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公开(公告)号：CN112445858A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910811117.0
申请日：2019-08-29
Applicant: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种大数据管控平台，包括：资源管理模块，用于调度和分配集群的内存和计算等资源给上层应用和服务，管理运行在集群节点上的任务的生命周期和资源使用；安全管理模块，用于提供以用户为单位的身份认证和授权，对集群数据资源和服务进行访问控制生成；远程过程调用模块，用于提供可靠高效的进程间远程调用服务；分布式协同服务模块，用于提供分布式系统基本的命名服务、状态同步服务和分布式锁服务；任务调度模块，用于面向海量数据处理和大规模计算类型的复杂应用，提供数据驱动的多级流水线并行计算框架；集群部署与监控模块，用于提供整个云操作系统以及上层应用服务的部署、配置管理以及服务的自检和自举。
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公开(公告)号：CN112101038A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910527665.0
申请日：2019-06-18
Applicant: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供一种语义理解方法。所述方法包括：确定自然语言理解的语义表示方式；构建知识库；基于所构建的知识库，根据所确定的自然语言理解的语义表示方式，对用户输入的语句进行领域和意图分类；基于所构建的知识库，进行属性抽取，得到语义理解的多标签结果。本发明能够实现基于中文NLP深度神经网络的语义理解，提高语义理解的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN112446029B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN201910811116.6
申请日：2019-08-29
Applicant: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明提供一种可信计算平台，包括可信芯片、可信操作系统、可信软件基和可信管理中心，所述可信芯片用于存储支撑可信度量、可信存储、可信报告的密钥和关键信息；所述可信软件基用于利用所述可信芯片的特性，为应用和系统软件的运行建立可信的计算和互联环境，并将可信计算功能的接口提供给应用和操作系统使用；所述可信操作系统用于通过调用所述可信软件基提供的可信支撑接口，实现对自身功能的可信增强；所述可信管理中心用于对系统内各计算节点的统一管理和可信互联进行控制，以及进行策略统一制定下发、资源统一管理和审计信息统一收集分析。本发明能够建立基于可信计算的主动防御安全防护体系，从源头上解决信息系统所面临的安全风险。
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公开(公告)号：CN110705712A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201811581190.5
申请日：2018-12-24
Applicant: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向第三方社会服务的人工智能基础资源与技术开放平台，包括：基础设施层，提供网络与超大规模计算集群开放平台基础设施；基础数据资源层，通过对原始数据的组织和智能化标签，形成人工智能训练集、人工智能基准库和各类平台管理数据；智能分析层，通过机器学习方法，实现对语音、视频、图像、地理信息数据的识别；能力开放层，配备识别、交互、还原、分析和协作有关的智能技术基础组件；对外服务层，为需求单位和个人提供各类服务；安全体系，包含安全策略、安全评估和安全管理；运维体系，参照有关国家标准、地方标准和行业标准的有关要求，制定平台的制度规范；标准体系，参照有关国家标准和行业标准的要求制定各类标准。
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公开(公告)号：CN112446029A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910811116.6
申请日：2019-08-29
Applicant: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明提供一种可信计算平台，包括可信芯片、可信操作系统、可信软件基和可信管理中心，所述可信芯片用于存储支撑可信度量、可信存储、可信报告的密钥和关键信息；所述可信软件基用于利用所述可信芯片的特性，为应用和系统软件的运行建立可信的计算和互联环境，并将可信计算功能的接口提供给应用和操作系统使用；所述可信操作系统用于通过调用所述可信软件基提供的可信支撑接口，实现对自身功能的可信增强；所述可信管理中心用于对系统内各计算节点的统一管理和可信互联进行控制，以及进行策略统一制定下发、资源统一管理和审计信息统一收集分析。本发明能够建立基于可信计算的主动防御安全防护体系，从源头上解决信息系统所面临的安全风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112131463A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010950134.5
申请日：2020-09-10
