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公开(公告)号：CN111741371A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010413519.8
申请日：2020-05-15
Applicant: 广州中长康达信息技术有限公司
IPC: H04N21/4788 , G10L15/22 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种庭审网络一体化的方法，包括如下步骤：根据接收到的排庭信息创建各人员的频道链接地址；当接收到开庭请求时，接收申请人、被申请人的音视频信息的推流操作以及接收智审主机的音视频信息的推流操作；对申请人、被申请人的音视频信息以及智审主机的音视频信息进行画面复合以形成庭审视频画面；将庭审视频画面发送至申请人、被申请人以及智审主机处。本发明还提供了一种电子设备和计算机可读存储介质。本发明的庭审网络一体化的方法通过采用视频云技术，实现庭审参与人通过互联网远程视频连线实时出席庭审，其能够减少庭审参与人的奔波劳累，提高庭审出庭率，真正有效的提高案件处理量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119226439B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411343164.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 广州中长康达信息技术有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/3332 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/194 , G06N3/042 , G06N3/092
Abstract: 本申请实施例公开了一种检索增强生成模型的控制方法、装置、设备及可读介质，该方法包括根据用户输入的上下文信息以及历史交互数据利用深度学习模型生成动态适应性关键词集合，以及针对检索文档集调用基于图神经网络的特征提取算法提取每个文档的文档特征；根据所述动态适应性关键词集合与所述文档特征构建所述检索增强生成模型；根据用户对所述检索增强生成模型的生成结果的反馈数据调整所述深度学习模型的关键词生成规则和所述基于图神经网络的特征提取算法的文档特征提取策略，以实现对所述检索增强生成模型的控制。采用本申请实施例，可以提高检索增强生成模型的生成结果的精准性和相关性，从而更好满足用户的具体期望和需求。
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公开(公告)号：CN115460022B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211415861.7
申请日：2022-11-11
Applicant: 广州中长康达信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种对智能辅助平台的资源管理方法，其中，该方法包括：响应于系统认证中心获取到认证请求，对所述认证请求中包含的用户的用户标识信息进行合法性校验，以确定所述认证请求对应的用户身份；如果所述用户身份为预先记录的合法角色，则将与所述用户身份对应的权限凭证信息加密传输至智能辅助平台；响应于所述智能辅助平台接收到当前上传的权限凭证信息，基于预设的映射关系，确定与所述权限凭证信息对应的服务类型，以及每种所述服务类型对应的资源量；从所述智能辅助平台的服务层中获取对应的服务资源。由此，不仅保障了系统认证过程的可靠性、合法性和安全性，还可以为不同类型的用户提供了相对应的服务类型和服务资源。
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公开(公告)号：CN115460022A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211415861.7
申请日：2022-11-11
Applicant: 广州中长康达信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种对智能辅助平台的资源管理方法，其中，该方法包括：响应于系统认证中心获取到认证请求，对所述认证请求中包含的用户的用户标识信息进行合法性校验，以确定所述认证请求对应的用户身份；如果所述用户身份为预先记录的合法角色，则将与所述用户身份对应的权限凭证信息加密传输至智能辅助平台；响应于所述智能辅助平台接收到当前上传的权限凭证信息，基于预设的映射关系，确定与所述权限凭证信息对应的服务类型，以及每种所述服务类型对应的资源量；从所述智能辅助平台的服务层中获取对应的服务资源。由此，不仅保障了系统认证过程的可靠性、合法性和安全性，还可以为不同类型的用户提供了相对应的服务类型和服务资源。
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公开(公告)号：CN119227691A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411343163.X
申请日：2024-09-25
Applicant: 广州中长康达信息技术有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/0455 , G06F18/2134 , G06F18/2133 , G06F18/2136 , G06F18/231 , G06F18/23213 , G06F18/27 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种高效智能的大模型提示词工程方法及系统，方法包括：接收用户输入的用于与大模型交互的任务需求，基于所述任务需求生成一组初始提示词集合；对初始提示词集合进行特征映射，构建提示词特征向量集合，将提示词特征向量集合中的特征向量分解为若干子特征向量，以捕获提示词的不同特性；利用并行优化算法对所述子特征向量进行多目标优化，生成优化提示词集合；对所述优化提示词集合进行语义一致性和生成多样性筛选，确定若干条最终提示词，作为对应任务需求的大模型输入。利用本发明实施例，能够针对用户的任务需求，实现对提示词集合的智能化生成与优化，提高提示词构建的效率与质量，为大模型的实际应用提供更为灵活的支持。
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公开(公告)号：CN119226439A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411343164.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 广州中长康达信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/194 , G06N3/042 , G06N3/092
Abstract: 本申请实施例公开了一种检索增强生成模型的控制方法、装置、设备及可读介质，该方法包括根据用户输入的上下文信息以及历史交互数据利用深度学习模型生成动态适应性关键词集合，以及针对检索文档集调用基于图神经网络的特征提取算法提取每个文档的文档特征；根据所述动态适应性关键词集合与所述文档特征构建所述检索增强生成模型；根据用户对所述检索增强生成模型的生成结果的反馈数据调整所述深度学习模型的关键词生成规则和所述基于图神经网络的特征提取算法的文档特征提取策略，以实现对所述检索增强生成模型的控制。采用本申请实施例，可以提高检索增强生成模型的生成结果的精准性和相关性，从而更好满足用户的具体期望和需求。
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