北京飞瑞星图科技有限公司杨瑞获国家专利权
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龙图腾网获悉北京飞瑞星图科技有限公司申请的专利多模态模型时空序列分析的招投标全要素合规审查方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120807118B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511309044.7，技术领域涉及：G06Q30/08；该发明授权多模态模型时空序列分析的招投标全要素合规审查方法是由杨瑞;王旭彬;贾川;孟珺设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本多模态模型时空序列分析的招投标全要素合规审查方法在说明书摘要公布了：本发明提供多模态模型时空序列分析的招投标全要素合规审查方法，涉及数据处理技术领域，包括获取招投标项目的时空序列数据和辅助数据，构建时空双流特征网络，基于输出构建知识图谱，采用时空模式编码器计算异常分数，通过图注意力网络优化异常检测结果，并利用深度强化学习动态生成招投标合规验证路径。本发明能实现招投标数据的全面分析，提高异常行为检测准确率，降低人工审查成本，优化验证路径效率。
本发明授权多模态模型时空序列分析的招投标全要素合规审查方法在权利要求书中公布了：1.多模态模型时空序列分析的招投标全要素合规审查方法，其特征在于，包括： 获取待审查招投标项目的时空序列数据和辅助数据，所述时空序列数据包括投标时间数据和投标地理位置数据，所述辅助数据包括招投标文本内容； 构建时空双流特征网络，其中时序特征流采用自适应时间窗口对时间序列进行动态分段并提取事件的时序特征表示，空间特征流采用密度聚类对地理位置进行自适应空间分区并提取空间分布特征； 基于所述时空双流特征网络的输出构建知识图谱，所述知识图谱包括表示投标事件和地理位置的节点和表示时序依赖关系和空间约束关系的边，边的属性通过所述辅助数据进行补充； 基于所述知识图谱，在局部层次采用时空模式编码器计算节点特征与正常模式库的相似度得到异常分数，在全局层次采用图注意力网络对异常分数进行上下文优化，得到异常检测结果； 基于深度强化学习将异常验证建模为序贯决策过程，基于所述异常检测结果和所述辅助数据动态生成招投标合规验证路径，通过优化验证路径得到合规性评估结果，生成审查报告。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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