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公开(公告)号：CN117132169B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311363721.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06F16/9035
Abstract: 本发明属于人工智能平台技术领域，提供了一种电力人工智能模型调用评价方法及系统。其中，电力人工智能模型调用评价方法包括获取算法模型性能信息、调用信息及效果反馈信息，形成原始评价指标库；基于同时考虑算法模型速度及精度性能与评价指标参数的相关性模型，按照相关性从强到弱的顺序，从原始评价指标库中筛选出设定数量的评价指标参数，构建调用评价指标集合；利用非支配排序遗传算法确定出调用评价指标集合中的各个评价指标参数的最优权重组合，再加权求和，得到各个算法模型的评价值；筛选并推荐评价值最高的算法模型，解决了人工智能模型系统使用者体验性差的问题，提高了算法模型横向比较的准确性及人工智能模型系统使用者的体验性。
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公开(公告)号：CN117764427A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311370267.5
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F11/34
Abstract: 本发明公开了电力人工智能模型成效反馈评价方法及系统，包括以下步骤：获取用户每次使用模型期间的操作行为数据及对应模型成效反馈信息，所述用户操作行为数据包括键盘、鼠标操作行为以及页面操作行为；根据每次操作行为数据与所述用户的操作习惯模型的相似性，对本次模型成效反馈信息的置信度进行评估；其中，所述操作习惯模型基于用户的历史操作行为数据建立；获取针对某个目标模型的所有成效反馈信息，根据每条反馈信息的置信度进行加权，得到校正后的成效反馈结果，用于所述目标模型的学习优化本发明能够针对模型的成效反馈信息进行置信度评估，为后续模型的优化提供保障。
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公开(公告)号：CN119313091A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411431908.8
申请日：2024-10-14
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于资源调度技术领域，提供了一种变电智巡云平台的线上资源动态调度方法及系统，技术方案为获取变电智巡云平台的历史资源调度数据；基于获取的历史资源调度数据对资源量预测模型进行训练，基于训练后资源量预测模型预测得到待调度任务所需的资源量；根据待调度任务的总时间和总成本建立适应度函数，将适应度函数作为优化目标，运用多目标天牛群结合人工鱼群混合算法对服务终端的空闲资源进行调度，得到最优资源调度方案；综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和天牛群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点，克服人工鱼群算法收敛速度慢及天牛群算法后期全局收敛差的缺点，充分结合了两者的优势，可以很好的解决云资源调度的最优分配问题。
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公开(公告)号：CN117649230B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311364203.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q20/14 , G06Q20/24 , G06Q30/0207 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力人工智能模型的计费方法及系统，包括：接收调用的模块化算法模型，获取所述模型的属性数据、用户数据以及模型使用过程中的实时资源使用数据；利用获取的数据，同时考虑费用的折扣比率以及出现任务异常的时间，进行模型调用的计费；获取用户对模型调用过程的评分结果，以及所述模型效果的评估结果；基于两种结果得到最终成效值，基于最终成效值与设定目标值的关系确定费用结算的比例；基于计费金额和费用结算的比例，进行最终的费用结算。本发明解决了无法根据用户类型及具体使用情况进行差异化计费的问题，保证了计费的合理和准确。
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公开(公告)号：CN117649296A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311364179.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q40/04 , G06Q30/0283 , G06Q30/0207 , G06Q20/14 , G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明属于人工智能领域，提供人工智能模型交易系统，包括服务接入模块，其用于将算法模型接入人工智能模型系统；合同制作模块，其用于对每个算法模型生成相匹配的定制化合同模板；用户画像模块，其用构建用户画像；推荐模块，用于基于用户画像中的静态属性与算法模型的索引值关系以及动态行为的设定计分原则，计算人工智能模型系统内所有算法模型的分值，按照分值高低生成个性化算法模型推荐列表，同时调取个性化算法模型推荐列表中各个算法模型的性能参数及预估费用；交易模块，用于考虑算法模型的性能参数或/和实时动态迭代优化费用因素，从个性化算法模型推荐列表中，选定算法模型并进行交易行为，生成交易单据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117132169A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311363721.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06F16/9035
