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  • 本发明公开了基于多视角对比学习的联合多模态实体关系抽取生成方法, 具体涉及实体关系抽取技术领域, 方法将所有抽取文本中的实体关系的三元组转换成由头实体及其实体类型、尾实体及其实体类型的位置索引以及两个实体之间的关系组成的序列, 通过基于BA...
  • 本公开提出了一种排障知识图谱的获取方法、装置、设备和介质, 涉及自然语言处理等人工智能技术领域, 方法包括获取系统的运行故障事件, 以及获取所述系统对应的候选排障知识图谱;响应于通过所述候选排障知识图谱不能对所述运行故障事件进行排障, 基于...
  • 本发明公开了一种融合元信息和逻辑规则的知识图谱嵌入方法, 涉及计算机技术领域。该方法包括将待预测知识图谱输入至知识图谱嵌入模块;在多粒度元信息嵌入模块中, 对于待预测知识图谱中的每一个待预测实体, 获取待预测实体的本体信息嵌入和多跳邻居关系...
  • 本发明涉及知识图谱技术领域, 具体公开了一种基于3D分层环形的知识图谱动态交互展示方法, 包括以下步骤:S1、将知识实体按语义层级划分为N个同心环形层, 每层实体沿环形轨道均匀分布, 通过高度差参数LAYER_HEIGHT实现层级间的垂直空...
  • 本发明涉及信息技术领域, 公开了一种基于时序图链接预测技术的危机事件间关系预测方法, 所述方法包括:利用危机事件的关系和时间信息构建时序事件图谱;利用基于局部历史信息的双循环编码器挖掘顺序规律;设计基于事件和关系周期性发生规律的时间向量生成...
  • 本发明涉及智能制造与数控加工技术领域, 具体涉及切管材料与工艺知识图谱构建系统, 包括管材基础数据采集模块、切割振动频率计算模块、切割速度优化模块、工艺参数生成模块以及知识图谱输出模块;其中:管材基础数据采集模块:用于输出壁厚波动量及硬度值...
  • 本发明公开了一种面向医学知识图谱构建的预训练语言模型与生成对抗网络融合系统以及一种基于预训练语言模型与生成对抗网络融合的医学知识图谱构建方法, 系统包括医学动态提示生成模块、LM‑GAN架构、生成医学实体对模块。方法包括医学动态提示生成模块...
  • 本申请提供一种知识点图谱生成方法、装置及设备, 该方法包括:获取参考题目文本对应的知识点名称、题型和难度分数;对该题型对应的知识点名称进行聚类得到多个聚类簇;针对各聚类簇, 基于该聚类簇内知识点名称确定该聚类簇的标准知识点名称, 基于该聚类...
  • 本发明提供一种知识图谱的构建和应用方法及终端, 收集学科领域资料, 并采用命名实体识别算法提取学科相关的实体;基于支持向量机与图神经网络联合关系抽取算法, 确定实体之间的关联关系, 并构建以实体为节点、关联关系为边的学科知识图谱;获取用户的...
  • 本发明提供了一种信息推荐方法、系统、设备及介质, 属于计算机领域, 其方法包括如下步骤:获取用于信息推荐的基本数据, 通过基本数据构建多模态知识图谱;获取用户选择的多模态知识图谱的初始状态s, 在用户和物品对之间, 使用策略网络的分层注意力...
  • 本申请公开了一种基于知识图谱的饮食偏好预测方法、装置、存储介质及电子装置, 涉及智慧家庭技术领域, 该基于知识图谱的饮食偏好预测方法包括:基于饮食知识图谱从当前对话序列中提取实体集合, 根据实体关系生成实体集合对应的邻接矩阵, 以及根据每个...
  • 一种训练知识图谱推理模型的方法和计算设备, 所述方法包括:N个客户端的每个客户端分别执行如下步骤:通过嵌入层, 基于训练样本中的各个实体的实体信息对应的多个信息单元, 得到与各个实体对应的多个嵌入向量;基于各个实体对应的所述多个嵌入向量得到...
  • 本申请涉及智能监测技术领域, 其具体地公开了一种基于大数据的网络空间地理图谱监测系统, 其采用基于深度学习的人工智能技术对网络空间地理图谱中第一节点的节点描述进行语义理解, 提取出节点描述的语义特征表示, 同时对第一节点的多源异构数据进行时...
  • 本发明公开了一种基于BI平台的归因分析方法、介质及设备, 通过采集多维度业务指标数据及关联指标数据集, 采用自适应滑动窗口算法检测异常波动, 结合改进的贡献率分解模型计算绝对增长贡献度;融合生成复合影响矩阵。本技术方案能突破图表类型限制, ...
  • 本发明涉及复杂网络研究技术领域, 具体是一种基于基本圈比值的关键节点识别方法。本发明通过系统地获取用户及其关系数据, 构建关系网络, 并深入分析关系网络中的基本圈结构, 能够精确地量化每个节点在关系网络中的重要性;特别是, 它利用基本圈比值...
  • 本发明涉及一种基于重要性采样的异构联邦模型调节方法, 属于计算模型领域, 方法包括:S1、通过相似感知层分析对层的重要性进行量化分析, 对中心服务器的每一层进行分析, 得到重要性得分, 从而得到针对层的重要性分布;S2、基于S1得到的层级重...
  • 本发明涉及一种结合早退机制的纵向联邦学习方法、存储介质和装置。该方法包括推理过程:不同参与方上传的嵌入向量依次在不同层中聚合, 每个聚合点都对应一个早退分支, 每个早退分支的目标是最小化其损失函数, 依次检查各个早退分支的输出, 在满足早退...
  • 本申请公开了模型训练方法、装置、服务器、存储介质及程序产品。该方法至少包括:获取至少两个参与方上传的目标本地邻接矩阵和本地模型参数;将所述至少两个参与方的目标本地邻接矩阵进行聚合, 得到目标全局邻接矩阵;将所述至少两个参与方的本地模型参数进...
  • 本发明提供了一种基于提示的联邦类增量学习方法及系统, 涉及联邦类增量学习领域, 针对流任务序列中的每个增量学习任务, 进行联邦类增量学习的具体步骤为:全局服务器将最新的全局模型分发给选中的若干个客户端;客户端基于本地的私有训练样本和提示池,...
  • 本发明涉及一种基于结构感知与少样本学习的跨软件操作智能体训练方法, 包括:接收源软件上的用户的操作意图, 进行预处理, 并进行意图编码, 得到高维意图语义向量;提取源软件上的软件GUI的控件属性信息, 构建控件树, 并转换为高维结构语义向量...
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