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[发明专利]一种基于人工智能的个性化心理健康管理方法及系统-CN202310649136.4在审
发明人：廖云燕;张志杰;黄箐;曾锦山;邢振昌 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16H20/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种心理健康管理工具，即一种基于人工智能的个性化心理健康管理方法及系统。所述基于人工智能的个性化心理健康管理方法，包括步骤S1,身份档案生成；S2,心理问题判断：根据用户的生活情况、相关症状和问卷的填写判断出相关的心理问题；S3,生成个性化解决方案和实际行动方案：根据用户的输入信息，通过分析和匹配数据库中的专业心理学知识，生成个性化的健康指导方案，在个性化健康指导方案基础上，为用户提供具体的行动方案和解决方法；S4,针对用户的疑惑和问题给出专业的解答。本发明针对现有心理健康管理方法缺乏个性化和实际行动方案的不足，可针对用户提供个性化的健康行为指导和实际行动解决方案，以帮助用户缓解情绪和改善心理健康。
一种基于人工智能个性化心理健康管理方法系统

[发明专利]基于AI-Chain的求职方法、装置及计算机存储介质-CN202310649120.3在审
发明人：廖云燕;刘晨华;黄箐;曾锦山;邢振昌 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，提供一种基于AI‑Chain的求职方法、装置及计算机存储介质，包括模拟面试方法和求职问题解答方法；通过各种AI的相互配合与合作与人性化的人机交互，实现个性化求职服务，更容易地理解和控制整个系统的行为；更加透彻地理解整个系统的运行过程，可以对某个任务流程进行修改，控制相应步骤的输入和输出，从而达到更好的可控性；根据用户的反馈和输入不断地调整模型，使其能够更好地适应用户的需求和偏好，从而提供更为个性化的求职建议。
基于 ai chain 求职方法装置计算机存储介质

[发明专利]面向API推荐的基于知识图谱驱动路径优化的意图澄清方法-CN202310757316.4在审
发明人：黄箐;李子帅;左正康;邢振昌;曾锦山;王昌晶 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向API推荐的基于知识图谱驱动路径优化的意图澄清方法，包括：S1、提取体现API动作、事件、对象和约束的实体，丰富实体之间的关系类别，并以知识图谱为载体，存储提取到的实体和关系；S2、基于API知识图谱，生成对话过程，对用户的需求进行澄清，根据用户输入的查询语句从知识图谱中搜索子图，并设计引导机制及决策树算法，生成人机对话过程；S3、对API进行拓展并提供可解释性，拓展得到与初始API具有语义关系的其他API，实现从对话过程到知识图谱的映射，得到每个API的最佳澄清路径。本发明将API研究的即时响应能力与社会技术信息搜索的互动、澄清、解释和可扩展性能力相结合，有助于高效澄清问题，使用户更有效地导航和理解API的功能。
面向 api 推荐基于知识图谱驱动路径优化意图澄清方法

[发明专利]基于大语言模型的长文生成方法、装置、设备及存储介质-CN202310657274.7在审
发明人：曾锦山;邓雅娇;黄箐;邢振昌;廖云燕 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于大语言模型的长文生成方法、装置、设备及存储介质，用户通过流程提示输入文章的主题、读者和体裁，并提供想要包含在文章中的素材；大语言模型根据用户输入的信息，自行拓展信息并生成文章的通用型提纲；用户对提纲进行修改和扩展，包括输入文章各个部分的详细内容和所需素材，本发明将这些信息传递给大语言模型进行整合和扩展，能够充分考虑用户的意图、情境和语义，生成高质量且个性化的长文，从而提高书写效率和质量；用于生成具有特定主题、读者、体裁要求的文章。
基于语言模型生成方法装置设备存储介质

[发明专利]基于大型预训练模型AI链的控制流图生成方法及系统-CN202310702648.2在审
发明人：黄箐;邹舟;左正康;邢振昌;曾锦山;王昌晶 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F8/75 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，提供一种基于大型预训练模型AI链的控制流图生成方法及系统，对Java代码进行结构层次提取，结构层次提取是指提取所述Java代码的嵌套级别；提取每一层嵌套结构中的嵌套代码块，基于所述提取出来的嵌套级别，得到所述每一层嵌套级别对应的代码块；生成所述嵌套代码块的控制流图；将嵌套代码块的控制流图融合在一起，形成最后的整个Java代码的控制流图。本发明通过利用LLM的上下文学习能力来克服传统静态分析方法在生成Java代码的控制流图的挑战；LLM可以容忍包含显示语法错误的代码并检测隐性语义错误；防止生成的控制流图出现行为偏差，提高生成控制流图准确性。
基于大型训练模型 ai 控制生成方法系统