Applicant: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种热点提取方法、存储介质及服务器，该热点提取方法包括：获取待提取热点的语料数据；根据语料数据对通用领域的roberta模型进行预训练，得到专业领域的roberta模型；根据专业领域的roberta模型，提取多条文本中每条文本的特征向量；根据多条文本中每条文本的特征向量，构造孪生网络的训练样本；根据训练样本，通过孪生网络的方式调节专业领域的roberta模型的参数，得到目标的roberta模型；根据目标的roberta模型，提取多条文本中每条文本的特征向量；利用聚类算法对语料数据的多条文本进行聚类，得到多个类别；根据目标的roberta模型及多个类别提取语料数据的热点。更好地捕捉到语料数据中的独有信息；减少语料数据中字的unk(unknown)的情况；提高聚类及提取热点准确性。
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公开(公告)号：CN112102828A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010918825.7
申请日：2020-09-04
Applicant: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种大屏幕自动播报内容的语音控制方法及系统。所述方法包括：语音接收终端接收语音控制指令，并将所述语音控制指令转换为文本格式后发送给服务端；服务端检测所述语音控制指令的类型，若所述语音控制指令为简单动作控制指令，则根据所述简单动作控制指令生成控制信号并发送给显示终端；若所述语音控制指令为复杂语音播报指令，则根据所述复杂语音播报指令确定播报内容，生成音频信号并发送给显示终端；显示终端根据所述服务端发送的控制信号对大屏界面进行切换控制，或者根据所述服务端发送的音频信号进行语音播报和大屏显示。本发明能够通过采集控制大屏幕的命令语音来实现大屏幕内容的自动播报，可以简化操作步骤，降低人力成本。
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公开(公告)号：CN112131463B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202010950134.5
申请日：2020-09-10
Applicant: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种热点提取方法、存储介质及服务器，该热点提取方法包括：获取待提取热点的语料数据；根据语料数据对通用领域的roberta模型进行预训练，得到专业领域的roberta模型；根据专业领域的roberta模型，提取多条文本中每条文本的特征向量；根据多条文本中每条文本的特征向量，构造孪生网络的训练样本；根据训练样本，通过孪生网络的方式调节专业领域的roberta模型的参数，得到目标的roberta模型；根据目标的roberta模型，提取多条文本中每条文本的特征向量；利用聚类算法对语料数据的多条文本进行聚类，得到多个类别；根据目标的roberta模型及多个类别提取语料数据的热点。更好地捕捉到语料数据中的独有信息；减少语料数据中字的unk(unknown)的情况；提高聚类及提取热点准确性。
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公开(公告)号：CN112306997A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910665324.X
申请日：2019-07-23
Applicant: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/25 , G06F16/24
Abstract: 本发明提供一种数据质量管理系统。所述系统包括数据质量定义模块，用于通过对质量维度、检核类别、度量规则以及检核方法的定义和管理为检核任务调度模块提供必要的输入；检核任务调度模块，用于通过执行检核方法生成相应的检核结果问题数据文件；检核结果采集模块，用于将所述检核结果问题数据文件采集入库，并在采集过程中对检核结果数据进行汇总操作，并将明细数据和汇总数据分别存入结果明细表和汇总表；问题数据分析模块，用于对问题数据进行检索和分析，启动问题治理流程。本发明能够实现统一的数据质量检核和数据质量监控，提升管理效能和实施效率，规范质量管理流程。
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公开(公告)号：CN112149386A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011028849.1
申请日：2020-09-25
Applicant: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC: G06F40/117 , G06K9/62 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/151
Abstract: 本发明提供了一种事件抽取方法、存储介质及服务器，该事件抽取方法包括：获取待抽取的文本语料；对通用领域的roberta模型进行预训练，得到专业领域的roberta模型；对文本语料中的每条文本进行人工标注；将专业领域的roberta模型、触发词识别模块、事件类型识别模块及事件论元识别模块组成一个事件抽取模型；根据经过人工标注的文本语料对事件抽取模型进行监督训练；将文本语料中的每条文本输入事件抽取模型，由事件抽取模型提取每条文本中的事件触发词、每个事件触发词对应的事件论元及每条文本的事件类型；整合所得到的事件触发词、每个事件触发词对应的事件论元及每条文本的事件类型，得到事件抽取结果。提升事件抽取模型提取事件的精度和效率。
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