-
公开(公告)号：CN113936302B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111295755.5
申请日：2021-11-03
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开一种行人重识别模型的训练方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：获取第一行人重识别训练数据集所述第一行人重识别训练数据集输入预设的行人重识别模型进行处理，并基于处理结果得到第一损失函数所述第一行人重识别训练数据集进行处理得到第二行人重识别训练数据集所述第二行人重识别训练数据集输入远程监督网络进行处理，并根据处理结果得到第二损失函数；所述第一损失函数和第二损失函数所述预设的行人重识别模型，得到目标行人重识别模型。根据本发明实施例通过增加监督网络提供监督信息来实现不增加识别网络复杂度的前提下，扩充训练样本数量的同时也有效提升了行人重识别网络的识别性能。
-
公开(公告)号：CN116032579A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211633151.1
申请日：2022-12-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04L9/40 , G06F40/30 , G06F40/253 , G06F16/335 , G06F40/169 , G06F40/289 , G06F16/31
Abstract: 本发明提出一种基于ABAC模型的访问控制系统，其包括：授权服务中心，接收用户编写的授权信息，基于授权信息生成权限策略，权限策略基于XACML描述；策略管理服务中心，统一存储和配置权限策略，权限策略由授权服务中心提交至策略管理服务中心；鉴权服务中心，接收鉴权请求，根据鉴权请求中描述的访问信息命中权限策略，执行权限策略完成鉴权并返回鉴权结果，从而实现访问控制，权限策略由策略管理服务中心向鉴权服务中心提供。并通过NLP算法引导用户生成权限策略，从而使用户可以按照自然语言的语法结构制定精细复杂的权限控制策略，解决了XACML策略描述语法复杂，学习成本高的问题，增加业务的可见性和可读性。
-
公开(公告)号：CN114374928A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111664627.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04W4/02 , H04W4/80 , G06F16/9537 , G06F16/29
Abstract: 本发明给出了一种基于多源位置数据的城市人员分布计算方法与系统，包括获取城市人员在一段时间内的移动轨迹数据、网络位置数据和WiFi连接数据；对移动轨迹数据根据时间进行排序得到轨迹数据集合，将轨迹数据集合中的位置点和时间相近的数据加入同一个集合中，计算出每个集合中城市人员所在的范围的中心点以及在中心点的停留时间，筛选出对应的停留时间最长的中心点作为城市人员的落脚点；将落脚点与网络位置数据和WiFi连接数据中的位置信息相比较，对落脚点进行更新，通过多次迭代分析出城市人员在所处城市的时间和空间分布。本发明可用于分析城市人员的活动轨迹、预测城市空间分布的各种可能性，从而优化社会资源部署。
-
公开(公告)号：CN114217796A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111493452.4
申请日：2021-12-08
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于元数据的应用渲染方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据获取的元数据的类型在数据库中创建对应的元数据表；基于所述元数据的类型采集对应的元数据内容，并将所述元数据内容写入所述对应的元数据表中，在服务端存储多个类型的元数据的元数据表；客户端加载一个元数据表，并对该元数据表进行解析获取构建UI界面的所需的元素后向服务端发送请求，所述请求包括所需的元素的标识；服务端基于所述元素的标识基于所述元数据表获取对应的元素后发送至所述客户端，所述客户端基于接收的元素渲染生成UI界面。本发明中的各种元数据之间是可以进行交互的，即元数据之间可以调用，降低了代码量，提高程序的可以扩展性。
-
公开(公告)号：CN112699248A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011549374.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/31 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06Q50/26 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种知识本体构建方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：构建知识本体，并配置本体对应的元数据；S2：根据构建的知识本体和配置的元数据，采集对应的实体数据并存入知识库内；S3：构建规则库；S4：加载实例并根据配置的元数据和规则库内的规则，从实例中提取实例数据；根据实例数据抽取知识节点和三元组数据并添加至知识图库内；S5：根据提取的结构化数据和抽取的三元组数据构建新的规则并更新至规则库内；S6：根据知识库生成知识图谱。本发明分别利用实例数据的结构化数据以及非结构化数据为基础进行语义化分析，通过元数据对本体的描述以及构建规则库的方式驱动知识数据，构建知识图谱。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116032579B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202211633151.1
