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[外观设计]书立（藏书楼）-CN202330263949.0有效
发明人：耿国桐;马丹;冯占英;王璇;黄宙峰;刘友良;姚敏;徐文华 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： 06-06 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：书立（藏书楼）。2.本外观设计产品的用途：用于收纳、整理书籍。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状、图案与色彩的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：设计1立体图1。5.请求保护的外观设计包含色彩。6.本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位，省略仰视图;右视图与左视图对称，省略右视图。7.指定设计1为基本设计。
书立藏书楼

[发明专利]一种面向新兴技术预测的佐证事实的抽取方法及系统-CN202010102001.2有效
发明人：毛彬;罗准辰;郑安庆;罗威;谭玉珊;田昌海;叶宇铭;宋宇;吴叔義 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2020-02-19 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向新兴技术预测的佐证事实的抽取方法及系统，所述方法包括：针对新兴技术构造一条辅助声明，构建佐证数据的语料文档集；进行关键词匹配，得到候选文档集合；计算候选文档集合中每个文档和辅助声明的语义匹配系数和语义相关系数，根据语义匹配系数进行阈值过滤，根据语义相关系数进行排序，获得K个最相关文档；对K个最相关文档的所有句子构建句子集，计算每个句子和辅助声明的语义匹配系数和语义相关系数，根据语义匹配系数进行阈值过滤，根据语义相关系数进行排序，获得L条佐证句子；根据四个特征维度进行特征提取，获取每个句子的特征表示；将L条佐证句子和特征表示输入训练好的排序模型，输出经过排序的结果句子集。
一种面向新兴技术预测佐证事实抽取方法系统

[发明专利]一种基于定界算法的武器装备采购供应商选择方法及装置-CN202010206508.2有效
发明人：李晓松;李增华;曾昊;郭全魁;周静;蒋玉娇;彭欣然;刘天;雷帅 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06Q30/0282 文献下载
摘要：本发明提供一种基于定界算法的武器装备采购供应商选择方法及装置，所述方法包括：从存储有武器装备采购历史数据的数据库获取武器装备采购历史数据，提取所述武器装备采购供应商的关键特征；计算所述武器装备采购供应商的关键特征武器装备报价X5、武器装备采购供货时间X7的数值，计算武器装备采购综合效益的数值；建立武器装备采购供应商选择线性规划模型，建立标准形式的武器装备采购供应商选择线性规划定界算法方程；求解所述武器装备采购供应商选择线性规划模型，并在满足预设条件时结束计算。根据本发明的方案，结合历史数据对本次武器装备采购提供参考，并结合模型计算，有效提高了求解武器装备采购供应商选择的质量、效率，结果准确。
一种基于定界算法武器装备采购供应商选择方法装置

[发明专利]一种基于wikidata的知识体系自动构建方法与系统-CN201911356255.0有效
发明人：毛彬;罗威;谭玉珊;罗准辰;田昌海;叶宇铭;宋宇 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于wikidata的知识体系自动构建方法与系统，所述方法包括：步骤1)获取种子数据和辐射层级；步骤2)抽取与种子数据相关的wikidata知识条目；步骤3)对wikidata知识条目清洗解析，以主‑谓‑宾三元组的形式存储，并拆分、解析生成知识结构数据，同时根据解析出的关联实体形成辐射实体，生成新的种子数据；若迭代次数未达到辐射层级，进入步骤2)，否则，进入步骤4)；步骤4)将知识结构数据进行封装，确定知识模型层级、属性关系和知识实体，将wikidata知识条目对应到知识实体下，形成知识体系。本发明提出的适用于特定主题/知识实体的知识体系构建方法，为快速掌握、后续深入优化完善知识体系及深入研究该主题/知识实体奠定了基础。
一种基于 wikidata 知识体系自动构建方法系统

[发明专利]一种舰船目标检测方法及系统-CN202310676430.4在审
发明人：吴叔義;朱超;鲁珂琦;刘孟寅;郭秀峰;罗威;侯丽;罗准辰;马雨琪;毛宇成;韩梓航;许哲浩 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心;北京科技大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种舰船目标检测方法及系统，所述方法包括：将待识别的图片输入训练好的舰船目标检测模型执行检测，输出矩形检测框和舰船型号；舰船目标检测模型包括通用目标检测模型和细粒度分类模型；执行检测的过程包括：通用目标检测模型对待识别的图片进行检测，输出矩形检测框和舰船型号；按照矩形检测框裁剪图片中的舰船，将裁剪后的舰船图片统一尺寸，输入细粒度分类模型进行分类，输出修正后的舰船型号；通用目标检测模型的训练方法为噪声抑制训练方法。本发明的优势在于：提升了对舰船型号等外观易混淆、细节差异少的类别检测精度；无需对噪声数据进行标注，简化了训练方法，减少了在无关画面中的误检；使用多线程优化，加快了预测速度。
一种舰船目标检测方法系统

