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公开(公告)号：CN114898895A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210467433.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G16H70/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及一种机器学习技术领域，是一种新疆地方药物不良反应识别方法及相关装置。前者包括建立新疆地方药物不良反应语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对模型进行学习训练，获得不良反应识别模型；利用测试样本集对不良反应识别模型进行测试，选取最优的参数，输出不良反应识别模型。本发明大量获取网络有关新疆地方药物不良反应的文本信息建立新疆地方药物不良反应语料库，利用基于注意力机制的双向长短时记忆网络和卷积神经网络混合网络的神经网络模型，捕捉新疆地方药物不良反应语料库中文本的双向语义依赖和局部特征，利用注意力机制，突出重要的特征，保证不良反应的有效识别。
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公开(公告)号：CN114898197A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210466286.7
申请日：2022-04-29
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种智能导航技术领域，是一种用于物体检测的辅助导航方法、辅助导航系统及相关装置，前者采集前方环境图像；将前方环境图像输入到物体检测模型中；获取物体检测模型的输出信息，完成辅助导航的物体分割识别，其中，所述输出信息包括所述前方环境图像中的道路、障碍对应的分割识别信息。本发明基于多尺度的变型卷积语义分割神经网络算法训练输出物体检测模型，利用物体检测模型对环境图像进行分割识别，识别获得环境图像中的道路、障碍等对象，从而为视障人士提供辅助导航，并且通过视障人士辅助导航系统为视障人士提供路线、道路、障碍等信息的语音导航服务，帮助视障人士行走在复杂环境中，保证其安全出行。
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公开(公告)号：CN110766017A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911008598.8
申请日：2019-10-22
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 朱帕尔·努尔兰 , 文云 , 黎红 , 杨柳 , 马倩 , 杨丽娜 , 王晓玉 , 王巧莉 , 薛高倩 , 贾俊强 , 李坤源 , 苟亮 , 王平 , 迪力尼亚·迪力夏提 , 马占军
Abstract: 本发明涉及一种文字识别技术领域，是一种基于深度学习的移动终端文字识别方法及系统。前者包括以下步骤：对图片中的文本进行文字分割，分割为若干个文字图片；将所有文字图片再次定位分割，分割形成单个字符的字符图片，并按分割顺序形成字符图片数组；将字符图片数组中的字符图片依序进行识别，并按识别顺序形成文字数组；根据字符图片数组索引读出文字文本，完成文字识别。本发明将图片中的每个字符进行分割，形成单独字符的字符图片，避免了连笔字识别不出的问题，提高了字符识别率。本发明能广泛的应用于电力行业对，工作人员只需对需要录入的内容拍摄图片，即可对需要录入的内容进行识别，减轻了工作人员的工作量、提高了录入处理效率。
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公开(公告)号：CN115017308A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210468745.5
申请日：2022-04-29
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/151 , G06F40/279 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种舆情监控技术领域，是一种企业舆情情感分类模型构建方法、分类方法及相关装置，前者包括：建立企业舆情语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对模型进行学习训练，获得企业舆情情感分类模型；利用测试样本集对企业舆情情感分类模型进行测试，选取最优的参数，输出不良反应识别模型。本发明在建立企业舆情语料库的基础上，利用基于BERT嵌入的胶囊网络和双向门限循环单元结合的文本识别算法建立的模型获得上下文全局特征和局部特征，将上下文全局特征和局部特征融合后进行分类，实现对应的企业舆情情感分类，从而判断企业舆情性质，使得企业能进行有效舆情预警及管理。
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公开(公告)号：CN113920520A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111076489.7
申请日：2021-09-14
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/414 , G06V10/75 , G06V10/44 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种图像识别技术领域，是一种图像文本识别方法、系统、存储介质及电子设备，前者包括：获取待识别图像；对待识别图像进行矫正处理，得到矫正图像；对矫正图像中的文字信息进行字体识别，得到识别结果，并根据识别结果确定当前文字信息采用的字体所对应的文字库；根据当前字体对应的文字库对矫正图像中的文字信息进行连续识别，得到文字识别文档。本发明通过对字体进行确认，将待识别的文字信息与字体库中的文字进行比对，即以当前字体对应的字体库为依据，将当前文字信息中的文字与之进行比对，从而逐个识别当前矫正图像中的文字，识别准确度高，同时可以采用多线程进行处理，从而有效的提高了文字识别效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113919646A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111076007.8
