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  • 本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于节点关联关系的知识图谱构建方法,通过关联层级筛选中心节点并确定目标层级数值M,识别出核心枢纽节点,将中心节点及其关联层级为第1层至第M层的企业节点整合为综合节点,以将复杂的企业关系网络抽象为结构化...
  • 本发明提供一种支持小样本学习的领域知识图谱自适应构建方法,包括;构建面向多模态媒体数据的多粒度语义编码器,所述多粒度语义编码器提取多模态媒体数据的相关实体的局部上下文特征和全局语义表示,生成第一数据集;构建适用于新型社会事件识别的小样本关系...
  • 本公开提供一种用于故障预测的方法、装置、设备和计算机程序产品,涉及计算机与互联网技术领域。该方法包括:获取PSR组件对应的历史故障知识图谱;对历史故障知识图谱执行预设次数的噪声添加操作,生成多个带噪知识图谱信息;将多个带噪知识图谱信息分别输...
  • 本发明公开了一种基于交互式知识反馈的智能电网运维组卷系统及方法,属于知识图谱与智能运维领域;旨在解决现有技术中知识盲点率高、组卷延迟及资源消耗大等问题。该方法首先通过构建电网运维知识图谱整合多源数据;进而定时扫描图谱,识别低置信度节点、知识...
  • 本申请公开了一种知识图谱构建方法、设备、介质及产品,涉及知识工程与图数据处理领域,该方法包括构建具有多个层级的初始知识图谱,其中,每个层级包括多个初始层级标签,每个初始层级标签包括多个实体集群,每个实体集群包括多个实体;当初始知识图谱中新增...
  • 一种水轮机调速器系统专家库优化方法,属于水电站智能运维技术领域。该方法基于故障文本数据,首先设计包含设备、部件、异常现象、故障原因及处理措施等实体的故障知识图谱Schema;通过人工标注并转换为BIO格式,采用BERT‑WWM‑BiLSTM...
  • 本发明公开了一种基于多模态知识图谱的电力领域智能画像生成方法及装置,属于人工智能技术领域,所述方法为:采用知识表示框架对基于电力领域多源异构数据提取的实体和关系进行标准化语义表示,并采用图数据库作为存储平台,构建多模态电力知识图谱;基于多源...
  • 本发明提供一种自动生成高质量大规模数据集的方法及其系统,包括根据特定领域的原始语料,构建知识图谱;基于知识图谱,并通过至少两个路径构建垂直问答系统;通过垂直问答系统生成问答对;根据质量标准对问答对进行优化和评估,得到评估结果;将合格的评估结...
  • 本申请提供了病理知识图谱动态更新方法及系统,涉及知识图谱技术领域,先从目标医学文本数据中获取待更新实体;提取待更新实体在上下文中的病理语义特征向量,进而根据所述病理语义特征向量和待更新实体在上下文中的病理语义依存关系构建表征待更新实体与其它...
  • 本发明提供一种法律多立场DIKWP语义图谱建模方法及系统。针对案件的原告、被告等不同立场,系统分别构建涵盖数据、信息、知识、智慧和意图五层的语义图谱,完整表示各方对事实、法律依据和价值诉求的认知框架。通过在图谱构建过程中识别并标注各立场间在...
  • 本发明特别涉及一种情绪聚类驱动的Sigma因子图谱结构构建方法。该情绪聚类驱动的Sigma因子图谱结构构建方法,通过情绪识别与主题聚类,对知识库中的非结构化数据进行语义聚合,并提取主导意图及子任务链条,形成图结构表示,最终生长为可用于决策推...
  • 本说明书提供一种异构图的处理方法和系统,其中,处理方法应用于分布式系统,分布式系统中包括控制节点、以及与控制节点通信连接的多个工作节点,处理方法包括:目标工作节点获得控制节点发送的元路径、以及由控制节点分配的所述异构图的目标子图,目标工作节...
  • 一种无连线经颜色继承和流式排列在限宽视图内展示含继承关系树状图的方法和系统,适用于家族关系展示。该方法采用垂直层级布局,无连接线,通过双色卡片表示继承关系:上半部分颜色继承父母下半部分颜色,下半部分颜色传给子女;同代血亲兄弟姐妹上半部分颜色...
  • 本发明提供了一种基于DNA活字打印机的损耗均衡的打印方法,包括:编码步骤,对原始数据进行切分与编码,生成包含地址信息、内容信息和校验信息的地址活字、内容活字和校验活字;位交换步骤,通过重新映射网络将内容活字的预定数量的第一高位比特与地址活字...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体为一种深度学习训练过程数据转化为可视化数据方法及系统。该方法包括:在深度学习模型的计算图构建阶段,注册钩子函数拦截相应训练过程数据;在训练主进程启动后,将拦截的数据经由内存直接拷贝操作,写入内核空间一共享内存...
  • 本发明公开了一种多层纵横联邦生成对抗网络数据增强方法,涉及数据增强技术领域,通过多客户端协同使用纵横联邦生成对抗网络生成高质量图像数据、扩充训练数据集,并降低局部计算资源消耗,实现下游训练任务处理的数据增强,在客户端‑中层服务器‑顶层服务器...
  • 本申请提出一种联邦学习方法、系统及设备,客户端训练本地的共享模型和个性化模型主体,个性化模型主体可捕获私有数据集专属特征,共享模型具有全局知识,利用自适应更新的融合权重融合具有同样层次结构的共享模型和个性化模型主体,并在冻结融合网络参数前提...
  • 本申请涉及图神经网络技术领域,尤其涉及跨境推荐图神经网络的模型训练方法、推荐方法及系统。该模型训练方法训练的跨境推荐模型用于生成所述目标对象和所述目标项目的特征表示,所述跨境推荐模型聚合目标对象的二阶项目邻居的第一嵌入向量,所述二阶项目邻居...
  • 本发明提供一种多域异构场景下的联邦学习结构自适应方法,本发明基于每个客户端自身包含的多个数据域分别计算通道的重要度;通过服务器聚合各个客户端的重要度并生成全局剪枝结构;客户端基于本地重要度对部分通道进行再激活,并构建客户端的最终通道结构;所...
  • 本发明提供一种联邦学习中客户端参与度与数据使用的自适应决策方法,本发明通过对全局模型初始化并触发客户端本地训练;服务器本地模型计算模型偏移量并构建客户端状态特征;通过策略生成模块输出连续动作向量,基于动作向量确定客户端在下一轮训练中应采用的...
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