[发明专利]基于AI Chain的隐性数据流感知DFG生成方法、系统及存储介质-CN202310702650.X在审
发明人：黄箐;罗智文;曾锦山;邢振昌;王昌晶;左正康 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F8/75 文献下载
摘要：本发明涉及数据程序分析领域，提供一种基于AI Chain的隐性数据流感知DFG生成方法、系统及存储介质，包括模拟人从程序中提取DFG的过程，将DFG生成任务分解为多个子任务，每个子任务交由一个单独的大型语言模型来完成；基于大型语言模型的上下文学习能力，针对每个子任务，构建prompt，形成一个个AI模块；将prompt以串联或者并联的方式组装形成一条AI Chain，进而生成DFG。本发明利用大型语言模型的语言理解和模式匹配能力，捕捉变量的def‑use流信息，并预测运行时发生的隐性数据流，通过大型语言模型的上下文学习能力，能够实现对程序中的隐性数据流的精准捕获；增强了生成DFG的鲁棒性和可控性。
基于 ai chain 隐性数据流感知 dfg 生成方法系统存储介质

[发明专利]基于大型语言模型的模板化文本生成方法及系统-CN202310657278.5在审
发明人：曾锦山;胡海森;黄箐;邢振昌;廖云燕 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，提供一种基于大型语言模型的模板化文本生成方法及系统，通过一种全新的使用大型语言模型生成文本的方式，能够有选择地生成所需要的文本，只需要通过输入所需要的写作体裁与写作目的就能够让大型语言模型根据需求做出应答；通过选择写作方式，能够更自由地选择大型语言模型生成的文本，拓展了选择面；通过给出写作材料，将写作材料与写作体裁与写作目的处理成整体的写作大纲，提高了大型语言模型生成文本的准确度；通过选择修改的方式与内容，能够自由地选择不符合要求的文本并直接进行修改，提高了修改效率与生成文本的有效率。
基于大型语言模型模板文本生成方法系统

[发明专利]一种基于AI-Chain的文本生成方法-CN202310697378.0在审
发明人：曾锦山;钟晨;黄箐;邢振昌;廖云燕 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F40/166 文献下载
摘要：本发明基于AI‑Chain技术，提出一种基于AI‑Chain技术的文本生成方法，包括写作准备的过程以及写作与润色的过程，写作准备的过程包括写作指导、交流细化、素材查找以及素材内容处理四个工作单元，写作与润色的过程利用写作准备过程中产生的各种信息并利用大语言模型来进行写作，模型写作工作单元，根据写作准备过程对各种用户认为需要留下的信息利用大语言模型来进行写作，并且将写完之后的文章输出给用户；文章润色工作单元，用户要输入自己觉得需要再次改写润色的部分，然后再输入用户想要的润色的方向，将这些内容输入给大语言模型进行，大语言模型润色完成后将相应文本输出给用户，通过各种AI的相互配合与合作以及人性化的人机交互，实现个性化写作服务。
一种基于 ai chain 文本生成方法

[发明专利]一种汉字识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310837931.6在审
发明人：曾锦山;徐瑞英;袁艺扬;黄箐 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V30/244 文献下载
摘要：本发明涉及一种汉字识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：确定汉字图像对应的第一笔画特征和预测笔画编码和汉字图像对应的第一部首特征和预测部首编码；对预测笔画编码与笔画编码集进行比对处理，将笔画编码集中满足笔画编码相似度条件的笔画编码对应的汉字，确定为第一目标汉字；对预测部首编码与部首编码集进行比对处理，将部首编码集中满足部首编码相似度条件的部首编码对应的汉字，确定为第二目标汉字；确定第一目标汉字对应的第二笔画特征和第二目标汉字对应的第二部首特征；根据第一笔画特征、第二笔画特征、第一部首特征和第二部首特征，确定汉字图像的识别结果。本发明能够提高汉字图像的识别结果的准确度。
一种汉字识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于大型预训练语言模型的API关系推理方法及系统-CN202310697392.0在审
发明人：黄箐;孙彦帮;曾锦山;邢振昌;左正康;王昌晶 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，提供一种基于大型预训练语言模型的API关系推理方法及系统，从文本中提取API的简单名称，推断它们的完全限定名称；判定API完全限定名称数量是否不小于；将全部的API完全限定名称两两组合，构造API对；咨询LLM，得到某个API对的相关知识块；基于API相关知识块，通过群智策略推理得到API之间的关系。本发明基于大型预训练语言模型的API关系推理方法及系统，借助LLM存储的海量知识，突破了API文本范围的限制；借助LLM强大的上下文学习能力和推理能力,能够推理出文本中没有显性表达的API关系；借助独特的推理方法，能够准确且全面地推理API关系；通过群体智能策略，聚合不同风格的API关系推理结果，准确得到最终的API关系。
基于大型训练语言模型 api 关系推理方法系统

