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公开(公告)号：CN118972667A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411432446.1
申请日：2024-10-14
Applicant: 湘江实验室
IPC: H04N21/4402 , G06N20/00 , H04N7/01
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于深度强化学习的视频插帧任务调度方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，对视频数据进行解码得到不同视频帧组并进行插帧算法类型划分，得到视频帧组特征信息向量；步骤2，获得算力设备性能指标向量；步骤3，基于视频帧组特征信息向量和算力设备性能指标向量，采用强化学习对不同视频帧组分配算力设备；步骤4，从各算力设备得到插帧结果，将插帧结果插入视频帧之间，得到完整插帧视频组，对其进行编码操作，得到插帧视频数据。通过本发明的方案，提高了任务调度的效率、精准度和适应性。
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公开(公告)号：CN119990334A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510462070.7
申请日：2025-04-14
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06N5/04 , G06F40/284 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/20 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06F16/36
Abstract: 本申请涉及一种基于检索增强生成和思维链技术的视觉推理方法，包括：对输入的原始图像进行预处理，并将预处理后的原始图像划分为多个感兴趣区域；对输入的问题进行分词和词嵌入，得到问题特征表示；用思维链技术对每个感兴趣区域进行逐步推理，并将得到的各推理文本按序组合生成多步推理文本；采用检索增强生成技术基于问题和多步推理文本在外部知识库中进行检索，得到知识片段；将多步推理文本与知识片段一同输入至优化后的生成模型，得到初步推理结果；采用BERT预训练模型检验初步推理结果的逻辑一致性，检验合理后通过BERT预训练模型对初步推理结果进行精简，得到最终推理结果。该方法能够有效提高视觉推理模型的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119336900A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411883290.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F16/335 , G06F40/166 , G06F40/284 , G06N5/04 , G06F16/31 , G06F16/34 , G06F16/35
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于层级专家路由模型与CoT推理的检索优化方法，属于数据处理技术领域，具体包括：创建分层知识库；提取分层知识库中每层各个片段摘要并聚类，创建分层语义库；使用分层语义库中各个中心摘要构建层级索引库并结合智能路由机制形成层级专家路由模型；利用层级专家路由模型确定层级索引库中与问题匹配的目标层级索引；将向量化后的问题与目标层级索引进行相似度计算；返回相似度最高的分层语义库下原始文档的片段；利用CoT推理驱动层级切换，最终合并片段返回大模型，生成问题对应的答案。通过本发明的方案，提高了用户查询的响应速度和准确性，实现了检索路径的自适应调整，提升了复杂查询的检索效率和适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117370583B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311679007.6
申请日：2023-12-08
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F16/36 , G06F40/216 , G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06F16/33 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种基于生成对抗网络的知识图谱实体对齐方法及系统，方法包括：将第一处理数据、第二处理数据分别输入至生成对抗网络，学习得到第一实体嵌入表示向量和第二实体嵌入表示向量；基于预处理后的种子实体，将第一实体嵌入表示向量和第二实体嵌入表示向量映射至统一的嵌入表示空间；在统一的嵌入表示空间中，对第一实体嵌入表示向量和第二实体嵌入表示向量进行相似度计算，得到每个第一实体嵌入表示向量与多个第二实体嵌入表示向量之间的相似度；基于相似度排序结果进行实体对齐。该方法基于生成对抗网络将处理数据表示为嵌入向量，大大提高了实体嵌入表示的准确性，同时提高了后续实体对齐的效率。
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公开(公告)号：CN119314212A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411334972.4
申请日：2024-09-24
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06T3/02 , G06T3/4038 , G06T3/4046
Abstract: 本发明公开了一种说话人脸生成方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取说话人视频，并从说话人视频中选取参考图像序列集；基于参考图像序列集进行多模态特征提取，得到人脸多样化特征；对每种人脸多样化特征进行映射拼接，得到多模态融合特征；基于多模态融合特征构建生成仿射变化参数，并采用仿射变化参数对人脸多样化特征进行仿射变化，得到深度变形特征；对多模态融合特征和深度变形特征进行跨模态注意力计算，自适应生成深度变形特征对应的注意力权重，得到增强变形融合特征；将增强变形融合特征、人脸一致性特征和表情特征进行解码，得到特定时刻带有表情的说话人脸图像。采用本发明提高了说话人脸图片生成质量与泛化能力。
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公开(公告)号：CN117370583A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311679007.6
申请日：2023-12-08
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F16/36 , G06F40/216 , G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06F16/33 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种基于生成对抗网络的知识图谱实体对齐方法及系统，方法包括：将第一处理数据、第二处理数据分别输入至生成对抗网络，学习得到第一实体嵌入表示向量和第二实体嵌入表示向量；基于预处理后的种子实体，将第一实体嵌入表示向量和第二实体嵌入表示向量映射至统一的嵌入表示空间；在统一的嵌入表示空间中，对第一实体嵌入表示向量和第二实体嵌入表示向量进行相似度计算，得到每个第一实体嵌入表示向量与多个第二实体嵌入表示向量之间的相似度；基于相似度排序结果进行实体对齐。该方法基于生成对抗网络将处理数据表示为嵌入向量，大大提高了实体嵌入表示的准确性，同时提高了后续实体对齐的效率。
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公开(公告)号：CN118972667B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411432446.1
申请日：2024-10-14
Applicant: 湘江实验室
IPC: H04N21/4402 , G06N20/00 , H04N7/01
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于深度强化学习的视频插帧任务调度方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，对视频数据进行解码得到不同视频帧组并进行插帧算法类型划分，得到视频帧组特征信息向量；步骤2，获得算力设备性能指标向量；步骤3，基于视频帧组特征信息向量和算力设备性能指标向量，采用强化学习对不同视频帧组分配算力设备；步骤4，从各算力设备得到插帧结果，将插帧结果插入视频帧之间，得到完整插帧视频组，对其进行编码操作，得到插帧视频数据。通过本发明的方案，提高了任务调度的效率、精准度和适应性。
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公开(公告)号：CN119336900B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411883290.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F16/335 , G06F40/166 , G06F40/284 , G06N5/04 , G06F16/31 , G06F16/34 , G06F16/35
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于层级专家路由模型与CoT推理的检索优化方法，属于数据处理技术领域，具体包括：创建分层知识库；提取分层知识库中每层各个片段摘要并聚类，创建分层语义库；使用分层语义库中各个中心摘要构建层级索引库并结合智能路由机制形成层级专家路由模型；利用层级专家路由模型确定层级索引库中与问题匹配的目标层级索引；将向量化后的问题与目标层级索引进行相似度计算；返回相似度最高的分层语义库下原始文档的片段；利用CoT推理驱动层级切换，最终合并片段返回大模型，生成问题对应的答案。通过本发明的方案，提高了用户查询的响应速度和准确性，实现了检索路径的自适应调整，提升了复杂查询的检索效率和适应性。
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