专利名称
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]数据处理方法、装置及设备-CN202310264152.1在审
  • 孙清清;邹泊滔;张晨景;张天翼;王爱凌 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2023-03-10 - 2023-06-23 - G06F18/22
  • 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备,其中,该方法包括:获取待检测的第一实体对;基于预设模型搜索空间,生成待训练的匹配模型,并将所述第一实体对输入所述匹配模型,得到所述第一实体对的预测匹配度;基于预设匹配度阈值和所述第一实体对的预测匹配度,从所述第一实体对中选取目标实体对,并获取所述目标实体对的标注匹配度;基于所述目标实体对的标注匹配度和所述目标实体对的预测匹配度,对所述匹配模型进行迭代训练,得到训练后的匹配模型,所述训练后的匹配模型用于确定实体对中的数据是否表征同一实体
  • 数据处理方法装置设备
  • [发明专利]嵌套实体识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310613596.1在审
  • 刘羲;舒畅;陈又新 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2023-05-26 - 2023-08-22 - G06F40/279
  • 本发明涉及用于数字医疗领域的自然语言处理技术,揭露一种嵌套实体识别方法,包括:对历史文本数据编码得到编码数据向量,对编码数据向量和历史文本数据的位置信息拼接为拼接向量序列;搜索拼接向量序列对应的最终优化向量,将最终优化向量输入初始实体识别模型进行嵌入实体识别,得到实体预测结果;根据二维向量边界映射的边界特征向量和实体预测结果构建标准损失函数,利用标准损失函数对初始实体模型进行模型训练,得到标准实体识别模型并得到待识别句子对应的嵌入实体此外,本发明还涉及区块链技术,编码数据向量可存储于区块链的节点。本发明还提出一种嵌套实体识别装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高嵌套实体识别的准确度。
  • 嵌套实体识别方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种知识图谱分析系统及方法-CN202210168248.3在审
  • 汪德嘉;王淦 - 江苏通付盾科技有限公司
  • 2022-02-23 - 2022-05-27 - G06F16/248
  • 本申请提供一种知识图谱分析系统及方法,包括根据业务场景及业务数据分析出业务场景中的实体和关系;根据实体和关系建立实体模型和关系模型,及将实体模型和关系模型存储在Neo4j中;分析实体模型和关系模型,得到分析结果,将分析结果以图形的形式展现,生成业务场景的图形分析数据;即时保存分析结果和图形分析数据,生成知识图谱分析图,及将知识图谱分析图存储在MySQL中。本申请采用MySQL和Neo4j混合存储技术,解决了传统数据库中无法灵活改变实体和关系的属性、数据查询效率低的问题,通过二维图展示业务关系,可以发现正常逻辑业务中的异常信息,还可以应用图计算算法发现业务实体的深层次关联关系
  • 一种知识图谱分析系统方法
  • [发明专利]一种数控机床领域知识图谱及其构建方法-CN202310250891.5在审
  • 杨海龙;李名雪;杜宝瑞;姚俊;李恺伦;张晓峰;李浩 - 中国科学院工程热物理研究所
  • 2023-03-15 - 2023-05-30 - G06F40/289
  • 本发明公开了一种数控机床领域知识图谱及其构建方法,包括数控机床数据采集;基于多种分词策略构建实体语料库;面向实体语料库构建实体本体库;基于实体共现定义实体实体之间的关系;设计辅助标记平台、标注实体与关系;主动学习模块对实体精度和关系精度进行可视化,面向低精度类别补充相关标记样本;基于图拓扑自监督模型、文本表征自监督模型、图拓扑混合文本表征自监督模型多通道消融数据融合;基于图数据库的大规模知识图谱节点存储;基于前端预加载技术实现的大规模前端图谱可视化;基于知识图谱表征模型、图拓扑自监督模型、文本表征自监督图拓扑混合文本表征自监督模型的多通道节点搜索实现方案进行前端可视化数据聚焦办法。
  • 一种数控机床领域知识图谱及其构建方法
  • [发明专利]BIM模型轻量化导出方法及系统-CN202010470515.3有效
  • 郑水清;高常忠;苑仁路;曾诗意;张斌;王曙光;尚坤;韩晓冬 - 北京朔方天城智能科技有限公司
  • 2020-05-28 - 2023-03-28 - G06F30/13
  • 本发明提出一种BIM模型轻量化导出方法及系统,其中方法包括:遍历BIM模型的所有部件,以获取BIM模型中的各实体部件的属性信息,并将属性信息存入导出数据库;根据属性信息分析各实体部件的形状,以将实体部件至少分为简单实体部件和复杂实体部件;根据简单实体部件的形状对简单实体部件进行分类,并根据BIM模型的族类型和属性信息对复杂实体部件进行分类;针对每一个分类类型,从中任意选取一个部件作为基准部件,根据属性信息计算分类类型中其他部件与基准部件的修正矩阵;并根据修正矩阵对导出数据库进行部件属性去重复处理;根据导出数据库对BIM模型进行导出。本发明提供的技术方案能够决现有的BIM模型导出方法导出数据大、导出效率低的问题。
