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公开(公告)号：CN118279785A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410216627.4
申请日：2024-02-27
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/50 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算设备的多路视频流目标识别方法，使用多线程接入多路视频流，对多个目标检测模型调用多进程并行加速目标识别，并根据用户需求，将所得到的识别结果进行灵活度较高的自定义综合判定，实现对视频流的实时分析，并提供相应的告警分析数据和实时识别视频流。
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公开(公告)号：CN116908579A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310784507.X
申请日：2023-06-29
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱与图神经网络的电网故障诊断方法,包括以下步骤:步骤S1：构建原始语料库；步骤S2:基于原始语料库构建预设词典；步骤S3:基于预设词典和viterbi算法进行字符分解聚类即分词处理，对分词后的文本进行去重过滤，构建告警信息故障分词库；步骤S4:基于告警信息故障分词库，构建相关性矩阵；步骤S5:基于相关性矩阵，提取三元组，并基于Neo4j图形数据库，建立基于告警信息的知识图谱；步骤S6:基于图神经网络CompGCN模型，构建并训练的得到电网故障诊断模型；步骤S7:将待查询告警信息输入基于电网故障诊断模型，获取故障诊断结果。本发明能够快速获取故障诊断信息，并直观提供给调控人员进行分析决策，有效提高电网故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN116758907A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311035254.2
申请日：2023-08-17
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G10L15/06 , G10L15/18 , G10L15/22 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种小样本语义理解训练方法及系统，具体涉及样本训练技术领域，包括数据处理模块以及与数据处理模块通讯连接的信息采集模块、信噪比较模块、样本标记模块以及效果判断模块；将样本偏离评估值和信噪偏移指数通过归一化处理计算得到样本有效性评估系数并通过样本有效性评估系数和有效性评估阈值的比较来判断样本的有效性，避免无效样本对训练效果的不利影响，提高语义理解训练的效率和准确性；根据生成的第一训练效果不佳信号、训练效果正常信号以及第二训练效果不佳信号，可以对同一批次的训练效果的有效性进行评估，以确定该批次的样本差异程度是否符合要求，从而为语义理解的样本训练的效率和实用性提供帮助。
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公开(公告)号：CN115756833A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211386537.7
申请日：2022-11-07
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种面向多重异构环境下AI推理任务调度的方法与系统，采用容器化技术、边缘计算框架，完成与多种国产化边缘硬件的兼容适配，支持节点容器化、模块化配置模式，同时允许用户自定义功能模块镜像以打造独有的边缘计算，支持边缘硬件灵活配置。基于云原生为底座，通过监控技术计算算力的占用率，对AI算法任务进行评估，结合调度策略实现推理任务的合理调度。
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公开(公告)号：CN118607579A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410761687.4
申请日：2024-06-13
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统，其中方法包括：将分析提示与技术文档输入大语言模型，生成现有机器学习算法的分析结果；基于分析结果，利用大语言模型挖掘潜在的创新点；利用大语言模型通过使用元学习策略，生成新的机器学习算法；结合大语言模型与模型解释工具所述机器学习算法的特征贡献度；利用大语言模型生成模型融合策略，组合多个新生成的机器学习算法的预测结果；利用大语言模型自动生成特征工程策略，将生成的特征工程策略输入自动化特征工具进行特征提取；利用训练与验证数据集对最终的机器学习算法进行训练与评估。本发明通过利用大语言模型分析现有机器学习算法，提高机器学习算法的性能和准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118070870A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410475587.5
申请日：2024-04-19
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06N3/092 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06F40/284 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于用户反馈强化学习的电力专业大模型优化方法，包括以下步骤：步骤S1:获取多源异构电力数据，并预处理；步骤S2:基于预训练的通用大模型和中文词表扩充的大模型，作为基础模型进行微调，将预处理后的多源异构电力数据输入到模型中进行端到端的训练，以学习数据之间的关联和模式，得到初步电力专业大模型；步骤S3:引入领域专家知识数据集，通过迁移学习，将领域知识融入初步电力专业大模型中；步骤S4:设计可控的输入输出接口，并引入用户反馈作为奖励信号，根据电力专业大模型的输入输出接口，自主调节模型输出，优化模型性能。本发明能够充分利用多源数据、领域专家知识和用户反馈，提高模型的准确性、可解释性和个性化服务水平。
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公开(公告)号：CN116881406B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311154002.1
申请日：2023-09-08
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/903 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种多模态智能文件检索方法及系统，涉及资源检索技术领域；包括以下步骤：通过采集文本模态数据的多项数据信息，文本模态检索后用户产生的资源反馈信息，将多项数据信息中文本涵盖信息以及检索热度信息生成文本达标指数，根据生成的文本达标指数与设置的文本达标阈值进行对比，对文本模态数据的状态进行评估，从而确定了文本模态数据的状态情况，再根据资源反馈信息中检索浏览信息与点击波动信息进行分析，生成检索调控指数，根据检索调控指数，对检索结果进行分析，根据分析结果重新调整检索方式，从而减少了多模态数据检索开始时过多的资源供给浪费情况，实现了智能检索。
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公开(公告)号：CN117035078A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310979635.X
申请日：2023-08-03
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
Abstract: 本发明涉及一种多模态知识图谱统一表示学习框架，包括以下结构：知识图谱数据处理模块，对输入的知识图谱数据集进行预处理；知识图谱数据采样模块，根据知识图谱数据集中的数据生成训练模型所需的正样本和负样本；基础知识表示模型支持库，通过基础知识表示模型支持库和知识图谱数据集构建和评估知识表示模型；基础知识表示模型支持库包括基础模型库、损失函数库和模型评估函数库；知识表示模型训练支持工具，知识表示模型训练支持工具用于辅助构建、训练和评估知识表示模型。本发明支持知识表示学习的便捷开展的多种采样器，大大简化了多模态知识表示学习的研究和开发过程。
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公开(公告)号：CN116243934A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310021265.9
申请日：2023-01-06
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F8/61
Abstract: 本发明涉及一种基于命令行的人工智能模型部署及调用方法，包括以下步骤：建立资源服务器，在资源服务器收集并存储原始数据资源和人工智能模型资源，并在资源服务器上部署资源调用接口；在资源层建立高性能服务器，在高性能服务器构建模型训练任务，调用资源服务器中的原始数据资源和人工智能模型资源完成模型训练任务，得到训练好的人工智能模型；将人工智能模型按照指定格式的目录结构进行编排并打包为Docker镜像并上传至位于服务层的Docker私服仓库；在服务层设置模型调用接口，包括命令行组件和python接口组件；在客户端工具上通过命令行工具和python库匹配和调用模型服务。
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公开(公告)号：CN116703128B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310979904.2
申请日：2023-08-07
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及电力调度技术领域，公开了一种适用于电力调度的自然语言处理方法，包括：采集发电单元数据生成发电单元特征向量；基于线路布局图来构建知识图谱，输入第一神经网络，输出下一时间点的并网点电压，生成损失值，反向传播更新参数特征向量，然后将更新后的参数特征向量重新输入第四隐藏层；直至第一神经网络输出的下一时间的并网点电压与标定并网点电压的差值小于预设值，将最后一次输入的参数特征向量的分量分别生成一个调度参数作为对应的发电单元所需要输出的无功功率，本发明通过深度学习的方法来为每个发电单元生成有关无功的调度参数，能够利用发电单元自身能够产生的无功来调整发电系统的功率平衡。
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