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[发明专利]基于集成联合学习的文档级事件抽取方法和系统-CN202310858934.8在审
发明人：万齐智;万常选;刘喜平;刘德喜;胡蓉 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于集成联合学习的文档级事件抽取方法和系统，该方法包括：分别对样本文档中的各样本语句进行句法解析得到句法解析结果；根据样本文档中的样本事件和样本词语构建词语事件对，分别对各词语事件对进行论元角色标记；根据句法解析结果对论元角色标记后的各词语事件对进行特征拼接得到拼接特征，根据拼接特征对论元预测模型进行模型训练；将待抽取文档输入训练后的论元预测模型进行论元角色预测得到预测论元，根据预测论元进行事件抽取得到文档级事件抽取结果本发明基于待抽取文档的预测论元能有效地进行事件抽取得到文档级事件抽取结果，提高了事件抽取效率。
基于集成联合学习文档事件抽取方法系统

[发明专利]违规检测模型的训练方法及装置、违规检测方法及装置-CN202211464236.1在审
发明人：陈天婷;王军鹏 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：训练方法包括：获取训练图像样本，训练图像样本包括第一样本量的标注样本和第二样本量的无标注样本，标注样本和无标注样本均包括无违规事件的基准图像和有违规事件的违规图像，标注样本还包括标签图像，第一样本量小于第二样本量；根据标注样本，对用于检测违规事件的违规检测模型，进行第一训练；根据标注样本和无标注样本，对第一训练得到的违规检测模型，进行第二训练，在第二训练中添加至少一种扰动信息，扰动信息用于减小无扰动情况下的违规事件检测模型的输出与有扰动情况下的违规事件检测模型的输出之间的差距
违规检测模型训练方法装置

[发明专利]监控方法、监控设备和计算机可读存储介质-CN202010572504.6有效
发明人：申燚;罗英群;欧阳一村;吕令广 -专利权人：深圳中兴网信科技有限公司
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G08B13/196 文献下载
摘要：其中方法包括：获取监控区域的样本图像；检测样本图像中的动态区域；基于样本图像存在动态区域，则开始统计预设时间段内样本图像存在动态区域的第一事件次数；基于第一事件次数大于或等于次数阈值，则生成第一事件信息；基于存在第一事件信息，且样本图像不存在动态区域，则开始统计预设时间段内样本图像不存在动态区域的第二事件次数；基于第二事件次数大于或等于次数阈值，则生成第二事件信息。从而避免了监测对象长时间出现在监控区域内导致的频繁报警的问题，输出更精确的事件，而且避免飞鸟等非监测对象造成的误判，有利于提高用户的事件处理效率。
监控方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于对偶对比学习的小样本事件分类方法及系统-CN202310202829.9在审
发明人：邹游 -专利权人：重庆特斯联启智科技有限公司
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于对偶对比学习的小样本事件分类方法及系统，首先，对预设的语言表征模型进行预训练，构建事件分类初始模型，获取小样本事件的多个文本数据。然后，对所有文本数据进行增强处理，采用对偶对比损失函数，基于增强后的文本数据对事件分类初始模型进行训练，得到最终的事件分类模型。最后，根据事件分类模型，确定待判断句子所属的事件类型。本发明实施例提供的基于对偶对比学习的小样本事件分类方法及系统，可解决事件分类在小样本场景下，异常难以实施的问题，同时，也解决了事件分类准确率不够高的问题。
一种基于对偶对比学习样本事件分类方法系统

[发明专利]噪声事件检测和表征-CN202080098861.1在审
发明人： N·卡荷尔;J·范德贝尔特;K·诺兰 -专利权人：伊顿智能动力有限公司
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G01H3/12 文献下载
摘要：本公开描述了检测和表征噪声事件的方法，以及被适配为执行此类方法的装置。一种表征噪声事件的方法包括：将麦克风(21,22)定位在环境中，以及在该环境中的某个位置(23,24)处生成训练事件，作为噪声事件的参照。在每个麦克风处记录声音样本，并且使用这些声音样本之间的相位差来为该位置处的事件建立噪声事件签名。随后可以识别噪声事件，方式为：从与噪声事件相关联的麦克风获取声音样本，并且使用这些样本之间的相位差，通过与噪声事件签名进行匹配来识别噪声事件。还描述了被适配为执行此类方法的计算系统。
噪声事件检测表征