[发明专利]基于大数据和人工智能融合驱动的技术预见方法和系统-CN202310651068.5在审
发明人：锁兴文;耿国桐;李伟伟;席欢;杨阳;原永朋;李敬雪;董艳如 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院;中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于大数据和人工智能融合驱动的技术预见方法和系统，基于需求任务对应的研究领域对象采集候选技术信息，建立需求任务对应的综合候选技术清单；基于预设的遴选指标体系和对应的测度方法，对综合候选技术清单进行优化，确定目标技术清单；获取目标技术清单对应的专家研判信息和技术画像，融合生成目标技术清单的技术评估信息；基于技术评估信息进行情景模拟，根据模拟结果确定技术预见结果，生成技术预见报告。实现技术发现、技术遴选、技术评估、综合研判一体化的严谨完备的技术预见流程，在定量化程度、智能化水平和科学化深度上均有提升，在技术预见领域体现了大数据和人工智能深度结合、人机高效协同的优势。
基于数据人工智能融合驱动技术预见方法系统

[发明专利]一种基于知识扩展的数据框定检索方法及系统-CN202310643896.4在审
发明人：杨锦涛;胡文鹏;谭玉珊 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于知识扩展的数据框定检索方法及系统，所述方法包括：根据选定的关键词进行检索，获取检索结果；当循环次数达到设定值，完成检索，否则继续执行；首次执行时，选定的关键词为用户输入关键词；对检索结果进行挖掘分析，抽取关键词；分析抽取的关键词与选定的关键词的关系以及抽取的关键词之间的关系，根据不同关系类型将抽取的关键词分为多个组；根据不同的分组构建不同的新查询语句，对关键词关系进行有效性验证，将验证有效的关键词放入关键词库中；将关键词库中的关键词作为选定的关键词，设定循环次数增加1，重新执行检索。本发明的优势在于，能够尽可能全面准确的检索返回信息，并解决了检索概念漂移的问题。
一种基于知识扩展数据框定检索方法系统

[发明专利]一种人脸识别和聚类方法及系统-CN202310676420.0在审
发明人：吴叔義;朱超;许哲浩;刘孟寅;郭秀峰;罗威;侯丽;罗准辰;鲁珂琦;马雨琪;韩梓航;毛宇成 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心;北京科技大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种人脸识别和聚类方法及系统，所述方法包括：使用人脸检测模型，输入待检测图片，输出待检测图片中人脸位置的矩形检测框；将矩形检测框裁剪后，进行放大和校正，输入人脸识别模型，输出该人脸图像对应的特征向量，与所有已知身份人脸对应的特征向量进行相似度计算，若相似度小于设定阈值，则该人脸属于未知人脸；使用人脸聚类模型，输入未知人脸，对未知人脸中具有潜在同一身份的人脸进行聚合；所述人脸聚类模型为基于图连接的增量聚类模型。本发明的优势在于：使用基于图连接的增量聚类方法，减少聚类结果更新的计算开销；使用多线程加速、分批聚类的方式，达到精度和速度的平衡。
一种识别方法系统

[发明专利]一种基于神经语言模型的文本异常词识别方法及系统-CN202210237038.5在审
发明人：程佳军;刘奇林;汤珊红;高强;赵瑞芳 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明涉及文本语意理解领域，尤其涉及一种基于神经语言模型的文本异常词识别方法及系统，用于识别网络用语、新词和错别词，所述方法包括：步骤1)采集待识别的文本；步骤2)对待识别的文本采用滑窗的方式确定每个词的上下文词序列；步骤3)将每个词的上下文词序列分别输入预先建立和训练好的识别模型，得到每个词在该上下文词序列下出现的概率；步骤4)对每个词出现的概率和设定的阈值进行比较，判断该词是否为异常词。本发明不需要对异常词进行标记，可在大量无监督数据上进行训练；通过使用大量正负样本预测概率统计的方式确定的异常词和正常词的预测概率阈值具有普适性；使用负采样的方式进行负样本的选择，使训练速度加快。
一种基于神经语言模型文本异常识别方法系统

[发明专利]一种基于正反向长短期记忆网络的文本异常词识别方法-CN202210237039.X在审
发明人：程佳军;游宏梁;赵瑞芳;高强;刘奇林 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明涉及文本语意理解领域，尤其涉及一种基于正反向长短期记忆网络的文本异常词识别方法，所述方法包括：步骤1)采集待识别的文本；步骤2)对待识别的文本进行分词处理；步骤3)将每个词以及该词的上文词序列和下文词序列分别输入预先建立和训练好的识别模型，得到每个词是异常词的概率；步骤4)对每个异常词的概率和设定阈值进行比较，从而识别异常词。本发明能够充分利用词的上文和下文信息，不局限于文本的长度；并且直接从正常文本中通过采样的方式生成大量数据集，不需要对异常词进行人工标记，可在大量无监督数据上进行训练，具有普适性。
一种基于反向短期记忆网络文本异常识别方法

