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专利名称
农业 化学；冶金 建筑 机械工程 区域搜索
主分类
A 农业
B 作业；运输
C 化学；冶金
D 纺织；造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种潜在风险人员识别方法-CN202310125342.5在审
  • 杨清鹏 - 广东惠禾科技发展有限公司
  • 2023-02-16 - 2023-06-30 - G06Q50/26
  • 本发明公开了一种潜在风险人员识别方法，包括以下步骤：S1、通过感知设备收集潜在风险人员的感知数据；S2、根据潜在风险人员的感知数据来计算潜在风险人员因子；S3、根据潜在风险人员因子来计算潜在风险人员风险值；S4、判断潜在风险人员风险值是否超出潜在风险人员风险阈值，如果是，则识别为潜在风险人员；其中所述潜在风险人员是指有历史异常行为、多区域出现的人员。本发明能够快速识别潜在风险人员，有效的预防潜在风险人员出现危险行为，节省了多个信息流程。
  • 一种潜在风险人员识别方法
  • [发明专利]聚类方法及装置-CN201810482717.2有效
  • 姚佳 - 广东惠禾科技发展有限公司
  • 2018-05-18 - 2022-03-29 - G06K9/62
  • 本申请实施例提供一种聚类方法及装置，方法包括：读取包括多个样本的待处理数据，并将待处理数据RDD对象；在多个样本中随机地确定第一预设数量个目标样本，将第一预设数量个样本分别作为第一预设数量个簇的聚类中心；在多个样本中除目标样本之外的样本中，随机地确定第二预设数量个样本；针对第二预设数量个样本中的每一个，计算该样本与各簇的聚类中心的距离，将该样本划分到与该样本的距离最近的聚类中心所在的簇；计算每个簇中各样本的平均值作为第一平均值，根据所述第一平均值及该簇的聚类中心的当前值对该簇的聚类中心的值进行更新，直至满足预设条件。如此，能够相对有效地避免得到的结果只是局部最优的。
  • 方法装置
  • [发明专利]摄像头自适应调整方法、装置和摄像头-CN201810614204.2有效
  • 姚佳 - 广东惠禾科技发展有限公司
  • 2018-06-14 - 2021-11-09 - G05B13/04
  • 本发明提供一种摄像头自适应调整方法、装置、摄像头和计算机存储介质，该摄像头自适应调整方法包括：将多个确定的核心状态信息以及相应的初始策略的调整动作输入预先建立的强化学习模型，生成强化学习参数；自动调整时，利用当前的核心状态信息、所述强化学习模型以及所述强化学习参数，获取最优调整动作。本发明的摄像头自适应调整方法，使摄像头可以通过强化学习模型以及强化学习参数，自主判断环境变化的趋势做出相应的调整，降低异常和故障的概率。
  • 摄像头自适应调整方法装置
  • [发明专利]一种无意义句子识别的方法和设备-CN201710255837.4有效
  • 姚佳 - 广东惠禾科技发展有限公司
  • 2017-04-19 - 2021-03-26 - G06F40/211
  • 本发明提出了一种无意义句子识别的方法和设备，其中该方法包括：获取数量超过指定数量的预先确定了有无意义的标本句子；通过对所述标本句子进行特征抽取，获取到基于分词和词性处理得到的特征的概率特征值、以及获取到各类型字词以及标点的字数及字词比例；将所述概率特征值、所述字数以及所述字词比例在逻辑斯特回归模型中训练，得到无意义句子识别模型；当接收到待判断的新句子时，对所述新句子进行特征抽取，并基于所获取到的特征和所述无意义句子识别模型确定所述新句子是否为无意义句子。以此实现了对无意义句子的识别，且还通过标点的字数及字词比例来进行训练，实现了不同场景下对无意义句子的不同标准的识别。
  • 一种无意义句子识别方法设备
  • [发明专利]一种语音识别文本与命令词文本匹配的方法及设备-CN201710849743.X有效
  • 姚佳 - 广东惠禾科技发展有限公司
  • 2017-09-20 - 2020-12-15 - G10L15/26
  • 本发明提出了一种语音识别文本与命令词文本匹配的方法及设备，方法包括：获取通过语音识别得到的文本；对文本进行切词，以生成多个文本词；并对预设的命令词文本进行切词，以生成命令词；确定与各文本词相似度最高的命令词，并以此生成第一对应关系；基于各最高的相似度确定文本与命令词文本的词相似度；确定文本与命令词文本中每个字的拼音；确定与文本中每个字的拼音相似程度最高的命令词中的字的拼音，并以此生成第二对应关系；基于各最高的拼音相似度确定文本与命令词文本的拼音相似度；基于词相似度与拼音相似度确定文本与命令词文本的相似度。本方案，无需标注数据，对语音识别错误的容忍度较高，且保证后续与命令词的匹配。
