688171B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202110974801.8
申请日：2021-08-24
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/00 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的列车制动故障检测方法及系统，方法包括：获取列车制动故障数据以及各监测器之间的连接关系，根据所述列车制动故障数据和所述连接关系构建列车制动故障样本集；根据所述各监测器之间的连接关系构建标准邻接矩阵；根据所述列车制动故障数据构建自适应邻接矩阵；根据所述标准邻接矩阵和所述自适应邻接矩阵构建列车制动故障检测模型；利用所述列车制动故障样本集对所述列车制动故障检测模型进行训练，得到训练好的列车制动故障检测模型；利用训练好的列车制动故障检测模型进行列车制动故障检测。本发明能有效检测出列车运行过程中所发生的制动故障及其故障类型，从而保证了列车运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119006663A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411061800.4
申请日：2024-08-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T13/20 , G10L19/008 , G06T3/06 , G06T15/20 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于实时音频驱动的数字人头像生成方法，包括：引入了一个可学习的嵌入代码来实现对3DGS的间接表征完成头像渲染模型训练，根据人脸关键特征和音频编码特征进行损失函数计算完成音频特征提取模型训练，通过实时音频编码特征和人脸关键特征对齐来实现音频对建模动态场景的控制，最终通过Splatting完成说话头的渲染，进而实现语音驱动的说话头生成。本发明引入了一个可训练的嵌入标签作为位置条件，使用动态高斯函数和音频输入驱动说话头进行建模，实现了数字人头像的动态场景渲染，且渲染效率高。
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公开(公告)号：CN113688171A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110974801.8
申请日：2021-08-24
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/00 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的列车制动故障检测方法及系统，方法包括：获取列车制动故障数据以及各监测器之间的连接关系，根据所述列车制动故障数据和所述连接关系构建列车制动故障样本集；根据所述各监测器之间的连接关系构建标准邻接矩阵；根据所述列车制动故障数据构建自适应邻接矩阵；根据所述标准邻接矩阵和所述自适应邻接矩阵构建列车制动故障检测模型；利用所述列车制动故障样本集对所述列车制动故障检测模型进行训练，得到训练好的列车制动故障检测模型；利用训练好的列车制动故障检测模型进行列车制动故障检测。本发明能有效检测出列车运行过程中所发生的制动故障及其故障类型，从而保证了列车运行的安全性和可靠性。
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