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公开(公告)号：CN118779469A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411247105.7
申请日：2024-09-06
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 浙江中烟工业有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于特征表示的领域大模型多模态知识库的构建方法，包括如下步骤：步骤一，收集并处理用于构建知识库的信息；步骤二，基于步骤一收集的知识库的信息进行多模态信息特征提取；步骤三，基于步骤一收集的信息和步骤二提取的多模态信息特征构建多模态知识库；步骤四，基于步骤三构建的多模态知识库提取用户输入的需求信息，构建领域意图识别模型，确定用户具体需求意图；步骤五，提取用户输入的需求信息，查询知识库，将查询到的知识块输入领域大模型，借助大模型生成能力输出用户所需求查询结果。本发明的基于特征表示的领域大模型多模态知识库的构建方法，弥补了现有大语言模型在处理多模态数据上的不足，增强用户体验感。
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公开(公告)号：CN119863000A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510346617.7
申请日：2025-03-24
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 浙江中烟工业有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N20/00 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于动态规划与多模型协同的货源协同投放系统，包括：零售户销量预测模块，该零售户销量预测模块用于预测零售户的销量；市场需求预估模块，该市场需求预估模块用于预测市场需求，并将预测结果输出；生产动态规划模块，该生产动态规划模块基于国家烟草总局的年生产量要求、已完成的生产进度以及市场需求，动态调整每月针对不同产品的生产计划；货源分配规划模块，该货源分配规划模块基于生产动态规划模块输出的生产计划结果，本发明的基于动态规划与多模型协同的货源协同投放系统，可有效的实现对于烟草货源的精准规划产销供，提升运营效益。
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公开(公告)号：CN118779469B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411247105.7
申请日：2024-09-06
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 浙江中烟工业有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于特征表示的领域大模型多模态知识库的构建方法，包括如下步骤：步骤一，收集并处理用于构建知识库的信息；步骤二，基于步骤一收集的知识库的信息进行多模态信息特征提取；步骤三，基于步骤一收集的信息和步骤二提取的多模态信息特征构建多模态知识库；步骤四，基于步骤三构建的多模态知识库提取用户输入的需求信息，构建领域意图识别模型，确定用户具体需求意图；步骤五，提取用户输入的需求信息，查询知识库，将查询到的知识块输入领域大模型，借助大模型生成能力输出用户所需求查询结果。本发明的基于特征表示的领域大模型多模态知识库的构建方法，弥补了现有大语言模型在处理多模态数据上的不足，增强用户体验感。
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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
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。
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公开(公告)号：CN115455286A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211058058.2
申请日：2022-08-30
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 浙江中烟工业有限责任公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06Q30/02 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本申请公开了一种基于数据血缘特征和行为语义特征的自注意力推荐方法，包括：利用用户的历史交互序列信息以及涉及产品的数据血缘关系信息基于神经网络训练出产品推荐模型，所述的产品推荐模型包括数据血缘特征提取模块、行为语义建模模块和自注意力解码器；获取目标用户的历史交互序列信息以及涉及产品的数据血缘关系信息并输入训练好的产品推荐模型，输出对应的目标推荐产品。本发明同时还提供了基于数据血缘特征和行为语义特征的自注意力推荐装置及设备。本方法的推荐方法训练出的产品推荐模型，能够进一步利用数据血缘特征和用户行为语义特征，因此能够更加准确地进行物品推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118709578A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411199047.5
申请日：2024-08-29
Abstract: 本发明公开了一种面向动态演化的服务生态系统仿真构建演化方法，包括如下步骤：步骤一，构建服务生态系统决策生成模型；步骤二，模拟分析服务生态系统动态演化过程；步骤三，基于蒙特卡洛模拟得到的状态转移数据和概率，构建状态方程来描述系统状态的变化，具体如下式所示：#imgabs0##imgabs1#其中#imgabs2#为速率变量向量，表示状态变化的速度；之后进行仿真演算推理，然后根据仿真结果，为服务生态系统的优化和管理提供决策支持。本发明的面向动态演化的服务生态系统仿真构建演化方法，通过步骤一至步骤三的设置，便可简单有效的实现对于服务生态系统仿真构建演化。
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公开(公告)号：CN118536415A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410359288.5
申请日：2024-03-27
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/09 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于重建生成模型的二维物理场降阶方法，包括如下步骤：步骤一，首先，使用流体仿真软件内的生成器生成模型需要的训练数据，数据主要由时间戳、条件变量、边界条件变量和对应的仿真结果组成；步骤二，经过步骤一生成数据后，将数据进行归一化处理；步骤三，将经过步骤二归一化处理后的数据中的上一帧的仿真结果作为第一部分输入输入至生成器网络；步骤四，拼接时间戳、条件信息、真实的仿真数据和经过步骤三模型生成数据后输入到判别器中以协同训练生成器和判别器。本发明的基于重建生成模型的二维物理场降阶方法，降低流体仿真的使用门槛，不需要研究人员具有过多的先验知识。
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公开(公告)号：CN114707432B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210628037.3
申请日：2022-06-06
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的锻造工厂智能排产方法，包括：（1）基于遗传算法构建锻造工厂生产过程的数学模型，构建目标函数；（2）将生产合同的炉次和加热设备编码成染色体基因；（3）随机生成满足业务逻辑和规则约束的初始种群；（4）对初始种群的个体并进行交叉、变异操作，获得下一代种群；采用精英保留策略记录当前种群的最优解；（5）重复步骤（4）直至达到最大迭代次数；对每一代种群的最优解进行比较，得到全局最优解；（6）若在生产过程中有临时生产合同需要进行插单时，将每个生产工序上未开始的炉次和临时生产合同的生产工单作为输入，重复步骤（2）‑（5）。本发明可以准确评估预测生产时长，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN115129872A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210703906.4
申请日：2022-06-21
IPC: G06F16/35 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习的小样本文本标注方法，包括：获取已标注样本集与未标注样本集；使用已标注样本集对预构建的标注模型进行训练，使用未标注样本集对训练后的标注模型进行测试；利用判断策略从测试结果中选取出至少一个不确定性文本，构建不确定性文本集；利用预先构建的主动学习框架，对步骤3获得的不确定性文本集进行数据处理与人工标注，获得代表性标注样本集；利用代表性标注样本集，对标注模型进行迭代训练，获得最终的标注模型。本发明还公开了一种基于上述方法构建的文本标注装置。本发明提供的方法通过引入判断策略与主动学习框架，提高了小样本资源的利用率，也缓解人工标注的压力，从而获得高质量的标注模型。
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公开(公告)号：CN118674239B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411155492.1
申请日：2024-08-22
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。
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