  • 一种语音识别文本命令匹配方法设备
  • [发明专利]多轮交互信息继承识别方法、装置以及交互系统-CN201611213472.0有效
  • 姚佳 - 广东惠禾科技发展有限公司
  • 2016-12-23 - 2020-09-11 - G06F16/332
  • 本发明涉及信息交互技术领域，尤其是涉及一种多轮交互信息继承识别方法、装置以及交互系统，获取当前用户与机器人的多轮前述交互信息、此轮问题以及当前用户每句话的意图分布；利用预先训练得到的多轮交互信息继承识别模型中的LR模型，对此轮问题进行多轮交互信息继承与否的识别；当识别的识别分数大于预设分数范围时，进行多轮前述交互信息的继承；当识别的识别分数在预设分数范围内时，利用预先训练得到的多轮交互继承识别模型中的规则模型，对此轮问题进行规则匹配，并进行多轮前述交互信息的继承。通过该方法能够对多轮交互信息继承与否进行判断，并在极端与常规的表达方法下，均满足多轮交互信息继承与否的识别。
  • 交互信息继承识别方法装置以及系统
  • [发明专利]一种聊天语料自清洗方法、装置和用户终端-CN201810053728.9有效
  • 姚佳 - 广东惠禾科技发展有限公司
  • 2018-01-19 - 2020-06-19 - G06F16/332
  • 本发明提供了一种聊天语料自清洗方法、装置和用户终端，其中所述方法包括：根据问答对语料的词单元及其词向量构建神经网络模型；根据所述神经网络模型对所述问答对语料进行评估预测，得到预测评估结果；根据所述预测评估结果对所述问答对语料进行语料清洗，得到目标对话语料。本发明所提供方法实现人机交互过程中，对聊天语料的非人工的智能自清洗，可通过语料智能自清洗对海量语料进行筛选，语料清洗效率高、速度快，省去了大量人工参与进行语料筛选清洗的步骤，大大降低了开发成本，为人工智能开发人员的工作带来了极大的方便。
  • 一种聊天语料清洗方法装置用户终端
  • [发明专利]无监督分词模型训练方法及装置-CN201710074389.8有效
  • 姚佳 - 广东惠禾科技发展有限公司
  • 2017-02-10 - 2019-11-15 - G06F17/27
  • 本发明提供一种无监督分词模型训练方法及装置，应用于分词模型，所述分词模型包括一词库，所述方法包括：获取目标训练语句；确定一分词最大字数，将所述分词最大字数作为分词提取字数；从所述目标训练语句中提取文字个数为所述分词提取字数的语句片段做为目标语句片段，将该目标语句片段与所述词库中已存的语句片段进行比对；当所述词库中存在与所述目标语句片段相同的语句片段时，更新所述词库中该语句片段的出现频次，并将该目标语句片段从所述目标训练语句中剔除；重复对目标语句片段的提取及比对的步骤。如此，高效地实现了在无监督的方式下对分词模型进行训练，并且得到分析模型对歧义语句的辨析能力强。
  • 监督分词模型训练方法装置
  • [发明专利]一种基于种子句子的句子模板召回的方法和设备-CN201610950727.5有效
  • 姚佳 - 广东惠禾科技发展有限公司
  • 2016-11-02 - 2019-08-09 - G06F17/27
  • 本发明提出了一种基于种子句子的句子模板召回的方法和设备，具体的，该方法包括：获取数量超过一定数值的与种子句子相关的语料，并确定语料中每个句子的依存句法树；根据依存句法树的结构相似度，基于种子句子的依存句法树的树形结构对语料中每个句子进行召回，确定召回后的句子；对召回后的句子与种子句子进行相关度计算，确定各召回后的句子与种子句子的相关度；基于相关度选取召回的句子作为句子模板。以此使得本发明至少具有以下一个特点：召回句子类型的高丰富度；召回句子基本不存在语法错误；召回句子的组成成分的高丰富度；召回句子的语义偏差很小；召回句子的自带模板化，不需要人工模板化。
  • 一种基于种子句子模板召回方法设备
  • [发明专利]一种目标属性抽取的方法和设备-CN201610950729.4有效
  • 姚佳 - 广东惠禾科技发展有限公司
  • 2016-11-02 - 2019-06-07 - G06F17/27
  • 本发明提出了一种目标属性抽取的方法和设备，其中该方法，包括：根据与目标相关的文本信息生成语义扩展模型和拼音语义扩展模型；其中，所述目标包括已知目标和未知目标；基于所述语义扩展模型和拼音语义扩展模型对已知目标进行处理，生成标注模型；基于所述标注模型以及所述语义扩展模型和拼音语义扩展模型对所述未知目标进行处理，以抽取所述未知目标的目标属性。以此，实现了对目标属性更好地抽取，且具有很好的可移植性以及召回的多样性。
  • 一种目标属性抽取方法设备
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