-
公开(公告)号：CN110853623A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911052266.X
申请日：2019-10-31
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 招联消费金融有限公司
Abstract: 本发明涉及金融催收领域，具体涉及一种基于语音问答的自动金融催收方法及装置。该方法及装置对输入的声音信号进行基于高斯混合模型的端点检测，从声音信号中识别出语音信号，基于关键字的检测方法结合自动语音识别方法对语音信号进行语音识别，根据全局问题状态机，并根据识别后的语音与用户进行会话之间的跳转。本发明结合业务实际场景提出高斯混合模型法，此方法弥补了双门限法与深度学习方法的缺点，但同时较大程度上兼顾了两者的优点。另外，在本发明中，采取了结合关键词的检测方法，检测客户回答语音中的关键字，将识别出的结果与原ASR系统进行组合判断，弥补了原ASR方法的常用语气词、俗语等识别不准确的缺点。
-
公开(公告)号：CN110909622A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911050619.2
申请日：2019-10-31
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 招联消费金融有限公司
Abstract: 本发明涉及一种微表情识别金融风控方法，包括：获取视频的图像帧并进行预处理；对预处理后的图像帧进行检测得到图像帧中的微表情帧序列；对检测得到的所述微表情帧序列进行提取，得到微表情特征；将得到的微表情特征输入到训练好的卷积神经网络中进行分类；对所述卷积神经网络的分类结果进行心理学分析，预估欺诈风险值。本发明还涉及一种微表情识别金融风控系统。本发明通过微表情识别与心理学相结合的方式来判断借贷用户潜在的欺诈风险，能够为现金贷公司提供更准确的金融欺诈识别方法，降低其经济损失。
-
公开(公告)号：CN115219669B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210896672.X
申请日：2022-07-28
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 澳门大学
Abstract: 本发明涉及共享单车电子信息技术领域，特别涉及一种基于智能物联网的共享单车头盔安全保护方法及系统；本发明通过收集共享单车头盔的破损信息情况，来进行训练预测，预测出共享单车破损头盔占比情况，从而做出共享单车投放策略，使得共享单车供应商减少损失，同时对破损的共享单车头盔或受到冲击次数与力度达到设定的阈值的头盔进行报警，通知管理员进行维护、检查、标记与更换，从而保障用户的骑行安全。
-
公开(公告)号：CN114281533B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202111546057.8
申请日：2021-12-16
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06F9/50 , G06F12/0877
Abstract: 本发明提供一种基于无服务器计算的缓存方法及系统，所述方法包括：将目标应用程序拆分得到的多个细粒度的应用函数运行在各自的独立的容器中；通过化学反应优化算法为各个所述应用函数分配本地缓存资源；将每个所述应用函数及其本地缓存都置于函数服务运行时中，每个所述应用函数的本地缓存能在运行的过程中透明地管理应用程序访问的数据，不同的所述应用函数能够通过本地缓存相互访问。本发明在每个应用函数设置缓存，在运行时能够透明地管理程序数据，实现函数之间缓存的相互访问。利用基于化学反应优化算法的无服务器缓存扩展算法，通过化学反应优化算法对缓存资源进行优化并将计算量、缓存大小等因素考虑进缓存资源的分配中。
-
公开(公告)号：CN119578740A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411472601.2
申请日：2024-10-22
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q30/0202 , G06Q50/04 , G06F30/27
Abstract: 本申请公开了基于重构时机驱动的CPMPS制造资源服务化重构方法及系统，运用于智能制造技术领域，其方法包括：将制造资源封装成模块化的制造资源服务目录；采用重构时机触发策略确定模块化生产系统的最优重构时间点；基于所述制造资源服务目录和所述最优重构时间点，对所述模块化生产系统进行制造资源服务匹配，得到若干个重构方案；在所述若干个重构方案中选取最优重构方案，并将所述最优重构方案进行实施和仿真验证。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119155741A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411261169.2
申请日：2024-09-10
