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[发明专利]一种利用语义模糊搜索对写作素材进行智能检索的系统及方法-CN202010094106.8有效
发明人：裴正奇;彭陈;段必超;于秋鑫;朱斌斌 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2020-02-15 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用语义模糊搜索对写作素材进行智能检索的系统及方法。该系统可以根据应试场景、用途、格式等因素，进行针对性的高权威与高品质的素材采集，可以更好的保证用户所需求的品质；语义搜索模块的引入，充分的考虑了语义问题，使用分层计算语义相似度的方式高效的判断语句之间的语义相似度大小，大大提高了搜索匹配的准确度；将素材库的各个素材的内容根据终止符进行单句拆分，根据请求字符段的长度进行分组，这种素材库句向量的预处理方法，显著提高了运算速率；根据用户输入的期望语句，按照语义关联度进行排序同时显示出多个检索结果，并允许用户根据各个输出结果查看素材原文，让用户可以有更加全面的选择。
一种利用语义模糊搜索写作素材进行智能检索系统方法

[发明专利]一种智能学习内容推送方法及系统-CN201911362530.X有效
发明人：裴正奇;段必超;朱斌斌;黄梓忱 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N3/008 文献下载
摘要：本发明提出一种智能学习内容推送方法和系统，引入了机器学习的先进算法，将单词特征，用户特征，外部特征，以及记忆特征等变量进行训练，得出一套机器学习模型，实时更新用户的学习推送方案。对每个人因材施教，实时动态推送最适合该用户的个性化定制记单词方案以及规划。
一种智能学习内容推送方法系统

[发明专利]一种基于机器学习模型的场景变量自动化深度挖掘引擎系统-CN201911245813.6有效
发明人：裴正奇;段必超;刘东来;黄梓忱 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2019-12-07 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习模型的场景变量自动化深度挖掘引擎系统，包括HDPP数据协议，所述HDPP数据协议通过前端操作界面引导用户按照协议规定进行数据录入，且需保证录入的数据完全符合HDPP数据协议要求，通过HDPP数据协议将用户产生的拥有若干场景变量的历史数据，转化为静态场景数据，用户通过HDPP数据协议来定义自己场景的变量画像，所述HDPP数据协议处理后的静态场景数据通过模型处理库输入到所有内置模型中，得到的相关变量值作为输出；给出了一种不需要任何人工智能技术基础便能轻松使用机器学习、数据挖掘与变量预测的手段去完成任意场景的相关任务需求。
一种基于机器学习模型场景变量自动化深度挖掘引擎系统

[发明专利]一种基于启发式线性变换的语义编码无损压缩系统及方法-CN202110289154.7有效
发明人：裴正奇;王树徽;黄梓忱;朱斌斌;于秋鑫;段必超 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明属于语义编码无损压缩技术领域，尤其涉及一种基于启发式线性变换的语义编码无损压缩系统，包括检索文本集和候选文本集，所述检索文本集和候选文本集发射端信号连接有深度学习语言模型接收端，所述深度学习语言模型发射端信号连接有检索文本Q和候选文本D接收端，所述候选文本D发射端信号连接有编码储存接收端。该基于启发式线性变换的语义编码无损压缩系统及方法，利用深度学习语言模型对文本进行编码(encoding)，得到各个文本的编码表征(embedding)，并利用夹角余弦值、欧几里得距离等方法求出检索句与各候选文本(待被检索句检索的文本)之间的语义相似度，并以此进行排名，得到语义搜索结果。
一种基于启发式线性变换语义编码无损压缩系统方法

[发明专利]一种用于快速计算矩阵乘法的光学装置-CN202110283185.1有效
发明人：裴正奇;朱斌斌 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明涉及光学计算技术领域，且公开了一种用于快速计算矩阵乘法的光学装置，包括以下步骤：S1：搭建光学装置：搭建若干组由光导材料制成的圆盘形状的光导圆盘。该一种用于快速计算矩阵乘法的光学装置，通过其适用于待乘矩阵规模较大且为固定值的场景，例如在信息检索场景，待检索的信息往往被表达为矩阵(m远大于n)，该矩阵为固定量，唯有使用者的检索语句对应的矩阵为变量(矩阵Q的规模往往远小于矩阵C)，一旦将矩阵C在各光导圆盘中的参数计算好，以后的矩阵相乘过程中便无需进行二次计算，能够将矩阵乘法的计算耗时缩短至微秒级以内，且耗时不会随着矩阵C(待检索信息)规模的增长而变长。
一种用于快速计算矩阵乘法光学装置