申请日：2022-12-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04L9/40 , G06F40/30 , G06F40/253 , G06F16/335 , G06F40/169 , G06F40/289 , G06F16/31
Abstract: 本发明提出一种基于ABAC模型的访问控制系统，其包括：授权服务中心，接收用户编写的授权信息，基于授权信息生成权限策略，权限策略基于XACML描述；策略管理服务中心，统一存储和配置权限策略，权限策略由授权服务中心提交至策略管理服务中心；鉴权服务中心，接收鉴权请求，根据鉴权请求中描述的访问信息命中权限策略，执行权限策略完成鉴权并返回鉴权结果，从而实现访问控制，权限策略由策略管理服务中心向鉴权服务中心提供。并通过NLP算法引导用户生成权限策略，从而使用户可以按照自然语言的语法结构制定精细复杂的权限控制策略，解决了XACML策略描述语法复杂，学习成本高的问题，增加业务的可见性和可读性。
-
公开(公告)号：CN114374928B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202111664627.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04W4/02 , H04W4/80 , G06F16/9537 , G06F16/29
Abstract: 本发明给出了一种基于多源位置数据的城市人员分布计算方法与系统，包括获取城市人员在一段时间内的移动轨迹数据、网络位置数据和WiFi连接数据；对移动轨迹数据根据时间进行排序得到轨迹数据集合，将轨迹数据集合中的位置点和时间相近的数据加入同一个集合中，计算出每个集合中城市人员所在的范围的中心点以及在中心点的停留时间，筛选出对应的停留时间最长的中心点作为城市人员的落脚点；将落脚点与网络位置数据和WiFi连接数据中的位置信息相比较，对落脚点进行更新，通过多次迭代分析出城市人员在所处城市的时间和空间分布。本发明可用于分析城市人员的活动轨迹、预测城市空间分布的各种可能性，从而优化社会资源部署。
-
公开(公告)号：CN112699248B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202011549374.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/31 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06Q50/26 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种知识本体构建方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：构建知识本体，并配置本体对应的元数据；S2：根据构建的知识本体和配置的元数据，采集对应的实体数据并存入知识库内；S3：构建规则库；S4：加载实例并根据配置的元数据和规则库内的规则，从实例中提取实例数据；根据实例数据抽取知识节点和三元组数据并添加至知识图库内；S5：根据提取的结构化数据和抽取的三元组数据构建新的规则并更新至规则库内；S6：根据知识库生成知识图谱。本发明分别利用实例数据的结构化数据以及非结构化数据为基础进行语义化分析，通过元数据对本体的描述以及构建规则库的方式驱动知识数据，构建知识图谱。
-
公开(公告)号：CN112559772B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011594681.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/205 , G06F40/247 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种知识图谱动态维护方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集业务数据；S2：加载叙词表文件，根据叙词表文件从业务数据中抽取知识；S3：将叙词表转化为本体中的概念和概念之间的关系；S4：将提取的各知识分类至叙词表中的具体概念下；S5：根据各知识和叙词表中与知识相关联的各概念，构建新的知识本体及知识本体间的关系；S6：将新的知识本体及关系与已有的知识本体及关系进行合并；S7：根据合并后的知识本体更新知识图谱和叙词表；S8：对于新增的概念，遵循叙词表的分类原则，根据语义分析，发现新增概念的上位叙词及对应的概念类别，增加新的概念实体。本发明解决了更新知识图谱存在滞后性、扩展不灵活且效率低的问题。
-
公开(公告)号：CN114358284B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210031259.7
申请日：2022-01-12
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06N3/0895 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出了一种基于类别信息对神经网络分步训练的方法、装置及存储介质，该方法包括：获取步骤，获取所述神经网络的初始权重数据，并将所述初始权重数据存储在一指定存储区中；选择步骤，从待训练的N个类别训练样本集合中选择n个未标记类别样本集合；训练步骤，使用所述选择n个未标记类别样本集合对所述神经网络进行迭代计算得到训练后的神经网络；更新步骤，将训练后神经网络模型的权重数据更新所述指定存储区中的初始权重数据；本发明中，从N个类别中选择n个类别未标记样本集合标记后进行神经网络的训练，在训练过程中充分利用样本的类别信息，提高了神经网络的训练精度，提高了更新效率，保证了神经网络的训练速度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.038 seconds)