[发明专利]一种实时数据库文件存储方法-CN201711398848.4在审
发明人：曾保权;刘华生;杨琳芳;李知良 -专利权人：广东雅达电子股份有限公司
申请日： 2017-12-22 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种实时数据库文件存储方法，所述方法包括所有变量数据、样本数据、账号数据以及SOE事件数据通过文件存储，分别保存在变量数据文件、样本数据文件、账号数据文件以及SOE事件SQLite数据库SOE事件表中；对所述样本数据文件进行分块，每块保存相同变量样本数据，对块建立索引，并保存到SQLite数据库中的块索引表中，并对块索引表建立组合索引；对SOE事件建立SOE事件表，保存SOE事件记录到SQLite数据库中的SOE事件表中，并对SOE事件表建立组合索引。本发明提供的方法，其不仅具有快速的样本数据读写速度，并可满足快速、高效地进行存储、检索和压缩的要求。
一种实时数据库文件存储方法

[发明专利]事件预测系统的更新方法及装置-CN202110631255.8有效
发明人：薛思乔;师晓明;马琳涛;潘晨;王世军;詹姆士·张;郝鸿延 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种事件预测系统的更新方法，包括：将基于事件样本序列获取的样本输入事件预测系统中进行事件处理，该事件处理包括：通过序列编码网络，确定截至该样本中发生时刻的子序列的序列编码向量，该子序列中各样本均对应第一用户；通过图传播网络，根据该序列编码向量，更新用户关系网络图中与第一用户节点相关的节点表征向量；通过强度拟合网络，根据更新后的节点表征向量，拟合与第一用户对应的事件发生强度函数；通过强度映射网络，将该事件发生强度函数映射至事件类型空间，得到第一用户在多个事件类型下的多个强度函数；之后，基于事件处理得到的多个强度函数和对应第一用户的标签样本，更新上述事件预测系统中的网络参数。
事件预测系统更新方法装置

[发明专利]一种风险识别方法及装置-CN201910195344.5有效
发明人：金宏;叶芸;赵乾坤;刘星;袁锦程;肖凯;王维强 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-03-14 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种风险识别方法和装置，所述包括：获得多个风险事件样本，并生成每个所述风险事件样本的个案画像，所述个案画像包括风险行为信息；基于每个风险事件样本的风险行为信息，对所述多个风险事件样本进行聚类处理，获得多个风险行为类别，根据每个风险行为类别包括的风险事件样本，生成每个风险行为类别的模式信息，所述每个风险行为类别的模式信息包括：一个以上风险行为特征、及每个所述风险行为特征的权重；当需要对目标事件进行风险识别时，根据每个风险行为类别的模式信息，对目标事件进行风险识别，可以实现风控体系的自动驾驶。
一种风险识别方法装置

[发明专利]业务事件的归因分析方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110728144.9在审
发明人：潘琪 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及大数据技术，揭露了一种业务事件的归因分析方法，包括：获取预设业务事件的样本用户的行为数据，得到样本数据集；根据预设的事件类别和业务目标确定目标关注事件；根据所述预设的事件类别，从所述样本数据集中选择与所述目标关注事件具有前向关联的数据，得到影响事件；对所述影响事件进行归因分析，得到分析结果；基于所述分析结果确定对所述业务目标的优化经营策略。此外，本发明还涉及区块链技术，所述样本用户的行为数据可存储于区块链的节点。本发明还提出一种业务事件的归因分析装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决对业务事件缺乏行为动因分析、且分析结果较差的问题。
业务事件归因分析方法装置电子设备存储介质

[发明专利]风险监测场景下的事件处理方法和电子设备-CN202310637867.7在审
发明人：王浩年;于明;蔡冠男;化佳 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本申请公开了一种风险监测场景下的事件处理方法和电子设备。其中，该方法包括：获取风险监测场景下用于执行一待执行事件的事件资源；调用与风险监测场景关联的风险预测模型，其中，风险预测模型为基于风险监测场景下的事件资源样本和对应的风险指标样本进行训练得到，事件资源样本用于执行风险监测场景下发生的事件，风险指标样本用于记载风险概率，风险概率用于表示对执行事件的过程中获取到的执行结果属于风险事件的可能性程度；使用风险预测模型至少对事件资源进行风险预测，得到风险指标；确定与风险指标对应的执行策略。本申请解决了无法有效处理风险监测场景下的事件的技术问题。
风险监测场景事件处理方法电子设备