[发明专利]一种支持语义联想的轻量级文本模糊搜索的方法-CN201911331527.1有效
发明人：裴正奇;黄梓忱;段必超;段朦丽;朱斌斌 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2019-12-21 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种支持语义联想的轻量级文本模糊搜索的方法，包括。模糊度较高，本发明改进了传统语句检索算法，可以将与目标语句完全一致和相似度高的语句检索出来，并且可灵活调节与目标语句的近似值；运算速度快：摒弃了传统的暴力枚举算法，使用“语义图谱”、“卷积”、“动态规划”等方法，优化了搜索过程，极大的提高了搜索速度；系统轻：减少系统大小，针对轻量级用户和使用场景进行了内部外部优化，对整个计算过程优化，减少内存负担。本发明还提供了一套无需现场运算的联想模式，用户在模糊搜索是可以调用联想模块，但无需占用本地计算能力；系统灵活，易于用户针对不同应用进行灵活调用：整个算法模块进行了接口封装。
一种支持语义联想轻量级文本模糊搜索方法

[发明专利]一种以场景变量作为构成元素与交互单元的机器学习方法-CN201911340899.0有效
发明人：裴正奇;段必超;朱斌斌;黄梓忱 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种以场景变量作为构成元素与交互单元的机器学习方法，其特征在于，包括场景搭建、场景数据录入、机器学习模型训练、机器学习模型应用展示展示。本发明降低使用者使用和学习机器学习模型的门槛，使机器学习成为普罗大众可以在生活中使用的工具。本发明创造了能够充分描述且搭建业务场景的较通用模式，摒弃了不具备较强通用性的传统场景搭建模式，将针对机器学习模型的业务场景建模的过程精简化。本发明将业务场景以变量的形式进行规范化、系统化，降低了用户的维护难度，提高了场景的清晰度。
一种场景变量作为构成元素交互单元机器学习方法

[发明专利]基于句级深度学习语言模型的语义模糊搜索的方法-CN201911328556.2有效
发明人：裴正奇;段必超;黄梓忱;朱斌斌;段朦丽;于秋鑫 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了基于句级深度学习语言模型的语义模糊搜索的方法。本发明中，本发明模糊程度高，本发明引入了深度学习语言模型，充分的考虑了语义问题，可以将与目标语句语义相似度高的语句检索出来，并且使用分层计算语义相似度的方式高效的判断语句之间的语义相似度大小；运算速度快，使用了向量化处理代替常规的循环遍历处理文本的方式，确保了每个语义匹配任务单元能够并行处理，极大提高了搜索速度；搜索查全率高，利用蕴含指数，使得系统对语法干扰的鲁棒性更好，有效提升了搜索的查全率；系统灵活，本发明将语义理解、模糊查询、信息精准定位等机制进行融合，然后将整个算法模块进行了接口封装，方便用户调用。
基于深度学习语言模型语义模糊搜索方法

[发明专利]基于依存句法树的知识解析系统及方法-CN202010997505.5有效
发明人：裴正奇;王树徽;朱斌斌;刘潇;段必超;于秋鑫;余志炜 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明提出一种基于依存句法树的知识解析系统及方法。一种基于依存句法树的知识解析系统，包括：知识库模块和解析模块。本发明提出的基于依存句法树的知识解析方法使中文语境中的知识点能够被明确定义，以供精准解析。知识库可实时动态维护，清晰可控，对于不合理的问题部分可直接定位并解决，不再像传统深度学习模型如同“黑箱子”一般不可解析。使知识解析场景不再受中文语法/句法的多样性及复杂性所局限，只要保证知识库的资源足够优质且全面，就可极大限度地满足场景应用需求。
基于依存句法知识解析系统方法

[发明专利]一种跨模态搜索系统-CN202010678516.7在审
发明人：裴正奇;于秋鑫;朱斌斌;段必超 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06F16/9032 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨模态搜索系统，涉及跨模态搜索技术领域，包括：跨模态检索模块、资源库生成模块和量化库，其中；所述跨模态检索模块，用于作为信息输入获取用户输入的检索特征和编码结果以及并进行信息存储，确定其对应的高维向量；所述资源库生成模块，用于建立经过校正的资源及其量化编码并存入量化库指定的模态区域，为检索运算提供支持；量化库，用于储存所有待检索的资源。本发明实现多种模态信息的融合和补充，不仅可有效的提升在做跨模态搜索时对信息的语义理解，而且解决了不同模态的资源之间无法直接相互检索的问题，且都能够转化为统一规范的可计算的量化形式。
一种跨模态搜索系统

