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公开(公告)号:CN115098104A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210875497.6
申请日:2022-07-25
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F8/38 , G06F8/41 , G06F9/445 , G06F16/957 , G06F3/0484 , G06F3/0488
Abstract: 本发明公开了一种轮播组件生成方法及装置,该方法包括获取待生成轮播组件的生成参数,所述生成参数包括:目标应用端类型,在创建组件时考虑了应用端的类型,将不同的类型作为对轮播组件进行对应的打包处理的依据,无需对整体的生成流程做很大改动,降低了组件开发难度和复杂度。
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公开(公告)号:CN114938312A
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202210875398.8
申请日:2022-07-25
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L9/08 , H04L67/2876
Abstract: 本申请提供了数据传输方法和装置,应用于数据发送端的数据传输方法包括:获取待传输的业务数据,并接收数据接收端通过消息中间件发送来的加密公钥和目标长度信息;基于目标长度信息生成秘钥信息;通过消息摘要算法生成业务数据的消息摘要,并通过秘钥信息对业务数据和消息摘要进行加密,得到业务数据加密传输数据,以及通过加密公钥对秘钥信息进行加密,得到秘钥加密传输数据;采用高级消息队列协议将业务数据加密传输数据和秘钥加密传输数据发送至消息中间件,以便数据接收端从消息中间件中下载业务数据加密传输数据和秘钥加密传输数据,并从下载的数据中解析出业务数据。本申请能够有效规避数据发送端的业务数据的篡改、泄露、丢失的风险。
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公开(公告)号:CN118465628A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410604694.3
申请日:2024-05-15
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G01R31/62
Abstract: 本申请提供一种设备的目标故障类型推荐方法及相关设备,所述方法包括获取所述设备的待检测故障信息;将所述待检测故障信息输入至经过训练的故障检测模型,通过所述故障检测模型对所述待检测故障信息进行匹配处理,并通过所述故障检测模型输出所述待检测故障信息对应的至少一个目标故障类型和目标故障类型对应的置信度;在预先构建的系数表中确定与所述目标故障类型匹配的系数;基于所述目标故障类型的置信度和所述系数,确定所述目标故障类型的推荐值;基于全部推荐值,对与其关联的目标故障类型按照从大到小的顺序进行排序,并将经过所述排序后的目标故障类型推荐给用户,解决了现有技术中设备的故障诊断效率低的技术问题。
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公开(公告)号:CN116644733A
公开(公告)日:2023-08-25
申请号:CN202310593941.X
申请日:2023-05-24
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F40/194 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于知识表示学习的电力标准条款差异识别方法及系统。方法包括:(1)获取电力标准条款知识图谱,根据实体名称检索出需要识别差异的标准条款信息,包括条款所在的文件编码、文件名称、目录、条款内容;(2)利用不确定性知识表示学习模型获取知识图谱中实体及关系的表示向量;(3)根据条款内容,利用基于深度学习的文本相似度计算模型计算两个标准条款的句子语义相似度;(4)在两个标准条款的句子语义相似度高于第一阈值的情况下,利用条款差异识别模型,求解两个标准条款的三元组相似度,实现条款差异识别。本发明可以快速、准确地定位条款内容差异并给出差异点精准提示,能够为电力设备标准条款统一提供技术支撑。
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公开(公告)号:CN115203371A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210876078.4
申请日:2022-07-25
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/338 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种数据获取方法及装置,应用于基于uniapp开发的移动端网页电子书阅读器,其中方法包括:获得用户输入的检索关键字;将所述检索关键字与电子书结构化数据进行匹配处理,得到匹配结果;返回所述匹配结果;获得用户对所述匹配结果的触发信息,所述触发信息为针对所述匹配结果中的第一内容的触发信息;返回所述第一内容的内容数据。上述方案基于关键字对类别条目、主要内容关键字条目、章关键字条目及节关键字条目来进行检索,由于电子书结构化数据分类细致,因此能够从更深层次对关键字进行匹配检索,帮助用户方便、快速精准的查找到目标内容,提升用户的使用体验。
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公开(公告)号:CN118607524A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410646965.1
申请日:2024-05-23
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种电力变压器故障命名实体识别方法及相关设备。电力变压器故障命名实体识别方法,包括:获取待识别的电力变压器故障文本;对所述待识别的电力变压器故障文本进行预处理;将预处理后所得的电力变压器故障文本输入预先训练好的融合模型中,得到电力变压器故障命名实体识别结果;其中,所述预先训练好的融合模型为ALBERT模型与BiLSTM‑CRF模型的融合模型;所述电力变压器故障命名实体识别结果包括故障设备,故障类型及故障原因。不仅可以有效补充识别电力变压器故障命名实体在处理语义信息时的不足,还能够显著提高识别电力变压器故障命名实体在复杂语境下识别实体的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN115827990B
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202310147779.9
申请日:2023-02-10
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F40/194 , G06F18/22
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公开(公告)号:CN116861905A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310595713.6
申请日:2023-05-24
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/36 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力标准实体关系抽取方法及装置。方法包括:(1)数据预处理,数据归类并清洗电力技术标准条款中的脏数据;(2)利用注意力图神经网络筛选依存关系,预测电力技术标准条款的实体关系三元组;(3)构建置信度模型,对抽取出来的三元组进行后处理过滤;(4)采用递进式抽取方法,从抽取出的三元组中构造出关系模板,凭借关系模板在文本中进行匹配从而发现新的关系。本发明综合利用自然语言处理技术和深度学习技术对电力标准进行实体关系抽取,能够更准确、更高效获得电力标准实体关系。
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公开(公告)号:CN118467748A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410422787.4
申请日:2024-04-09
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/338
Abstract: 本申请提供的一种知识图谱的应用方法、装置、电子设备及存储介质,包括:响应于获取到故障内容,确定故障内容的关键词信息;确定知识图谱中每个故障案例对应的标签信息,检索关键词信息与标签信息的相似度高于设定阈值的故障案例;确定检索出的故障案例的基础信息,根据基础信息进行故障频次及故障分布的统计,生成统计结果;根据基础信息对检索出的故障案例按照发生时间进行排序,生成排序结果;输出统计结果,并根据排序结果进行检索出的故障案例的输出。
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公开(公告)号:CN116894761A
公开(公告)日:2023-10-17
申请号:CN202310980200.7
申请日:2023-08-04
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
Inventor: 郑倩 , 玄鑫 , 姜海东 , 王庆 , 欧阳红 , 杨强 , 陈恭 , 李小奇 , 袁葆 , 张涛 , 王瑞杰 , 夏任喆 , 孙丽丽 , 钟天齐 , 王军 , 王丹 , 于卓 , 屈楠
IPC: G06T1/20
Abstract: 本申请公开了一种图形处理器资源管理方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域,其中一种图形处理器资源管理方法包括:接收用户发送的渲染请求,所述渲染请求包括目标三维模型对应的目标资源管理器标识;获取图形处理器资源池,所述图形处理器资源池包括多个图形处理器服务器,所述多个图形处理器服务器包括空闲渲染节点;基于预设分配策略从所述空闲渲染节点中确定目标渲染节点;将所述目标渲染节点分配给所述用户。可见,本申请能够通过构建图形处理器资源池来对图形处理器资源进行统一调度,从而可以实现按照用户的实际访问情况对图形处理器资源进行按需分配,极大地提高了图形处理器资源的利用率。
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