[发明专利]一种基于孪生神经网络的评价指标计算方法-CN202210236793.1在审
发明人：高强;程佳军;游宏梁;汤珊红;魏笑 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明涉及指标评价和机器学习领域，具体指一种基于孪生神经网络的评价指标计算方法，所述方法包括：采集待评价对象的底层指标值，输入预先建立和训练好的评价指标计算模型，得到综合评价值；在所述评价指标计算模型的训练环节构建孪生神经网络，进行自监督学习。本发明使用神经网络训练评价指标计算模型，不需要专家为评价指标主观赋值，综合指标计算更加客观；使用对比的方式标记训练样本，降低了标记难度，有利于提高标记数据量，并且标记样本一致性更高，有利于提升计算模型训练的准确性，使得本方法更具可行性。
一种基于孪生神经网络评价指标计算方法

[发明专利]一种结合命名实体识别的开放域信息抽取方法-CN202110318974.4有效
发明人：胡明昊;罗威;谭玉珊;罗准辰;田昌海;叶宇铭;毛彬;宋宇 -专利权人：胡明昊;中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合命名实体识别的开放域信息抽取方法，所述方法包括：将待抽取的句子输入预先建立和训练好的三元组谓词抽取器，输出谓词短语；将谓词短语和待抽取的句子输入预先建立和训练好的三元组要素抽取器，输出三元组要素短语的位置；三元组要素包括：主语、宾语及定语；将三元组要素抽取器中获取的序列隐状态表示和三元组要素短语的位置，输入预先建立和训练好的命名实体识别器，输出三元组要素短语的命名实体类别；其中，三元组谓词抽取器用于抽取输入句子中出现的三元组涉及的谓词；三元组要素抽取器用于抽取输入句子中出现的三元组涉及的要素短语；命名实体识别器用于识别三元组要素短语的命名实体类别。
一种结合命名实体识别开放信息抽取方法

[发明专利]一种宽带上行链路的资源分配方法-CN202010527537.9有效
发明人：高原;李向阳;王景;王平;尹峻松;曹江 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04W28/20 文献下载
摘要：本发明属于网络通信技术领域，具体公开了一种宽带上行链路的资源分配方法，包括宽带上行链路资源分配系统，宽带上行链路资源分配系统包括基站端和移动端，其中移动端通过上行控制单元发送宽带请求信号，且基站端将按照预定的宽带上行链路资源分配系统进行上行宽带的资源分配，且每个移动端单次传输请求信号时，将通过发送允许信号分配其资源占比结果，且移动端在获取分配宽带资源后，发送数据；本发明提出的宽带上行链路资源分配系统，依据将移动端业务分配为恒定速率单元、实时变速单元和非实时变速单元，三个业务管理端口进行对应运行，极大的增加了系统资源的分配率。
一种宽带上行资源分配方法

[外观设计]胶带纸（古代兵器）-CN202330068238.8有效
发明人：耿国桐;马丹;冯占英;李芳薇;刘友良;徐文华;冯媛媛;齐凤青 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： 05-04 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：胶带纸（古代兵器）。2.本外观设计产品的用途：用于物品的粘贴和装饰。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。5.请求保护的外观设计包含色彩。6.其他需要说明的情形其他说明：A部放大图为主视图中A部分的局部放大图；B部放大图为主视图中B部分的局部放大图；C部放大图为主视图中C部分的局部放大图；D部放大图为主视图中D部分的局部放大图；E部放大图为主视图中E部分的局部放大图；F部放大图为主视图中F部分的局部放大图；G部放大图为主视图中G部分的局部放大图；H部放大图为主视图中H部分的局部放大图；I部放大图为主视图中I部分的局部放大图；J部放大图为主视图中J部分的局部放大图；K部放大图为主视图中K部分的局部放大图。
胶带古代兵器

[发明专利]一种基于多因素混合推理人员编现匹配程度动态计算方法及装置-CN202310194823.1在审
发明人：李晓松;林晗;孙亚洲;吕彬;袁晶晶;庄蓓蓓 -专利权人： 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/067 文献下载
摘要：本发明适用于运筹学和人员编现问题领域，提供了一种基于多因素混合推理人员编现匹配程度动态计算方法及装置，所述方法包括：S1.自动获取和提取人员编现关键特征；S2.计算人员编现关键特征动态匹配率；包括计算当前实有人员等级低于编制人员等级时，在未来一定时间内，实有人员等级调整后能够满足编制等级要求对人员编现匹配程度的影响参数；或者当前实有人员等级高于编制人员等级，在未来一定时间内，该实有人员能够完成编制等级任务工作对人员编现匹配程度的影响参数；S3.计算人员编现匹配程度。本发明能计算出人员等级调整、年龄变化等对匹配程度影响和作用，为长远规划人员结构调整和优化提供了量化支持。
一种基于因素混合推理人员匹配程度动态计算方法装置

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