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公开(公告)号：CN116975626A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310685886.7
申请日：2023-06-09
Applicant: 浙江大学 , 物产中大数字科技有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/211 , G06N20/00 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种供应链数据模型的自动更新方法，先获取数据总集，并从中提取出若干数据子集，得到子集集合。之后，针对该子集集合迭代执行多轮子集选取，其中单轮子集选取根据基于数据子集的信息熵与数据总集的总信息熵所确定的信息损失，选取本轮数据子集。在多轮子集选取结束后，将选取出的各数据子集中对应信息熵最大的数据子集确定为最终数据子集，如此选取的数据子集保留了供应链数据集的信息，从而其最具有代表性。最后，通过将选取出的最具有代表性的数据子集输入AutoML工具得到一个初始供应链数据模型，接着再利用数据总集对其进行微调，得到最终使用的目标供应链数据模型，由此可以极大地缩短模型训练时间，进而可以降低训练成本。
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公开(公告)号：CN115081932A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210850121.X
申请日：2022-07-20
Applicant: 浙江大学 , 物产中大数字科技有限公司
Abstract: 本说明书提供一种用于人工智能模型公平性检测的方法及装置，所述方法包括：输出多个待选的公平性测试项；确定用户从多个待选的公平性测试项中选择的至少一个目标项，并获取用户输入的目标模型和包括多个样本数据的样本集；确定样本集对应的多个样本属性；获取样本集中各个样本数据在各个样本属性上的样本属性值，得到样本集对应的样本属性值集合；基于样本属性值集合生成多个样本群组；任一样本群组中的样本数据对应于一组相同的样本属性值；利用目标模型分别处理多个样本群组中的各个样本数据，得到各个样本数据各自对应的各个预测结果；基于各个预测结果，计算目标项各自对应的公平性测试指标，并向用户输出公平性测试指标。
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公开(公告)号：CN114443783B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210374815.0
申请日：2022-04-11
Applicant: 浙江大学 , 物产中大数字科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种供应链数据分析和增强处理方法及装置，获取初始关系网络图，其中包括分别归属于三个分类的多个节点，其中，第一类节点与数据集相对应，第二类节点与数据文件相对应，第三类节点与数据列相对应，在具有隶属关系的两个分类的节点之间通过第一连接边连接。对于每个节点，根据对应数据对象的名称包含的各词对应的词向量，确定对应的名称向量。对于归属于同一个分类的各节点，分别基于对应的名称向量和内容向量，计算两两节点之间的模式相似度以及内容相似度，并基于模式相似度和内容相似度，在初始关系网络图中添加第二连接边和第三连接边，得到目标关系网络图。基于目标关系网络图针对供应链数据进行分析和增强处理。
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公开(公告)号：CN103113291A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310043849.2
申请日：2013-02-04
Applicant: 浙江大学
IPC: C07D213/75 , C07D471/04
Abstract: 本发明公开了一种3位烯基吡啶衍生物的合成方法，其特征在于，包括如下步骤：在铑催化剂、添加剂和氧化剂的存在条件下，2-酰氨基吡啶与缺电子烯烃在有机溶剂中加热条件下进行反应，反应完全之后，经后处理得到所述的3位烯基吡啶衍生物。该合成方法操作简单，底物官能团适用范围广泛，能够高产率和高选择性的在吡啶3位发生烯基化。
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公开(公告)号：CN101328847A
公开(公告)日：2008-12-24
申请号：CN200810063197.8
申请日：2008-07-22
Applicant: 浙江大学
IPC: F02M21/02
CPC classification number: Y02T10/32
Abstract: 本发明公开了一种管道天然气发动机恒负压出气装置。进气室依次经孔连通出气室，出气室经孔和平衡室中的有杆腔连通，出气室开有出气口，进气室开有进气口，进气室有反馈管与平衡室的无杆腔连通，平衡室内装有平衡活塞，平衡活塞的连杆插入出气室，在出气室一端的连杆中装有弹簧，连杆端部装有阀门，通过连杆的轴向运动，能够将连杆端部的阀门压紧进气室与出气室连通的孔。管道内的天然气压力高于大气压，用于发动机有燃气泄漏的危险；管道内燃气压力有波动，不利于发动机稳定工作。本发明可实现稳压减压，不管管内压力如何波动，发动机始终能以恒定的负压进气，而且负压的大小可以通过弹簧的预紧力和刚度进行调整，确保了安全和发动机的稳定工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116187524B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202211633885.X