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: H04W28/084 , G06N3/092 , G06N3/045 , G06N7/01 , H04W28/08 , H04L67/568
Abstract: 本申请涉及一种边缘服务缓存优化方法、装置、计算机设备以及存储介质。所述方法包括：将边缘服务缓存优化问题建模为MDP模型,并在每个时间步，通过智能体收集当前环境的状态信息；基于所述当前环境的状态信息，所述智能体采用深度确定性策略梯度算法进行缓存策略优化，并通过策略网络生成缓存策略；执行所述缓存策略，并通过价值网络计算执行所述缓存策略后的服务访问延迟，根据服务访问延迟计算奖励函数；根据所述奖励函数评估缓存策略的执行效果，并对所述策略网络进行优化，生成最优的目标网络。本申请实施例通过智能体学习和优化缓存策略，可以更有效地利用边缘服务器的存储资源，从而提升缓存命中率、资源利用效率和服务质量。
-
公开(公告)号：CN119105479A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202310685030.X
申请日：2023-06-09
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明涉及机器人路径规划，具体涉及一种基于几何栅格地图与电磁地图的路径规划方法及装置。该方法及装置包括：同时采集了电磁地图与几何栅格地图的相应信息，可以在几何栅格地图中对障碍物进行规避与路径规划，在电磁地图中对信号源的信号强度进行测算。将电磁地图置于路线规划的参数之中，使其在机器人进行自动导航数据采集时能综合电磁信号与障碍物做到数据采集任务的优解，因此本申请能够在保证信号强度的同时做到路线避障规划，且不需要给定起点和终点，能够结合信号与障碍主动选择采集数据块且容易抵达的航路点。
-
公开(公告)号：CN119011481A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310556869.3
申请日：2023-05-16
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 北京百度网讯科技有限公司
IPC: H04L47/127 , G06N20/00 , H04L47/27
Abstract: 本发明涉及分布式机器学习领域，具体涉及一种面向并行分布式机器学习的同步拥塞控制方法及装置。该方法及装置包括：将端到端的同步延迟作为同步拥塞信号，采集同步拥塞信号并根据同步拥塞信号中的两个相邻的同步时间预估同步拥塞程度；设计同步拥塞窗口，每次迭代中，根据梯度累积值与同步拥塞窗口的关系动态调整同步频率。本发明预估同步过程的拥塞程度，并通过预估到的拥塞程度设计同步拥塞控制方法，通过同步拥塞控制的方法降低并行分布式机器学习的平均训练时间进而提高整体性能。
-
公开(公告)号：CN118779675A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202310389910.2
申请日：2023-04-04
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种居民出行规律评估方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取待分析区域的多个个体的出行数据集合，并将每个个体的出行数据集合划分为通勤出行数据集和非通勤出行数据集；从通勤出行数据集中提取得到表示通勤出行在时间维度上分布规律的第一特征表示，并从非通勤出行数据集中提取得到表示非通勤出行在时间维度和空间维度上分布规律的第二特征表示；以第一特征表示作为每个个体的通勤特征值对所有个体进行聚类，得到所有个体的通勤出行分布规律，且以第二特征表示作为每个个体的非通勤特征值对所有个体进行聚类，得到所有个体的非通勤出行分布规律。本发明能够从通勤出行和非通勤出行对个体出行进行规律性量化，准确性更高。
-
公开(公告)号：CN112463389B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202011435550.8
申请日：2020-12-10
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明涉及机器学习任务领域，具体涉及一种分布式机器学习任务的资源管理方法及装置。该方法及装置为用户提交机器学习任务，该任务包括两方面的信息，一是数据集大小，二是容器数量；预测模型根据数据集大小和容器数量计算内存的分配大小，同时选择相应的缓存模式；根据缓存模式的选择把内存分配分成两种情况，当内存足够时，选用最优性能模型；当内存不足时，选用最优资源利用率模型。本发明主要是分析分布式机器学习的特性以及计算框架的资源管理情况，根据这些分析构建内存预测和缓存模式选择的模型，并不需要额外的应用画像，直接对新的机器学习任务分配内存和选择缓存模式。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
349
records
(took 0.086 seconds)
