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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119942292A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510448376.7
申请日：2025-04-10
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06V10/80 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N5/01 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及一种多元组无人装备多模态信息体系构建方法，接收无人装备收集的多模态信息；对三种图像分别提取特征，分别得到三种图像的特征，并以三种图像的特征分别作为对应图像的一元组节点；将三种图像的特征分别进行两两配对并融合得到三个共享语义子空间，并以三个共享语义子空间分别作为不同的二元组特征；将三种图像的特征全部融合得到共享语义空间，以共享语义空间作为三元组节点；将各一元组节点互相连接，并将各一元组节点与三元组节点连接，基于二元组特征的特征空间计算各边的权重，构建图结构；采用图卷积神经网络对所述图结构进行融合，得到融合结果；基于融合结果对图结构进行更新优化，得到优化后的图结构。
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公开(公告)号：CN119026705B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411502118.4
申请日：2024-10-25
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本申请涉及一种融合设备调度的分层个性化联邦学习方法，应用于云服务器，包括创建微型辅助模型，区域内的所有IOT设备同时对微型辅助模型进行本地训练，得到不同的模型参数；根据模型参数对所有IOT设备划分集群；从划分出的集群中筛选出IOT设备构建随机调度设备集；对随机调度设备集中的IOT设备进行模型拆分和分层联邦学习，得到部分全局模型的参数以及IOT设备之间的相似度；IOT设备根据部分全局模型的参数和IOT设备之间的相似度进行本地个性化联邦学习，得到本地个性化模型参数；根据本地个性化模型参数分发给IOT设备需求的任务。该方法通过本地个性化模型参数适应不同的车辆设备的任务需求，提供更精准的个性化服务。
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公开(公告)号：CN117688165A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410159064.X
申请日：2024-02-04
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F40/289 , G06F9/50 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06Q30/015
Abstract: 本申请的实施例提供了多边缘协同的客服方法、装置、设备和可读存储介质。所述方法包括构建客服系统网络架构；基于所述客服系统网络架构，获取咨询数据；将所述咨询数据转换为对应的文本数据；通过大语言模型对所述文本数据进行处理，生成答案；将所述答案转换为与所述咨询数据格式相同的数据，将转换后的数据发送用户。以此方式，实现了互联网多渠道的接入，针对常见性的问题，能够快速精准的做出回复答案，减少了人力消耗，提高了工作效率；同时针对不同用户的咨询情况，实现了算力的动态调整。
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公开(公告)号：CN119026705A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411502118.4
申请日：2024-10-25
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本申请涉及一种融合设备调度的分层个性化联邦学习方法，应用于云服务器，包括创建微型辅助模型，区域内的所有IOT设备同时对微型辅助模型进行本地训练，得到不同的模型参数；根据模型参数对所有IOT设备划分集群；从划分出的集群中筛选出IOT设备构建随机调度设备集；对随机调度设备集中的IOT设备进行模型拆分和分层联邦学习，得到部分全局模型的参数以及IOT设备之间的相似度；IOT设备根据部分全局模型的参数和IOT设备之间的相似度进行本地个性化联邦学习，得到本地个性化模型参数；根据本地个性化模型参数分发给IOT设备需求的任务。该方法通过本地个性化模型参数适应不同的车辆设备的任务需求，提供更精准的个性化服务。
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公开(公告)号：CN117688165B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410159064.X
申请日：2024-02-04
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F40/289 , G06F9/50 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06Q30/015
Abstract: 本申请的实施例提供了多边缘协同的客服方法、装置、设备和可读存储介质。所述方法包括构建客服系统网络架构；基于所述客服系统网络架构，获取咨询数据；将所述咨询数据转换为对应的文本数据；通过大语言模型对所述文本数据进行处理，生成答案；将所述答案转换为与所述咨询数据格式相同的数据，将转换后的数据发送用户。以此方式，实现了互联网多渠道的接入，针对常见性的问题，能够快速精准的做出回复答案，减少了人力消耗，提高了工作效率；同时针对不同用户的咨询情况，实现了算力的动态调整。
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