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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117875326A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410052509.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/237 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于词汇增强的司法命名实体识别方法。该方法使用司法文书数据集，通过引入基于词汇增强的字词网格结构，实现字词的联合嵌入以及多特征嵌入，能够提取字符在句子中的语义特征，从而融合汉字的字词特征和语义信息，获得更多的信息，进而得到全局最优系列标签。解决了传统中文命名实体识别模型难以迁移到司法领域以及在文本中仅使用字符向量表达存在的局限性。相较于传统的方法，本发明实现字词的联合嵌入以及多特征嵌入，融合汉字的字词特征和语义信息，提高了司法实体识别的有效性和准确性。
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公开(公告)号：CN116050937A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310191397.6
申请日：2023-03-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明属于目标威胁度评估技术领域，具体涉及一种基于熵权法和TOPSIS法的多航迹目标威胁度评估方法。为针对低空空域中“低慢小”目标飞行器进行防御控制，结合熵权法和TOPSIS法的优势，本发明提供了一种基于熵权法和TOPSIS法综合的多航迹目标威胁度评估方法。该方法能够有效对低空空域中的多航迹目标进行威胁度评估，有助于完善和优化城市安防建设。
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公开(公告)号：CN118964403A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410991235.5
申请日：2024-07-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/28 , G06F18/23213 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于数据库管理系统查询优化技术领域，具体涉及一种基于注意力机制和数据感知的基数估计优化方法。本发明提出了一种数据感知的双注意力模型，集成了位置注意力模块和交叉注意力模块，然后采用了基于贝叶斯神经网络的学习能力策略，通过蒙特卡洛dropout方法对模型不确定性进行量化，有效提升了模型对多样化数据分布的适应性和泛化能力，最后设计了主动学习数据采样策略，能够智能筛选出对模型训练最为关键的数据样本，优化学习过程，提高预测的准确性，通过集成学习策略，融合了通过不同数据采样策略获得的多个模型，构建了一个强大的集成模型，进一步提升了模型在多种查询工作负载下的泛化能力和稳定性。
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公开(公告)号：CN117931851A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410113911.9
申请日：2024-01-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/2452 , G06F18/214 , G06F40/30 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于图注意力扩散的Text‑to‑SQL方法。本发明在异构图构建时，采用了SDP语义分析，丰富了建图结果，获得了更多有利的边关系。在关系图注意力网络中，增加了注意力扩散机制，将单挑节点之间的注意力扩散为多跳节点之间的注意力，加强了模型的考虑范围，使得模型在跨领域的情况下也能获得很好的效果。
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公开(公告)号：CN116304980A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310211615.8
申请日：2023-03-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/231
Abstract: 本发明属于多传感器信息融合技术领域，具体涉及一种基于分层聚类与豪斯多夫距离的多传感器航迹融合方法。本发明主要包括：输入各个数据源获取的实时数据，对各个数据源的实时数据进行预处理，基于分层聚类与豪斯多夫距离的关联算法来进行航迹关联，最后航进行迹融合。本发明的方法能够较好地对低慢小目标航迹进行融合，从而预测到较为精确的航迹方向。
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