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公开(公告)号：CN118296387A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410718037.1
申请日：2024-06-05
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/35
Abstract: 基于模型双向迭代的训练样本的优化方法及其优化系统，涉及模型的样本训练领域。为了解决现有的小模型表达能力差、无法理解复杂问题、大模型处理速度慢、成本高的缺陷，本发明将提示词库输入到大模型中输出标签集合；生成训练样本集合；将标签集合和总训练样本集合输入下游小模型进行任务训练，获得下游任务模型；将验证结果错误对应的真实数据与训练样本集合进行组合，过滤劣质数据，优化训练样本集合；重复优化直到通过率达到预设阈值时完成第一次数据质量优化迭代，增加训练样本的数量重复优化迭代，直到所有标注的真实数据的验证通过率均达到预设阈值时，获得验证通过的下游任务模型。本发明主要用于优化模型的训练样本方法。
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公开(公告)号：CN119440592A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510044880.0
申请日：2025-01-13
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
Inventor： 郇长武 , 张建杰 , 张山 , 陈本权 , 詹明霞 , 刘朋 , 赵传征 , 张梦凡 , 郑彬 , 杜洋 , 李更林 , 张承武 , 慕小龙 , 宋富奎 , 胡尧 , 徐祥洲 , 索河川 , 郝培昊
Abstract: 一种自动化运维部署联动工单任务的管理方法及其管理系统，涉及主流软件系统运维部署自动化领域。为了解决现有的系统升级部署需要人工部署、且缺乏部署管理审批、无法留存上线记录、无法匹配复杂部署场景的缺陷，导入程序的升级包，自动解析所述升级包中的升级内容，归档管理并进行表单化展示；根据所述升级内容，结合工单任务及审批状态，自动下载并调用服务器或云平台相关接口在指定目标服务器或数据库上完成相关备份和升级；将备份和升级的执行过程和结果在系统中归档保存和展示，并形成书面报告。本发明主要用于对系统升级的自动化运营运维部署。
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公开(公告)号：CN119168161A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411595029.9
申请日：2024-11-11
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06Q50/40 , G06N3/006 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/10 , G06N3/0985
Abstract: 一种交通运输业碳排放预测方法及其系统，涉及交通运输业碳排放预测领域。为了解决现有的模型不能应对多维度、多变量的复杂场景、现有模型的预测精度低、适用范围窄、泛化能力差的缺陷，本发明分析影响因素，基于STIRPAT模型分析影响因素；通过逐步回归分析法筛选影响因素，并将符合筛选条件的影响因素作为变量；结合自上而下法来对省级交通运输业能源消耗产生的碳排放总量进行测算；基于CNN‑BiLSTM‑Attention模型构建预测模型，通过历史碳排放量数据对所述预测模型进行优化，利用PSO算法自动调整模型的超参数；对预设年度的碳排放数据进行预测。本发明主要用于交通运输业的碳排放预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118133946B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410551376.5
申请日：2024-05-07
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06N5/02 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F16/48
Abstract: 本发明属于多模态知识对齐技术领域，具体涉及一种多模态知识分层识别和受控对齐方法。所述方法包括：获取业务领域关键词，构建领域词向量模型；对服务场景进行归类，基于领域词向量模型，生成每一类服务场景的向量特征集合；采集多模态知识内容，对所述多模态知识内容进行分层格式化处理，并基于领域向量模型，形成多模态知识的特征集；将生成的多模态知识特征与每一类服务场景的向量特征进行相似度判断，若相似度值大于预设的对齐灰度阈值，则当前多模态知识向与服务场景对齐；重复上述完成多模态知识体系构建。以统一接口融合不同模态，改进多模态知识内容识别和管理的困难。
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公开(公告)号：CN118133946A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410551376.5
申请日：2024-05-07
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06N5/02 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F16/48
Abstract: 本发明属于多模态知识对齐技术领域，具体涉及一种多模态知识分层识别和受控对齐方法。所述方法包括：获取业务领域关键词，构建领域词向量模型；对服务场景进行归类，基于领域词向量模型，生成每一类服务场景的向量特征集合；采集多模态知识内容，对所述多模态知识内容进行分层格式化处理，并基于领域向量模型，形成多模态知识的特征集；将生成的多模态知识特征与每一类服务场景的向量特征进行相似度判断，若相似度值大于预设的对齐灰度阈值，则当前多模态知识向与服务场景对齐；重复上述完成多模态知识体系构建。以统一接口融合不同模态，改进多模态知识内容识别和管理的困难。
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公开(公告)号：CN118780839A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410999141.2
申请日：2024-07-24
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及电力营销稽查技术领域，具体涉及一种基于电力营销平台的智能稽查系统及方法，所述基于电力营销平台的智能稽查系统包括：一个中央监控模块和若干台区监控模块，中央监控模块分别与每一个台区监控模块信号连接，任一台区监控模块用于获取对应台区内用户的用电数据，并根据用电数据判断对应台区是否为异常台区；中央监控模块用于根据异常台区的用电数据，标记异常台区内的异常用户。本发明通过分层监控和集中分析，不仅能够实现不同台区内用户用电数据的实时监控以及异常用电的即时响应，还能够定位到不同台区内异常用户，有效解决了传统稽查方式中效率低、覆盖面有限、准确性不足等问题，为电力企业提供了一个高效且智能的稽查解决途径。
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公开(公告)号：CN118296387B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410718037.1
申请日：2024-06-05
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/35
Abstract: 基于模型双向迭代的训练样本的优化方法及其优化系统，涉及模型的样本训练领域。为了解决现有的小模型表达能力差、无法理解复杂问题、大模型处理速度慢、成本高的缺陷，本发明将提示词库输入到大模型中输出标签集合；生成训练样本集合；将标签集合和总训练样本集合输入下游小模型进行任务训练，获得下游任务模型；将验证结果错误对应的真实数据与训练样本集合进行组合，过滤劣质数据，优化训练样本集合；重复优化直到通过率达到预设阈值时完成第一次数据质量优化迭代，增加训练样本的数量重复优化迭代，直到所有标注的真实数据的验证通过率均达到预设阈值时，获得验证通过的下游任务模型。本发明主要用于优化模型的训练样本方法。
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公开(公告)号：CN117541277A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311290623.2
申请日：2023-10-07
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力营销智能平台，包括管理员需求层，所述管理员需求层用于满足管理员需求；销售员需求层，所述销售员需求层用于满足销售员需求；客户服务需求层，所述客户服务需求层用于满足客户服务需求；设备终端，所述设备终端通过采取高性能专用服务器，并结合不同的运行环境，配置不同的中央处理器、内存和存储设施；本发明的有益效果是：能够为电力企业带来革命性的发展，不仅能够提高电力营销工作质量，还能够不断提高用户满意度，最大限度满足用于用电需求，确保用户用电安全；电力企业借助于网络对电力营销信息系统进行大数据管理，极大地提高了信息安全性，促使电力企业稳定、持久、健康发展。
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