[发明专利]一种面向API推荐的知识引导大型语言模型查询澄清方法及系统-CN202310661769.7在审
发明人：邢振昌;万震宇;王昌晶;黄箐;曾锦山;左正康 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明涉及应用程序编程接口推荐技术领域。一种面向API推荐的知识引导大型语言模型查询澄清方法，包括步骤S1，模拟人机交互过程，基于分析流的思想，设计面向API推荐的查询澄清AI Chain；将人与LLM交互的过程分解为多个子步骤，将每个子步骤中可以使用LLM的步骤设计为AI单元，将不需要LLM的步骤设计为non‑AI单元，将这些AI单元和non‑AI单元按照逻辑串联形成AI Chain；S2，基于API知识图谱，获取API知识图谱中的知识；S3，基于大型语言模型的上、下文学习特点，使用有效地自然语言和规则语言形成prompt；S4，将所述API知识图谱知识与prompt融合，通过AI Chain实现澄清查询语句并推荐API。本发明与基于知识图谱或基于语言模型的方法不同，将KG与LLM结合起来引导LLM，提高了准确性、效率和流畅性。
一种面向 api 推荐知识引导大型语言模型查询澄清方法系统

[发明专利]一种情感极性分析方法、装置、电子设备及存储介质-CN202311055137.2在审
发明人：聂坛月;曾锦山;蔡娉婷;黄琪;黄箐 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-08-22 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种情感极性分析方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标对象对应的多模态视频信息；从对象图像中，提取对象面部图像和对象手势图像；将对象面部图像、手势图像、音频与文本信息输入情感极性分析模型的模态表征模块进行表征处理，得到面部、手势、音频与文本表征信息；将各表征信息输入情感极性分析模型的模态融合模块进行融合处理，得到目标融合表征信息；进而输入情感极性分析模型的情感极性分析模块进行情感极性分析，得到目标对象对应的情感极性结果。采用本发明提供的上述技术方案，丰富了情感极性分析所需要的情感表示，进而使得情感表征更充分、表征信息交互更充分、融合更全面，提高了情感极性分析的精准性。
一种情感极性分析方法装置电子设备存储介质

[发明专利]利用汉字骨架信息减缓网络模式崩溃问题的汉字生成方法-CN202211146858.X有效
发明人：曾锦山;周杰;徐瑞英;程诺;黄箐 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本发明公开了利用汉字骨架信息减缓网络模式崩溃问题的汉字生成方法，包括下列步骤：步骤一、从源域图像中提取对应骨架图像，源域图像和相应的骨架图像拼接在一起输入生成器中生成目标风格的图像，并将放入判别器中判别图片的真假；步骤二、从目标风格的图像中提取相应的骨架图像，并将提取的骨架图像和目标风格的图像拼接，拼接结果输入另一个生成器生成源域风格的图像，并将源域风格的图像放入另一判别器判别；步骤三、从生成器重建生成的图像中提取骨架图像，对提取的骨架图像和步骤一中提取的源域风格的骨架图像计算像素级损失，像素级损失作为网络梯度回传的一部分，并用于在训练中优化模型。
利用汉字骨架信息减缓网络模式崩溃问题生成方法

[发明专利]一种基于机器学习的合约漏洞处理方法-CN202210865162.6在审
发明人：王昌晶;黄箐;曾锦山;左正康;江会文 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明属于机器学习、区块链技术领域，尤其为一种基于机器学习的合约漏洞处理方法，包含：根据漏洞判断依据，总结出漏洞类型为12类、区块链漏洞领域特征31种，作为人工打标签的依据；从EtherScan上爬取的9000余个真实发生的智能合约进行人工打标签；将非结构化的Solidity源代码序列通过代码切片划分；对代码序列进行词嵌入矩阵的构建；模型训练；本发明的合约漏洞处理方法，通过机器学习的方法自动学习漏洞代码模式，不必依赖于人工总结漏洞模式，泛化性好，能够识别多种类型漏洞，自动化程度高；由于Solidity代码有其独有的代码领域特征，而漏洞的发生往往都与这些领域特征有着相关性，本方法引入注意力机制，使得模型关注区块链领域特征，提升模型预测漏洞能力。
一种基于机器学习合约漏洞处理方法

[外观设计]包装袋（面条）-CN202230108603.9有效
发明人：黄箐 -专利权人：烟台海农食品有限公司
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： 09-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：包装袋（面条）。2.本外观设计产品的用途：用于面条包装。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：设计1主视图。5.无设计要点，省略设计1至设计3的左视图、右视图、俯视图、仰视图。6.指定设计1为基本设计。7.本外观设计产品在未装入面条时为平面产品，后视图为透明产品。
装袋面条

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