专利标题 公开号/公告号 公开日期 摘要 专利状态
一种供热系统无机非金属复合材料及其制备方法 CN201110314255.1 2013-06-12 一种供热系统无机非金属复合材料及其制备方法，该无机非金属复合材料由以下重量百分比的组分构成：复合增强体15～30%、复合基体70～85%、无机抗氧剂0～3%；所述复合增强体由至少两种不同的短切无机纤维和至少一种无机颗粒复合而成；无机纤维与无机颗粒的重量比为1:1.5-3.0；所述复合基体由无机基体或聚合物复合而成。本发明还包括供热系统无机非金属复合材料之制备方法。本发明之供热系统无机非金属复合材料，强度高，耐高温、耐腐蚀、导热性好，用于烟叶烘烤供热系统中，可节约燃料，改善烤房环境，提高烟叶质量。 专利（申请）权的质押、保全及解除
一种违规识别结果获取方法、装置、电子设备及存储介质 CN202411449438.8 - 本申请公开了一种违规识别结果获取方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据第一评估数据，确定通过评估的第一学习模型；构建第二训练集和第二测试集；基于第二训练集训练第二学习模型，获取第二学习模型在第二测试集上的第二评估数据，根据第二评估数据，确定通过评估的第二学习模型；构建第三训练集和第三测试集；基于第三训练集训练第三学习模型，获取第三学习模型在第三测试集上的第三评估数据，根据第三评估数据，确定通过评估的第三学习模型；根据通过评估的第一学习模型、通过评估的第二学习模型、通过评估的第三学习模型，生成当前电子病历的违规识别结果。本申请有利于提高当前违规识别结果的获取效率。 公开
垂直领域文本的关键词提取方法、装置、设备及介质 CN202411434814.6 - 本发明公开了一种垂直领域文本的关键词提取方法、装置、设备及介质，包括：获取样本数据；基于样本数据对初始预训练语言模型进行训练，得到基础预训练语言模型；对样本数据进行序列标注，得到带有领域关键词序列标签信息的序列标注数据集，并采用序列标注数据集对基础预训练语言模型进行训练，得到领域关键词提取模型；获取待处理的领域文本，并将待处理的领域文本输入到领域关键词提取模型中进行候选关键词提取，得到领域候选关键词集合；对领域候选关键词集合中的关键词进行排序，得到排序结果；并基于排序结果从前往后依次选取预设数量的关键词，得到目标关键词集合。采用本发明可提高垂直领域关键词提取的精准性。 公开
实体属性信息确定方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202411426590.4 - 本发明公开了一种实体属性信息确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：通过获取目标文本数据；对目标文本数据进行实体提取处理，得到多个目标作用实体；确定目标作用实体在目标文本数据中所属语句；基于各目标作用实体，以及目标作用实体所属语句，构建各目标作用实体对应的输入数据；将输入数据输入预设模型中，以使预设模型针对每一目标作用实体，对目标作用实体的输入数据进行属性分类处理，得到目标作用实体的属性信息。通过结合细粒度提取得到的实体和原始文本数据，使得在控制实体作用范围的同时，避免了实体属性信息的判定对线索词的依赖，提高了对文本数据所包含实体的属性的识别准确率。 公开
一种放射学报告获取方法、装置、电子设备及存储介质 CN202411427685.8 - 本申请公开了一种放射学报告获取方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在医疗知识图谱中，获取预设影像描述对应的预设实体名称、预设实体描述、预设处理方案；将预设影像描述、预设实体名称、预设实体描述、预设处理方案合并成一个数据项，将数据项和预设放射学报告组成一个训练样本；获取深度神经网络基于数据项输出的预测放射学报告，获取预测放射学报告中的预测影像描述、预测实体名称、预测实体描述、预测处理方案；生成训练样本对应的当前损失值；如果当前损失值小于预设损失值，就获取放射设备的当前放射影像，获取训练后的深度神经网络输出的当前放射学报告。本申请有利于提高当前放射学报告的获取效率。 公开
