公开(公告)号：CN118674239A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202411155492.1

申请日：2024-08-22

Applicant: 浙江大学 ,  浙江大学滨江研究院

Inventor： 沈诗婧 ,  张志伟 ,  潘晓华 ,  尹建伟

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q10/067

Abstract: 本发明公开了一种面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，包括如下步骤：步骤一，进行服务实体及关系建模，之后进行服务能力及流程建模，完成服务生态抽象建模；步骤二，基于服务生态模型、服务日志分析及性能监测报告，评价当前服务现状，之后借助大模型能力，将当前服务状态指标作为输入，挖掘当前服务隐性需求；步骤三，基于粗糙‑模糊综合决策，确定最佳隐性需求。本发明的面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，能够有效的挖掘出最佳的隐性需求。

公开(公告)号：CN118129132A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410255247.1

申请日：2024-03-06

Applicant: 浙江大学 ,  浙江大学滨江研究院

Inventor： 赫明春 ,  潘晓华 ,  沈诗婧 ,  吴长安 ,  尹建伟

IPC: F22B1/22 ,  F22B33/18 ,  F22B37/06 ,  F22D1/00 ,  F23J15/06 ,  F28D20/00

Abstract: 本发明提供了具备灵活调峰功能的三介质锅炉及储能系统，属于储能系统技术领域。现有机组存在调峰能力不足和低负荷运行效率低等问题。本发明包括锅炉系统，汽轮机系统、熔盐储热系统、导热油储热系统、换热器系统；锅炉系统包括炉膛，水冷壁、下降管、汽包、过热器、再热器、熔盐加热器、烟道隔墙、烟道挡板门、导热油加热器、省煤器；汽轮机系统包括高压缸和中压缸；熔盐储热系统包括冷盐罐、热盐罐、冷盐泵、热盐泵和调节阀门；导热油储热系统包括冷导热油罐、热导热油罐、冷导热油泵、热导热油泵和调节阀门；换热器系统包括熔盐‑导热油换热器，导热油‑汽水换热器、熔盐‑汽水换热器和调节阀门。本发明具有满足电网灵活性调峰需求的优点。

公开(公告)号：CN117910601A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410317233.8

申请日：2024-03-20

Applicant: 浙江大学滨江研究院

Inventor： 林博 ,  王晶 ,  俞刚 ,  尹建伟

IPC: G06N20/00 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种个性化联邦潜在扩散模型学习方法，包括如下步骤：步骤一，设置一个服务器，通过设置的服务器初始化并接收各客户端发送的局部潜向量；步骤二，通过步骤一设置的服务器根据各客户端发送的局部潜向量，基于各客户端的聚合权重生成每个客户端的个性化潜向量；步骤三，每个客户端从服务器上下载对应的个性化潜向量，通过最小化局部噪声预测误差与局部潜向量和个性化潜向量之间的距离之和来更新客户端的局部模型，将更新后的局部潜向量发送给服务器；步骤四，重复执行步骤二至步骤三，直至所有客户端平均训练损失不再下降。本发明的个性化联邦潜在扩散模型学习方法，通过步骤一至步骤四的设置，便可有效的解决现有技术中的缺点。

公开(公告)号：CN116701031A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310575528.0

申请日：2023-05-19

Applicant: 浙江大学滨江研究院 ,  杭州熔合智造科技有限公司

Inventor： 潘晓华 ,  尹建伟 ,  黄逸东 ,  李莹

IPC: G06F11/07 ,  G06F11/34

Abstract: 本发明提供了一种微服务系统中的根因模型分析方法，属于云计算技术领域。它解决了现有的方法对于开发人员来说，准确性较低等问题。本微服务系统中的根因模型分析方法包括以下步骤：步骤S5：收集目标系统的分布式跟踪日志数据，通过所述的分布式跟踪数据进行构建，确定潜在异常节点；步骤S6：收集目标系统的日志，并对所述日志进行处理，提取事件和参数，确定异常事件；步骤S7：基于所述的潜在异常节点和异常事件进行故障根因分析处理，获得分析结果。本发明具有简化了微服务系统中的定位故障的根本原因的运维成本，使得运维人员能够更快的发现系统中存在的根本原因等优点。

公开(公告)号：CN115373738A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202210871381.5

申请日：2022-07-22

Applicant: 浙江大学滨江研究院

Inventor： 潘晓华 ,  王楦烨 ,  苏蒙蒙 ,  沈诗婧 ,  尹建伟

IPC: G06F8/75 ,  G06F16/33 ,  G06F16/338

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的算法血缘管理方法，包括：步骤1、获取算法信息与对应的源码数据，对所述源码数据进行解析，获得控制流图与控制流图中节点信息对应的抽象语法树；步骤2、获取源码数据在控制流图中对应的节点信息，计算获得节点嵌入向量；步骤3、获取源码数据在抽象语法树中对应的序列标识符，计算获得词嵌入向量；步骤4、对节点嵌入向量和词嵌入向量进行融合，获得对应的融合特征向量；步骤5、根据算法信息和融合特征向量，对融合特征向量进行可视化分析，获得算法血缘图谱。本发明还提供了一种算法血缘管理装置。本发明提供的方法通过融合算法的多维特征，从而解决算法来源难以追溯，难以管理的问题。