Abstract: 本发明属于人工智能平台技术领域，提供了一种电力人工智能模型调用评价方法及系统。其中，电力人工智能模型调用评价方法包括获取算法模型性能信息、调用信息及效果反馈信息，形成原始评价指标库；基于同时考虑算法模型速度及精度性能与评价指标参数的相关性模型，按照相关性从强到弱的顺序，从原始评价指标库中筛选出设定数量的评价指标参数，构建调用评价指标集合；利用非支配排序遗传算法确定出调用评价指标集合中的各个评价指标参数的最优权重组合，再加权求和，得到各个算法模型的评价值；筛选并推荐评价值最高的算法模型，解决了人工智能模型系统使用者体验性差的问题，提高了算法模型横向比较的准确性及人工智能模型系统使用者的体验性。
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公开(公告)号：CN111762049A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010619322.X
申请日：2020-07-01
Applicant: 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: B60L53/60 , B60L53/12 , B60L53/66 , B60L53/00 , G06K9/00 , G06T15/00 , G06Q30/02 , G06Q30/06 , G06Q10/04
Abstract: 本公开提供了一种共享电动汽车自感应动态控制方法及系统，实现了共享电动汽车的自动导航，提高了定位地图的精度和实时性，为用户提供了较大的便利性，并降低了共享电动汽车的运维成本。根据电动汽车与充电站的电力交易价格动态调整共享电动汽车的分时租赁价格，完善了共享电动汽车的分时租赁机制。本公开能够实现电动汽车的自动导航，使得共享电动汽车的分时租赁交易更完善，降低运维成本，推动共享电动汽车产业的发展。
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公开(公告)号：CN117649230A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311364203.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q20/14 , G06Q20/24 , G06Q30/0207 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力人工智能模型的计费方法及系统，包括：接收调用的模块化算法模型，获取所述模型的属性数据、用户数据以及模型使用过程中的实时资源使用数据；利用获取的数据，同时考虑费用的折扣比率以及出现任务异常的时间，进行模型调用的计费；获取用户对模型调用过程的评分结果，以及所述模型效果的评估结果；基于两种结果得到最终成效值，基于最终成效值与设定目标值的关系确定费用结算的比例；基于计费金额和费用结算的比例，进行最终的费用结算。本发明解决了无法根据用户类型及具体使用情况进行差异化计费的问题，保证了计费的合理和准确。
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公开(公告)号：CN117633338A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311364192.X
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/22 , G06Q50/06 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于电力人工智能模型系统技术领域，提供了电力人工智能模型优化推荐方法及系统。其中，该推荐方法包括从电力用户业务需求信息中提取若干关键词并形成关键词特征向量；根据算法模型库中各个算法模型标签及其权重，得到各个算法模型特征向量，形成算法模型特征向量矩阵；分别计算关键词特征向量与算法模型特征向量矩阵中各个算法模型特征向量之间的相似度，形成初始的推荐算法模型矩阵；向电力用户业务需求信息中逐个增加新的关键词，更新关键词特征向量；再分别计算更新后的关键词特征向量与算法模型特征向量矩阵中各个算法模型特征向量之间的相似度，更新推荐算法模型矩阵；基于最新的推荐算法模型矩阵，得到最终的推荐算法模型序列。
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公开(公告)号：CN117274111A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311534049.0
申请日：2023-11-17
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像畸变矫正领域，提供了一种基于多尺度特征融合的图像畸变矫正方法及系统，其创造性地提出了一种基于多尺度特征融合的图像畸变矫正方法，在AlexNet的基础上，提出了基于特征融合的首层宽卷积AlexNet，通过引入首层宽卷积核，利用其较大的感受野，从原始图像中提取完整的位置细节信息；同时，FFAWNet不同层次的特征进行融合，生成的多尺度融合特征结合了模型底层的高分辨率的细粒度特征和高层的语义特征，解决了传统的畸变矫正算法依赖于检测和处理特定的线索的问题，提高了特征的学习能力。
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