[发明专利]基于语义搜索的视频内容检索方法-CN202010271318.9在审
发明人：裴正奇;于秋鑫;彭陈 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本发明公开了基于语义搜索的视频内容检索方法。本发明中，该基于语义搜索的视频内容检索方法提高了搜索的模糊度，解决了传统的精准搜索方法对解析出来的充满干扰字符的音频文本无法良好处理的问题；本发明中，该基于语义搜索的视频内容检索方法支持语义联想，支持同义词、近义词、关联词层面的模糊匹配：相较传统语义检索方法，提供了更符合生活使用的模糊检索方法，支持对目标文本中词语在文本中特定意思智能匹配相应的同义词，近义词和关联词；本发明中，该基于语义搜索的视频内容检索方法支持问答式的搜索，根据用户的问题，在素材中精准定位答案，提高了搜索的便利性和可能性。
基于语义搜索视频内容检索方法

[发明专利]一种基于跨模态技术的机动车空气污染调控系统及方法-CN202110272548.1在审
发明人：裴正奇;毛洪钧;于秋鑫;段必超;朱斌斌;彭陈 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2021-03-13 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能、跨模态技术领域，且公开了一种基于跨模态技术的机动车空气污染调控系统，包括算法内嵌模块、设备外接模块，所述算法内嵌模块输出端与全市主要交通线视频数据模块输入端信号连接，所述全市主要交通线视频数据模块输出端分别与车牌识别系统输入端、车型识别系统输入端、尾气识别系统输入端信号连接，所述尾气识别系统输出端与各个移动单元的黑烟指数模块输入端信号连接。该基于跨模态技术的机动车空气污染调控系统及方法，针对目标个体做出更客观的综合评估，综合判断该车辆是否为黑烟车，利用智能算法手段，杜绝由于人为手段、外界环境、光线角度等因素带来视觉误差，导致“漏抓”及“误抓”现象。
一种基于跨模态技术机动车空气污染调控系统方法

[发明专利]一种基于场景的算法资源自动化整合调用方法-CN202110293972.4在审
发明人：裴正奇;于秋鑫;段必超;朱斌斌;彭陈 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于场景的算法资源自动化整合调用方法，涉及人工智能技术领域，包括以下步骤：预先对输入算法资源标定算法能力；获取算法接口，将输入算法资源的的算法模型以可调用接口的形式进行封装，并对接收到的算法接口进行部署开通并验证其运行机制，将其输入输出参数整理参数格式：进行算法任务。本发明实现用户无需自己选择究竟该使用哪个算法接口来执行该任务，而是由系统依据客观透明的综合评估机制，将该任务分配给最优的算法接口。
一种基于场景算法资源自动化整合调用方法

[发明专利]一种基于场景的半监督式轻量级专家系统-CN202110241694.8在审
发明人：裴正奇;段必超;于秋鑫;朱斌斌 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于场景的半监督式轻量级专家系统，本系统包括两个子系统，分别为：正向运行系统：根据使用者的输入数据进行分析，得到任务分配的方案，并根据分配的方案从模型库里寻找合适的模型，得到对应该输入数据的输出结果；反向训练系统：针对特定的应用场景并分别标记为SC1，SC2，SC3，SC4，…SCn，将事先已经预备好的具有一定规范分布规律的用于训练的数据组(I1，L1)，(I2，L2)，(I3，L3)，(I4，L4)，…(In，Ln)，依次交给具备该场景解决能力的算法模型M1，M2，M3，M4，…Mn。本发明，具有算法模型资源合理分配、算法模型性能最大化，得到综合提升、算法模型性能实时动态评估，得到客观评估的优点，克服了现有技术的缺陷。
一种基于场景监督轻量级专家系统

[发明专利]一种基于深度学习语言模型的音频语义摘取系统-CN202010647199.2在审
发明人：裴正奇;朱斌斌;段必超 -专利权人： 深圳前海黑顿科技有限公司
申请日： 2020-07-07 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习语言模型的音频语义摘取系统，涉及智能家居技术领域，包括采集模块、处理模块和执行模块，其中，所述处理模块包括深度学习语言模块和信息数据库。本发明通过搭建采集模块和处理模块以及执行模块和深度学习语言模块、信息数据库，实现识别用户语音进行语义截取，准确的摘取控制指令，不仅能提高指令识别的准确性，而且极大地缩减了语音识别开发成本，应用范围广。
一种基于深度学习语言模型音频语义摘取系统

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