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公开(公告)号：CN112906349A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110342499.4
申请日：2021-03-30
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F40/117 , G06F40/14 , G06F40/211 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种数据标注的方法，包括：根据输入的数据标注任务确定待标注数据；调用数据标注模型对待标注数据进行数据标注，得到对应的数据标注结果；判断数据标注结果与输入的人工标注结果是否一致；若一致，则确认数据标注结果正确。相较于人标人校和机标人校的方式，本申请可以从根本上解决标注者的认同倾向问题，充分挖掘对问题的理解差异，促进标注指南的完善、标注者水平的提高；本申请通过结合机器自动标注的辅助，相较于多人独立标注的方法可以有效减少标注的时间成本和金钱成本，在保证数据标注质量的同时极大的降低了成本。本申请同时还提供了一种数据标注的系统、设备及可读存储介质，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN103345413A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310311166.0
申请日：2013-07-23
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F9/445
Abstract: 本申请公开了一种代码更新方法、装置及电子设备，应用于含有代码更新区的目的端，目的端通过通信接口与代码更新源相连接，所述方法包括响应于接收到的代码更新指令，读取目的端中与通信接口硬件相连接的目的端接口状态信息；依据目的端接口状态信息，确定代码更新源的更新源类型及代码更新区中的目标更新区；利用与更新源类型相对应的数据读取方法，读取代码更新源中的目标代码；将目标代码写入至所述目标更新区中。应用本申请实施例只需将代码更新源通过其对应的通信接口直接与目的端相连接接口，减少硬件安装流程及软件执行流程，提高代码更新效率。同时，本申请实施例在实现代码更新时，无需增加外置电路，节省了代码更新的物资成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107729312B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201710790736.7
申请日：2017-09-05
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F40/284 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于序列标注建模的多粒度分词方法与系统，提供了一种采用机器学习的方式获取多粒度标签序列的方法及系统，本发明所述的方法，包括：将至少一种单粒度标注数据集中的句子分别转化为遵守其他n‑1种分词规范的分词序列，将每一个句子对应的n种遵守不同规范分词序列转化为多粒度分词层次结构，根据预定的编码方法以及多粒度分词层次结构，得到每一个句子的每一个字的多粒度标签，进而得到每一个句子的多粒度标签序列；基于所述的包含句子和对应多粒度标签序列的数据集，通过训练序列标注模型，得到多粒度序列标注模型。本发明首次提出了多粒度分词的概念，能够快速、自动的获取多粒度分词层次结构。
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公开(公告)号：CN107818079A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710791701.5
申请日：2017-09-05
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/2775
Abstract: 本发明涉及一种多粒度分词标注数据自动获取方法及系统，为了能够准确、快速、自动的获得多粒度分词标注数据而设计。本发明选择n种不同规范的单粒度分词标注数据集，将至少一种单粒度分词标注数据集中的句子分别转化为遵守其他n-1种分词规范的分词序列，被转化后的句子对应的n种不同规范的分词序列为该句子的多粒度分词结果；合并每一个句子的多粒度分词结果，形成多粒度分词标注数据集。本发明首次提出了多粒度分词的概念；使用耦合序列标注模型进行不同规范间单粒度分词标注数据的转换，从而获取多粒度分词标注数据。
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公开(公告)号：CN107729312A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710790736.7
申请日：2017-09-05
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: G06F17/277 , G06N3/049
Abstract: 本发明涉及一种基于序列标注建模的多粒度分词方法与系统，提供了一种采用机器学习的方式获取多粒度标签序列的方法及系统，本发明所述的方法，包括：将至少一种单粒度标注数据集中的句子分别转化为遵守其他n-1种分词规范的分词序列，将每一个句子对应的n种遵守不同规范分词序列转化为多粒度分词层次结构，根据预定的编码方法以及多粒度分词层次结构，得到每一个句子的每一个字的多粒度标签，进而得到每一个句子的多粒度标签序列；基于所述的包含句子和对应多粒度标签序列的数据集，通过训练序列标注模型，得到多粒度序列标注模型。本发明首次提出了多粒度分词的概念，能够快速、自动的获取多粒度分词层次结构。
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公开(公告)号：CN203573120U
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201320400007.3
申请日：2013-07-05
Applicant: 苏州大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本实用新型提供了一种微处理器，所述微处理器是将现有的写入器与现有的微处理器集成为一体的微处理器，其中，所述微处理器包括：JS16写入器和KL25微处理器，其中，所述JS16写入器的SWD_DI0与所述KL25微处理器的引脚T_BKGD/SWD相连，所述JS16写入器的SWD_CLK与所述KL25微处理器的引脚KL25_SWD_CLK相连，所述JS16写入器的REST与所述KL25微处理器的引脚T_RST相连，将JS16写入器集成到了KL25微处理器中，减低了硬件成本，简化了开发过程。
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公开(公告)号：CN203405815U
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201320400666.7
申请日：2013-07-05
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F15/78
Abstract: 本实用新型提供了一种具有写入器的元器件，所述具有写入器的元器件是将现有的写入器与现有的微处理器集成为一体的微处理器，其中，所述具有写入器的元器件包括：JM60写入器和K60微处理器，其中，所述JM60写入器的引脚TCK与所述K60微处理器的引脚JTAG_TCLK相连，所述JM60写入器的引脚TDI与所述K60微处理器的引脚JTAG_TDI相连，所述JM60写入器的引脚TD0与所述K60微处理器的引脚JTAG_TD0相连，所述JM60写入器的引脚TMS与所述K60微处理器的引脚JTAG_TMS引脚相连，实现了将JM60写入器集成到K60微处理器中，从而减低了硬件成本，简化了开发过程。
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