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知识产权简介:提出AlphaPricing深度强化学习模型，结合专家知识，对航运集装箱价格走势进行预测分析
- 国民经济行业: 交通运输、仓储和邮政业／水上运输业／水上货物运输／沿海货物运输
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知识产权简介:本发明提出了一种基于网络表格的知识图谱补全算法。在网络表格预测任务中，预测网络表格的单列类型和列间关系可以丰富现有知识图谱。该方法包括：（1）数据预处理：为网络表格构建异构图。将所有的表格数据转化为图数据，方便地处理各种关系，同时保证各个不同关系之间具有异构性。（2）构建模型：提出全新的异构图神经网络传递方法来学习目标列的表征和列间关系的表征。该方法主要包含两阶段消息传递模块、边生成模块和预测模块。（3）训练模型：将训练数据输入到所构建的模型中去，并使用Adam优化器梯度下降算法来更新模型参数。（4）类别预测：输入全新的网络表格，通过网络表格的各种关系，输出单列类别和列间关系类别，并对齐知识图谱中的实体类别和关系类别。本发明旨在对网络表格的各种关系进行建模，学习到更为准确的单列表征和列间关系表征，从而更好地预测单列类别和列间关系类别，丰富现有的知识图谱。
- 国民经济行业: 金融业／资本市场服务／资本投资服务
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知识产权简介:本发明提出了一项基于人机协同与远程监督的知识提取技术，该技术通过引入少量人工交互来改善当前远程监督算法并生成大量训练数据，实现高质量知识提取效果。发明方法具体包括以下步骤：（1）数据预处理：根据知识提取目标获取知识相关文本数据；利用现有命名实体识别工具识别各条文本数据中的命名实体对；应用现有知识图谱标注两个实体之间的关系构成训练数据；（2）构建去噪模型：为实现高质量知识提取的效果，模型对预处理的训练数据进行噪声识别与去除，包括对文本表征生成与相似语义文本表征聚类建模。（3）构建关系抽取模型：将训练数据输入所构建的基于OpenNRE框架与全词BERT预训练模型的关系抽取模型，从而获取经过训练的模型。（4）知识提取：输入若干条文本数据、各条文本识别出的命名实体对到经过训练的模型中，模型输出命名实体对在该条文本中的关系类型，进一步整合为两个实体对和其关系的知识三元组形式 (e_1,R,e_2 )。本发明旨在对传统远程监督生成的含噪训练数据进行噪声去除，能够为知识抽取提供高质量训练数据从而进一步提高预测模型的准确性。
- 国民经济行业: 金融业／资本市场服务／资本投资服务
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知识产权简介:本专利是一项基于大型语言模型实现的，整合多项自然语言处理任务，最终自动生成市场报告的任技术。其中包括了文本的分类、聚类、情感识别、摘要抽取等任务。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／软件开发
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知识产权简介:我们采用了神经音频编解码器用于大规模数据集上的文本转语音（TTS）处理，从而使连续的语音信号转换为离散音频编码，并利用离散扩散模型进行语音生成。通过使用神经音频编码方案，我们能够降低输入数据的维度并提高模型效率。扩散模型则能够从输入文本数据生成高质量的离散音频编码输出。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／软件开发
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知识产权简介:本发明公开了一种基于加权依赖图的软件漏洞检测与定位方法，涉及计算机网络安全领域。该方法设计了一种名为加权依赖图的代码中间表示用于软件漏洞建模。加权依赖图以 LLVM IR 指令作为节点，描述指令间控制和数据依赖关系，基于本方法设计的节点加权算法，图中与漏洞更为相关的语句被赋予更高的权重值；为了降低加权依赖图规模，本方法使用与漏洞敏感语句具有数据依赖关系的程序切片指导加权依赖图的修剪。基于此加权依赖图，该方法实现了异构图上的 GraphSAGE 算法进行图嵌入，并将图嵌入结果用于漏洞分类和漏洞定位。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／互联网和相关服务／互联网信息服务
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知识产权简介:本发明公开了一种面向工业大数据的无服务流计算应用框架。本发明涉及无服务计算和实时流计算等领域，其中无服务器流式算子的有状态性，使得流式计算结合了无服务器计算的伸缩性；无服务器实例的高效通信性，在不可寻址的计算实例间实现了算子间的状态数据传输，降低了通信开销；流式计算的“至少一次”特性，保证了计算任务不会遗漏，确保了结果的有效性；流式计算的容错特性，提高了应用框架的容错能力。本发明针对工业大数据处理方向的流式计算数据处理问题，创新性地提出了无服务器上的流式计算应用框架，改善了此类框架的伸缩性和易部署性。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／信息系统集成服务
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知识产权简介:本发明涉及的是能感知不确定性的轻量化网络资源效用预估模型，在高效准确预估网络资源效用的同时，获得预估的不确定性，从而帮助网络资源分配平台把控分配的质量。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／软件开发
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知识产权简介:本发明设计了一种新型的基于迁移学习的自动化芯片布线方法，可用于自动化快速求解不同芯片上近似最优的线路布局，是机器学习方法与组合优化问题在芯片设计领域的新型应用。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／集成电路设计
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知识产权简介:本发明提供一种面向智能机器人离线视觉控制的强化学习系统，包括：源域预训练模块，该模块使用源域缓冲区提取的数据样本学习世界模型，并通过隐想象进行行为学习；域合作表征学习模块，该模块以智能体目标域的视觉观测作为输入，经过源域编码器和目标域编码器处理后得到隐空间表征，在目标域世界模型的损失中加入两个域的 KL 损失，让目标域的表征向源域表征拉进；域合作行为学习模块，该模块使用来自在线环境和离线数据集的混合监督来对源域强化学习模型进行训练，以提供目标感知的价值估计，从而实现有效的离线策略正则化。本发明使用易于交互的现成模拟器来训练辅助强化学习模型，将其作为在目标域中学习的离线策略的在线“实验台”，从而为价值函数提供灵活的约束条件,在不妨碍探索具有潜在优势的行动的情况下，缓解离线数据分布之外价值函数的高估问题，从而提高离线视觉环境下控制的准确性。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／软件开发
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