公开(公告)号：CN115083411A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210842968.3

申请日：2022-07-18

Applicant: 浙江大学 ,  浙江大学滨江研究院

Inventor： 潘晓华 ,  叶林辉 ,  沈诗婧 ,  尹建伟

IPC: G10L15/22 ,  G10L15/26 ,  G10L25/24 ,  G10L15/08 ,  G10L15/06 ,  G10L15/02 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的语音识别方法，包括：步骤1、获取语音数据，对所述语音数据的文本内容进行标签标注，将语音数据与标注标签组成训练集；步骤2、构建基于特征融合的语音识别网络，所述语音识别网络包括特征提取模块，数据处理模块，特征融合模块，注意力模块以及识别模块；步骤3、采用步骤1的训练集，对语音识别网络进行训练，获得用于语音转文本的语音识别模型；步骤4、将待识别的语音数据输入至步骤3获得的语音识别模型，经识别分析后，输出语音数据对应的高质量识别文本。本发明还提供了一种语音识别装置。本发明提供的方法通过提取语音中多种特征进行识别，从而提高语音识别的准确率，获得高质量语音转文字的文本内容。

公开(公告)号：CN119888580A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510348096.9

申请日：2025-03-24

Applicant: 浙江大学 ,  浙江大学滨江研究院

Inventor： 尹建伟 ,  沙磊刚 ,  赵天成 ,  陈明帅

IPC: G06V20/40 ,  H04N19/132 ,  H04N19/13 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种服务监管场景下视频表征融合方法，包括如下步骤：步骤一，选择训练数据，对于较短的视频选择Panda70M数据集，对于较长的视频选择Charades、CharadesEgo、ActivityNet和Valley的caption数据；步骤二，首先获取feature cube，然后创建帧表征融合模块，通过帧表征融合模块使用静态的注意力掩码，让每个Query只需关注feature cube中固定的局部的token，或者使用动态的注意力掩码，让每个Query关注的子立方体的位置按需变化；步骤三，以Q‑Former为基础，基于步骤一选择的训练数据创建三个损失函数进行联合训练，完成视频表征融合。本发明的服务监管场景下视频表征融合方法，通过步骤一至步骤三的设置，便可简单有效的实现视频表征的融合了。

公开(公告)号：CN118657300A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202411150960.6

申请日：2024-08-21

Applicant: 浙江大学 ,  浙江大学滨江研究院

Inventor： 潘晓华 ,  张志伟 ,  沈诗婧 ,  尹建伟

IPC: G06Q10/063 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，包括如下步骤：步骤一，采用数据清洗、多源数据嵌入的方法对服务数据进行统一表征，实现服务多源异构数据对齐；步骤二，从参与者所获得价值的总和及系统熵角度评估服务生态系统；步骤三，基于模糊综合决策，根据时间、吞吐量、延迟、可靠性、成本来评估服务生态系统质量；步骤四，计算服务生态系统综合指标，完成对于服务生态系统的评估。本发明的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，统一多源异构数据，克服数据兼容性难题，为综合评估奠定基础。

公开(公告)号：CN118364234A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410555817.9

申请日：2024-05-07

Applicant: 浙江大学 ,  浙江大学滨江研究院

Inventor： 吴洋洋 ,  吴维峰 ,  苗晓晔 ,  席萌 ,  潘晓华 ,  尹建伟

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种多视角缺失数据补全方法及装置、电子设备、存储设备，包括：获取多视角缺失数据样本、标签样本及掩码样本，构建视角块信息矩阵、标签矩阵和缺失掩码矩阵；根据视角块缺失掩码矩阵对信息矩阵进行实例归一化；构建基于生成对抗网络的多视角缺失数据补全模型；将视角块信息矩阵、标签矩阵和缺失掩码矩阵进行拼接，从拼接后的数据中随机采样，得到两个不同批次的多视角缺失数据拼接样本，再输入多视角缺失数据补全模型，通过重构掩蔽信息矩阵的方式进行训练，得到训练后的多视角缺失数据补全模型；将多视角缺失数据拼接样本输入优化后的多视角缺失数据补全模型进行补全，得到补全结果后进行反归一化，得到最终补全结果。

公开(公告)号：CN118038315A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410123601.5

申请日：2024-01-30

Applicant: 浙江大学 ,  浙江大学滨江研究院

Inventor： 舒煜 ,  赵天成 ,  尹建伟

IPC: G06V20/40 ,  G06F40/20 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06F40/166 ,  G06F40/242 ,  G06F40/268

Abstract: 本发明公开了一种多模态视频数据集优化与预测处理方法，包括如下步骤：步骤一，采用多图对一文的策略处理视频数据集；步骤二，对每个视频进行识别；步骤三，使用自然语言处理工具，对视频相关文本进行深入分析，从中提取关键信息；步骤四，在经过步骤三自动进行文本分析以后，进行视频‑文本匹配的初步验证；步骤五，在经过自动处理完成后，提交给人工进行审核；步骤六，将经过优化的视频数据集用于训练多模态预测模型。本发明的多模态视频数据集优化与预测处理方法，通过步骤一至步骤六的设置，便可通过整合先进的多模态学习技术，提高了数据处理效率和预测精准度。