申请日：2021-09-14
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种计算机技术领域，是一种发票自动化预制、过账方法、装置、存储介质及电子设备，包括基于OCR光学识别获取发票业务数据流信息；获取采购订单信息，触发调用SAP系统发票预制接口服务，提取发票业务数据流信息及采购订单信息生成发票预制凭证编号；获取发票预制凭证编号，触发调用SAP系统发票过账接口服务，提取发票业务数据流信息及发票预制凭证编号生成发票过账凭证编号。本发明实现了以信息化、自动化手段替代传统财务手工业务操作，完成了物资、服务等发票的自动预制、过账的过程，优化了财务流程，提高了业务处理效率和质量，减少了财务合规风险，使资源能趋向于分配在更多增值业务上。
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公开(公告)号：CN110750680A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911008046.7
申请日：2019-10-22
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/75 , G06F16/783 , G06F16/78
Abstract: 本发明涉及一种视频场景分类技术领域，是一种基于多特征的视频场景分类方法，包括S1提取场景视频的关键帧集合；S2计算每一个场景视频的平均关键帧；S3对每一个平均关键帧进行划分；S4提取场景多特征，场景多特征包括颜色特征和纹理特征；S5：利用多特征融合进行融合，获得场景视频的综合特征；S6：将综合特征与其对应的特征阈值比较进行场景分类，使用阈值判定分类法得到多个场景类别。本发明的阈值判定分类法充分利用了视频的结构化特征，在区分不同的场景时具有较高的准确率，分类结果稳定性强，是一种鲁棒性高的分类算法，具有动态分类的特点，分类的类别数目根据阈值确定，不需要事先划分类别数目以及训练集训练，分类过程易于实现。
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公开(公告)号：CN109658989A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811355009.9
申请日：2018-11-14
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 黎红 , 杨柳 , 李雅洁 , 李坤源 , 何伟 , 冯磊 , 胡美慧 , 赵刚 , 蒋诗百 , 李志刚 , 杨丽娜 , 王巧莉 , 马斌 , 李德高 , 张烜 , 尹蕊 , 刘信
Abstract: 本发明涉及类药化合物毒性预测技术领域，是一种基于深度学习的类药化合物毒性预测方法，包括第一步，特征提取，将待检测的类药化合物通过分子指纹生成软件生成指纹序列；第二步，对分子指纹序列的特征进行降噪预处理；第三步，采用DX算法对经过特征预处理的分子指纹序列进行特征降维，更新分子指纹序列；第四步，采用栈式自编码神经网络模型对经过降维筛选后的分子指纹序列进行毒性预测。本发明选用分子指纹序列作为分子特征描述，类药化合物指纹特征项的大量冗余，设计并实现特征降维方法。将降维评估后重新筛选的指纹特征作为级联隐藏层学习的输入，实现对类药化合物毒性的高效预测。
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公开(公告)号：CN117707734A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311807486.5
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王巧莉 , 马军 , 王燕军 , 常春雷 , 杨恒翔 , 聂旭贝 , 万姣 , 李凯 , 杨大伟 , 古丽孜热·艾尔肯 , 黎红 , 朱帕尔·努尔兰 , 高逸凡 , 郭宁 , 赵楚月
Abstract: 本发明涉及一种云计算技术领域，是一种基于云计算的资源管理方法、装置、存储设备及存储介质，包括响应于云服务资源大阈值，对云服务资源进行配置；在云服务资源上调度工作流任务，并利用算法融合对工作流任务进行优化；执行优化后的工作流。本发明基于云服务资源承载量进行服务配置，将粒子群算法和混合蛙跳算法进行融合，降低惯性权重线性递减所带来的易产生最优解的影响，并在混合蛙跳算法中增加了混沌随机因子和交叉因子，由此降低处理能耗并降低时间消耗，提高任务处理效率及云计算资源的合理调度，并将可执行任务集合加入云资源形成执行列表，将数据和可执行程序加入执行站点，再加入注册文件和元数据的任务，实现性能优化，降低处理能耗。
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公开(公告)号：CN117011265A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310972566.X
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力设备技术领域，是一种基于融合ViT卷积神经网络的电力设备异常类型自检测方法，其包括：进行图像数据的采集；利用ProGAN进行数据清晰化处理；在ProGAN生成的高清数据集基础上，进行显著化数据处理，显著性加强区域特征，提高设备关键部位像素；联合VGG16和ViT两种卷积神经网络，构建融合电力设备图像显著性特征的深度学习模型；针对各类缺陷样本数量与模型训练指标的关系进行数据建模，通过不断自优化模型实现样本数量自定义以及动态调整，实现训练样本集的迭代更新以及扩充。本发明提高了识别精度，减少了巡检的时间，有效解决了分类速度慢的问题；还实现了动态更新数据集，缩短了训练过程中样本清洗的时间，提高了工作效率。
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