申请日：2022-12-19
Applicant: 物产中大数字科技有限公司 , 浙江大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0203 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于机器学习的供应链分析模型对比方法及装置，在对比方法中，在针对两个供应链分析模型进行对比时，先将该两个供应链分析模型转换为对应的两个规则集合，其中的每个规则集合中的规则可以看作是对应的供应链分析模型进行预测时的依据。之后，通过计算该两个规则集合的相似度，来确定两个供应链分析模型的对比结果。需要说明，由于本方案在对不同供应链分析模型进行对比的过程中，同时获取到了模型的预测依据，这可以方便于用户直观地了解不同供应链分析模型之间的差异，也即为供应链分析模型之间的差异提供了解释信息。
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公开(公告)号：CN116402241B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310672346.5
申请日：2023-06-08
Applicant: 浙江大学 , 物产中大数字科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于多模型的供应链数据预测方法，在训练阶段，将离线的供应链数据集切分为多批离线样本，然后分别基于该多批离线样本，训练不同的机器学习模型，得到多个预测模型。在预测阶段，先将在线的供应链数据集切分为多批在线样本。然后针对每批在线样本，从多批离线样本中确定出与其最相似的一批离线样本，并利用对应于该批离线样本的目标预测模型，针对该批在线样本进行预测，得到其中的各个在线样本的预测结果。由此，可以有效地解决数据漂移问题，进而可以提高数据预测的准确率。
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公开(公告)号：CN116402241A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310672346.5
申请日：2023-06-08
Applicant: 浙江大学 , 物产中大数字科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于多模型的供应链数据预测方法，在训练阶段，将离线的供应链数据集切分为多批离线样本，然后分别基于该多批离线样本，训练不同的机器学习模型，得到多个预测模型。在预测阶段，先将在线的供应链数据集切分为多批在线样本。然后针对每批在线样本，从多批离线样本中确定出与其最相似的一批离线样本，并利用对应于该批离线样本的目标预测模型，针对该批在线样本进行预测，得到其中的各个在线样本的预测结果。由此，可以有效地解决数据漂移问题，进而可以提高数据预测的准确率。
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公开(公告)号：CN115081932B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210850121.X
申请日：2022-07-20
Applicant: 浙江大学 , 物产中大数字科技有限公司
Abstract: 本说明书提供一种用于人工智能模型公平性检测的方法及装置，所述方法包括：输出多个待选的公平性测试项；确定用户从多个待选的公平性测试项中选择的至少一个目标项，并获取用户输入的目标模型和包括多个样本数据的样本集；确定样本集对应的多个样本属性；获取样本集中各个样本数据在各个样本属性上的样本属性值，得到样本集对应的样本属性值集合；基于样本属性值集合生成多个样本群组；任一样本群组中的样本数据对应于一组相同的样本属性值；利用目标模型分别处理多个样本群组中的各个样本数据，得到各个样本数据各自对应的各个预测结果；基于各个预测结果，计算目标项各自对应的公平性测试指标，并向用户输出公平性测试指标。
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公开(公告)号：CN115081642A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210847696.6
申请日：2022-07-19
Applicant: 浙江大学 , 物产中大数字科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种多方协同更新业务预测模型的方法及系统，在更新方法中，每个参与方i根据本地样本集和本地模型参数，确定局部参数向量，并提供给服务器。服务器对接收的n份局部参数向量，对应于任意的维度j的n个元素值进行聚类，并基于得到的两个类簇各自的类簇中心值，确定对应于维度j的第一中间参数，进而得到第一中间参数向量；以及对n个元素值中的至少部分元素值进行聚合处理，得到对应于维度j的第二中间参数，进而得到第二中间参数向量。分别计算每个局部参数向量与第一和第二中间参数向量的第一和第二向量距离，并基于计算的距离，确定目标参数向量，进而获取更新模型参数，并将其下发至每个参与方i，以更新本地模型参数。
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