[发明专利]一种基于孪生神经网络的供应链例外事件检测方法-CN202011394686.9在审
发明人：吕赐兴;晏晓辉;胡耀华;周梓荣 -专利权人：东莞理工学院
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于孪生神经网络的供应链例外事件检测方法，包括以下步骤：S1：获取供应链事件数据，所述供应链事件数据包括正常样本和异常样本，基于正常样本和异常样本构建数据集；S2：构建用于供应链例外事件检测的小样本学习模型，所述小样本学习模型为基于具有卷积网络的孪生神经网络；S3：利用步骤S1中的数据集中数据对所述孪生神经网络进行训练，得到训练好的孪生神经网络；S4：实时获取待测供应链事件数据，利用训练好的孪生神经网络检测该待测供应链事件数据本发明通过孪生神经网络在样本缺乏情况下实现在不同的工作条件之间、具有很大差异的同类异常事件/信号的准确识别。
一种基于孪生神经网络供应例外事件检测方法

[发明专利]一种声音事件检测方法、设备、系统和可读存储介质-CN202111506116.9在审
发明人：张翼飞;方昕;高天;褚繁 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：本申请公开了一种声音事件检测方法、设备、系统和可读存储介质，该方法应用于检测设备，该方法包括：接收正样本数据，正样本数据为与目标应用场景中发生的目标声音事件相关的音频数据；对目标应用场景中的声音进行收集，得到负样本数据；将正样本数据与负样本数据发送至云端设备，以使得云端设备基于正样本数据与负样本数据对声音事件检测模型进行训练得到第一声音事件检测模型；获取目标应用场景中的实时音频数据，并采用第一声音事件检测模型对实时音频数据进行检测，得到当前检测结果，当前检测结果为目标应用场景是否发生目标声音事件的检测结果。通过上述方式，本申请能够提升检测效果，用户能够自定义声音事件检测模型的检测类型。
一种声音事件检测方法设备系统可读存储介质

[发明专利]基于企业画像的企业分析方法、系统及云平台-CN202211553168.6有效
发明人：丁小丽;陈颖 -专利权人：上海创飞纵横科技集团有限公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例提供的基于企业画像的企业分析方法、系统及云平台，通过接收拟分析企业事件集，获取多个企业事件集样本子集和样本指示信息，加载到拟调试的企业分析网络对多个企业事件集样本子集进行多个维度的知识挖掘，得到动态画像知识和静态画像知识，构建第一拟整理画像知识样本，赋予第一分析偏心参数和第二分析偏心参数后，对多个企业事件集样本子集的第一拟整理画像知识样本进行融合得到第二拟整理画像知识样本，依据损失值对企业分析网络的网络系数进行调节得到调试好的企业分析网络第二分析偏心参数增加了边缘画像贡献值的拟分析企业事件子集对应的分析侧重程度，不仅对一般企业事件集，还对有缺陷的企业事件集进行精确可靠的企业分析。
基于企业画像分析方法系统平台

[发明专利]基于大数据生成威胁情报的方法、装置及可读存储介质-CN201910746554.9在审
发明人：刘涛;谭昱;沈江波;程虎 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-08 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于大数据生成威胁情报的方法、装置及可读存储介质，用于全面地且立体化地描述病毒样本造成的攻击事件。本申请方法包括：获取病毒样本及所述病毒样本对应的威胁指标；根据所述威胁指标和所述病毒样本确定所述病毒样本的传播路径；根据所述威胁指标确定所述病毒样本的传播规模；根据所述威胁指标确定所述病毒样本对应的当前攻击事件的家族关系，所述家族关系为所述当前攻击事件中所述威胁指标间的关联关系，和/或所述当前攻击事件中所述威胁指标与历史攻击事件中历史威胁指标间的关联关系；根据所述传播路径、所述传播规模和所述家族关系生成威胁情报。
基于数据生成威胁情报方法装置可读存储介质

[发明专利]一种基于少样本度量学习的事件音频检测方法及系统-CN202210906275.6在审
发明人：瞿晓阳;王健宗;赵晨栋 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F16/65 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种基于少样本度量学习的事件音频检测方法及系统。该方法包括：获取事件音频的样本数据集，根据样本类别将样本数据集中的多个样本划分为支持集和查询集；对支持集和查询集分别进行特征提取，获得第一支持样本特征集和第一查询样本特征集；根据第一支持样本特征集获得掩码；通过卷积网络基于掩码对第一支持样本特征集和第一查询样本特征集进行填充，获得第二支持样本特征集和第二查询样本特征集；根据掩码、第二支持样本特征集和第二查询样本特征集计算相似度；根据相似度确定损失函数的值，并根据损失函数的值训练事件音频检测模型，得到训练好的事件音频检测模型。本申请能够提高事件音频检测的精确度。
一种基于样本度量学习事件音频检测方法系统