  • bim模型量化导出方法系统
  • [发明专利]基于变电站的数字三维模型向施工模型转换方法和装置-CN202010014601.3有效
  • 武梦园;王磊;李达峰 - 北京博超时代软件有限公司
  • 2020-01-07 - 2023-08-04 - G06T17/10
  • 本申请涉及一种基于变电站的数字三维模型向施工模型转换方法,包括:读取当前加载的GIM模型模型文件,由模型文件中获取GIM模型所包含的各实体实体数据;对实体数据中的顶点信息进行转换,将实体数据中的顶点信息转换为三维向量格式的顶点坐标;采用矩阵变换公式对各顶点坐标进行变换,得到变换后的顶点坐标;将变换后的顶点坐标以及实体数据中除顶点之外的其他数据加载至施工平台中,生成相应的施工模型。其通过对设计阶段生成的GIM模型进行转换以得到施工阶段所需要的施工模型,相较于相关技术中重新建立相应的施工模型的方式,有效减少了施工模型的获取时间,提高了施工模型的获取速率。
  • 基于变电站数字三维模型施工转换方法装置
  • [发明专利]一种基于小样本学习的环评领域命名实体识别技术-CN202210872873.6在审
  • 张建兵;王久亮;褚有刚;黄书剑;戴新宇;陈家骏 - 南京大学
  • 2022-07-21 - 2022-11-01 - G06F40/295
  • 本发明公开了一种基于小样本学习的环评领域命名实体识别技术,包括:获取环评领域文件中的语料并预处理;对预处理后的语料进行人工标注,得到人工标注样本和未标注样本;人工收集并整理环评领域中的实体,以词表的形式保存到实体库;对实体库进行扩充;建立命名实体识别模型;利用人工标注样本和未标注样本分阶段训练命名实体识别模型;得到训练好的命名实体识别模型;在预测阶段,利用扩充后的实体库修正命名实体识别模型的预测结果。本发明综合利用少量人工标注样本和人工整理的实体库作为监督信号,分阶段逐步扩展伪标签数据,利用混合数据提高模型的泛化能力,以较少的人工标注的数据即可训练出较为高效的NER模型
  • 一种基于样本学习领域命名实体识别技术
  • [发明专利]一种基于编码器的医学实体对齐方法和系统-CN202310200337.6在审
  • 高希余;吴军;寇燕明;张述睿 - 众阳健康科技集团有限公司
  • 2023-02-27 - 2023-05-30 - G06F40/295
  • 本发明提出了一种基于编码器的医学实体对齐方法和系统,该方法包括:建立医学实体标准名称与别名的数据集;对数据集进行预处理,预处理过程为:在对别名去重后使用医学实体标准名称和去重后别名构造训练数据;采用训练数据训练基于深度学习的医学实体对齐模型,在模型收敛时得到最终医学实体对齐模型,采用最终的模型将别名对齐到标准名称。医学实体对齐模型包括编码器和解码器;编码器用于编码标准名称数据集;解码器采用GRU对别名进行解码,计算别名对应标准名称的概率向量,得到别名对应的标准名称。基于该方法,还提出了一种基于编码器的医学实体对齐系统。本发明引入医学文本字向量和词向量,丰富了文本特征,提高了医学实体对齐准确率。
  • 一种基于编码器医学实体对齐方法系统
  • [发明专利]基于深度学习的轨道交通规范关系抽取方法-CN202010355573.1有效
  • 黑新宏;董林靖;朱磊;赵钦;王一川;姚燕妮;焦瑞;方潇颖;彭伟 - 西安理工大学
  • 2020-04-29 - 2023-06-02 - G06F16/951
  • 本发明基于深度学习的轨道交通规范关系抽取方法,包括获取带有人工标注的有标签数据,对标签数据进行规范向量表示,将向量化数据输入到GRU模型中进行实体实体间关系特征提取,对提取的实体实体间关系进行训练,生成实体识别模型实体间关系抽取模型,使用Softmax和Cross‑Entropy函数结合的方式对提取的实体间关系特征进行关系分类,评估关系分类结果,根据未分类成功的实体间关系优化实体间关系抽取模型,将待检测轨道交通规范语料输入实体间关系抽取模型中,即输出待检测轨道交通规范语料中的实体间关系。采用本方法能够抽取中文轨道交通设计规范中实体间关系,从而提高建筑领域从业人员对轨道交通规范的查询速率。
  • 基于深度学习轨道交通规范关系抽取方法
  • [发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110571687.4在审
  • 吴辰侣;刘明鑫 - 未鲲(上海)科技服务有限公司
  • 2021-05-25 - 2021-08-24 - G06F16/28
  • 本申请涉及研发管理,公开了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质,该方法包括:从第一消息队列中获取第一任务数据,第一任务数据为预先定义的任务数据;从第二消息队列中获取第二任务数据,第二任务数据为执行第一任务数据时的数据;根据第一任务数据和第二任务数据生成图模型,图模型包括至少两个实体、至少两个实体中不同实体之间的关联关系以及至少两个实体中每个实体的访问信息;根据图模型确定至少两个实体中存在故障的第一实体以及第二实体,其中,第一实体根据第一实体的访问信息确定,第二实体根据第一实体与第二实体之间的关联关系确定。实施本申请实施例,可以确定出存在故障的多个实体
  • 一种数据处理方法装置电子设备存储介质

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