基于智能体的心理咨询策略生成方法、装置、设备及介质 CN202411414317.X - 本申请公开了基于智能体的心理咨询策略生成方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括：采集正在进行心理咨询的目标用户的音视频信号；利用计算机视觉技术和语音识别技术对音视频信号进行人脸情感识别和语音识别得到多模态信号；将多模态信号输入至基于决策树和多模态大模型创建的决策大模型中，以生成心理咨询策略；获取基于目标用户的历史咨询记录生成的目标用户的用户画像模型；根据用户画像模型以及专业心理学知识对心理咨询策略进行调整，得到针对目标用户的个性化咨询策略。本申请对用户的情绪状态和个人需求进行深层次理解，满足用户个性化的心理咨询策略生成需求，提高了心理咨询策略生成的准确性。 公开
样本数据集的筛选方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202411236425.2 - 本发明公开了一种样本数据集的筛选方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：通过对采集到的原始数据集进行聚类处理，得到初始数据集；采用初始数据集对初始大语言模型进行训练，得到微调大语言模型；根据微调大语言模型，对初始数据集的样本鲁棒性和样本难易性进行评估，得到评估结果，并基于评估结果，确定病历样本数据集。综合考虑样本泛化性、多样性、难易性来综合评判样本的质量，提高获得到的病历样本数据集的质量。 公开
一种用于语言模型对齐的向量量化方法、装置、电子设备及存储介质 CN202411199228.8 2024-11-05 本申请公开了一种用于语言模型对齐的向量量化方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：初始化输入码本和输出码本；基于输入向量在多个输入码本向量中进行相似度搜索，根据相似度降序获得预设数量的输入码本向量下标；根据预设数量的输入码本向量下标在输出码本中对应获取预设数量的输出码本向量下标；对预设数量的输出码本向量下标对应的预设数量的输出码本向量进行累加，获得输出向量，输出向量用于输入目标大语言模型。如此，采用两个码本，通过输入码本将输入向量进行压缩，再通过输出码本来与下游的大语言模型进行匹配，那么对于不同的大语言模型，仅需更换对应的输出码本即可实现匹配，从而提高与大语言模型的适配能力。 专利权的授权
基于联邦学习的隐私数据处理方法、装置、设备及介质 CN202411195400.2 - 本发明公开了一种基于联邦学习的隐私数据处理方法、装置、设备及介质，包括：参与方采用统计分析的方式对本地基础数据进行异常剔除和预处理，得到本地标准数据；参与方基于本地标准数据进行本地模型训练，得到更新后的本地模型，并将更新后的本地模型的模型参数上传给协作方；协作方接收各个参与方上传的模型参数，并筛选出参与聚合的参与方；协作方对参与聚合的参与方上传的模型参数进行聚合处理，得到更新后的全局参数，并发送给每个参与方进行下一轮的训练，直到协作方的全局模型收敛后，得到目标全局模型；协作方将目标全局模型的模型参数下发给各个参与方，用于进行隐私数据处理。采用本发明提高了隐私数据处理的效率和安全性。 实质审查
一种图结构数据的节点预测方法、系统、存储介质和设备 CN202411183426.5 2024-11-29 本申请提供一种图结构数据的节点预测方法、系统、存储介质和设备，涉及大数据领域，所述方法包括：S1：各客户端根据本地数据组成本地图数据集；S2：对本地图数据集进行分类，得到训练集和测试集；S3：接受服务端下发的全局模型参数后，每个客户端基于自身包含的本地图数据集和初始全局模型参数进行训练，得到本地模型参数；S4：在服务端对各客户端上传的本地模型参数进行参数聚合后，得到更新后全局模型参数和梯度；迭代执行步骤S3至步骤S4，直至收敛后，接收服务端下发的全局模型并对图结构数据进行节点预测。本申请无需迁移各客户端的原始图数据减少了各个客户端图数据泄露的风险。 授权