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公开(公告)号：CN119690987A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411835001.8
申请日：2024-12-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F40/30 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于多选择优化的数据库查询生成方法、系统及存储介质，所述方法通过多重提示从数据库模式中提取出与自然语言查询相关的表和列；基于提取出的与自然语言查询相关的表和列，以及基于问题相似性及掩码问题相似性的选择策略，利用多重提示生成多个候选SQL查询；根据各候选SQL查询的置信度分数进行筛选，并通过多选择方法选出最优SQL查询。本发明提高了生成SQL查询的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119150361B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411613535.6
申请日：2024-11-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本发明公开了一种电网数据库隐私保护方法和系统，涉及数据安全技术领域，包括：备案电网数据来源信息，根据电网数据来源设置对应的权限节点；在各个权限节点内构建对应的数据载体，将权限节点内的电网数据加载至数据载体内，并对数据载体进行传输加密处理；对用于存储电网数据的电网数据库设置数据过滤机制，根据所设置的数据过滤机制对数据载体进行数据过滤，从而确保通过数据载体传输的数据未被篡改，保护了电网数据在传输过程中的数据隐私性。
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公开(公告)号：CN119669268A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411827829.9
申请日：2024-12-11
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F16/2452 , G06F16/242 , G06F40/253 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于增量解析的受限自回归解码方法、系统及介质，该方法包括：对于给定的Text‑to‑SQL任务，将输入的自然语言查询问题和相应的数据库模式进行格式化和编码；采用大语言模型生成SQL查询；根据模型预测的log‑softmax分数和当前假设的令牌来调整分数，在SQL的每个令牌的生成步骤中，对候选令牌进行增量解析，以检查它们是否符合SQL的语法和语义规则；通过预先设置的不同检查模型对生成的SQL查询进行有效性检查；对未通过检查的令牌被赋予负无穷的分数，在束搜索中被排除，通过检查的有效SQL查询序列进行输出、评估与优化。本发明能有效提升语言模型的执行精度。
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公开(公告)号：CN118785669A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410925736.3
申请日：2024-07-10
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本发明公开了一种实时数据服务优化设备及使用方法，包括柜体，所述柜体的底部固定安装有支腿，所述柜体的正面边缘处铰接有柜门，所述柜体的内部设置有设备主体，所述柜体的外壁左右两侧均开设有通风口，所述柜体的内壁设置有散热机构，所述柜体的顶部设置有灭火机构，所述散热机构包括嵌固安装在柜体内壁上的上空腔座。通过桨叶在粗管内部水流的带动下，使桨叶和驱动轴进行转动，进而带动转轴和扇叶进行转动，而转动的扇叶带动气体进行流通，对柜体内部进行降温，斜板便于对扇叶转动产生的气流进行引导，使气体吹向设备主体，同时加速气体的流动，散热片与输水管之间的配合，便于通过散热片对柜体内部的进行降温。
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公开(公告)号：CN119671486A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411728294.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06Q10/10
Abstract: 本发明涉及数据资产管理技术领域，尤其涉及一种应用于数据资产管理的流程自化监管平台。所述平台包括流程环节数据挖掘模块、全生命周期管理流程建模模块、流程合规性异常监管模块、流程异常预警优化建议模块，可获取各个数据资产管理流程环节进行数据流转执行规则及条件触发分析，并进行全生命周期管理流程建模，以生成数据资产全生命周期管理流程模型；获取数据资产管理合规规则标准，并进行管理行为规则检测引擎设计和合规性自动化异常监管，同时进行异常预警响应处理和管理流程异常优化建议，生成数据资产管理流程异常优化建议方案，以执行相应的数据资产管理流程异常改进工作。本发明能够提升数据资产管理的效率和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119441631A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411248617.5
申请日：2024-09-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F16/9536 , G06F16/951 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种用户论坛观点提取和分析方法及系统，包括：利用网络爬虫技术，从论坛爬取各帖子数据；利用CoT技术引导大模型执行以下步骤：识别帖子数据中各用户的关注点、将关注点归纳为不同主题并去重、评估各主题的出现频率和重要性，以及输出各主题及其描述；基于所述大模型输出的各主题及其描述，利用大模型对待分析论坛中各帖子分类，若帖子不属于所述大模型输出的各主题时，将其列为其他类别；利用大模型提取各主题对应帖子中用户的观点，一个主题获取其中具有代表性的若干观点，并根据所述观点进行总结分析。本发明能高效地提取和分析论坛观点。
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公开(公告)号：CN119150361A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411613535.6
申请日：2024-11-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本发明公开了一种电网数据库隐私保护方法和系统，涉及数据安全技术领域，包括：备案电网数据来源信息，根据电网数据来源设置对应的权限节点；在各个权限节点内构建对应的数据载体，将权限节点内的电网数据加载至数据载体内，并对数据载体进行传输加密处理；对用于存储电网数据的电网数据库设置数据过滤机制，根据所设置的数据过滤机制对数据载体进行数据过滤，从而确保通过数据载体传输的数据未被篡改，保护了电网数据在传输过程中的数据隐私性。
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公开(公告)号：CN119127912A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411249066.4
申请日：2024-09-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于执行结果检验的自然语言转SQL查询方法及系统，包括将自然语言问题输入Text‑to‑SQL数据集，从中选择与自然语言问题相似的若干示例及其对应的SQL查询；并与自然语言问题一同输入LLM，LLM输出候选SQL查询以及候选SQL查询的生成理由；执行候选SQL查询，将获得的执行结果与自然语言问题、候选SQL查询输入训练好的检验模型判断执行结果的正确性并给出执行结果正确概率；根据LLM生成候选SQL查询的概率和执行结果正确概率计算候选SQL查询的正确概率，将候选SQL查询的正确概率降序排列并输出第一个候选SQL查询。本发明可发现SQL查询的语法错误，更直观的判断SQL查询的正确性，有助于发现复杂问题和复杂SQL查询中存在的错误。
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公开(公告)号：CN118840234A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410969585.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本申请涉及电力作业安全技术领域，提供一种电力安全知识学习内容的推送方法、装置、设备、存储介质和程序产品，可以提高推送内容和规定学习时长的针对性。本申请中，当根据目标电力作业人员的历史作业信息确定存在历史违章作业时，获取历史违章作业的违章严重等级；根据违章严重等级，确定第一学习时长；违章严重等级越严重，第一学习时长越长；基于目标电力作业人员针对目标作业类型的作业次数是否高于设定值，调整第一学习时长，得到第二学习时长；目标作业类型为历史违章作业所属的作业类型；将与目标作业类型匹配的电力安全知识学习内容以及第二学习时长发给目标电力作业人员的目标终端。
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公开(公告)号：CN118916405A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411025530.1
申请日：2024-07-30
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/28 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的数据资产运营决策支持系统及方法，需求分析：明确用户对系统的需求，包括数据源、数据类型、分析和挖掘需求、决策支持功能；数据采集与存储：选择合适的数据采集工具，从各个数据源获取数据，并将数据存储到数据库或数据仓库中；数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、归一化等预处理操作，以提高后续分析和挖掘的效果；人工智能技术在办公智能数据分析与决策支持中具有高效、准确和自动化等优势，它可以处理大数据量、高维度和复杂关系的数据，并发现其中的规律和关联，人工智能系统具有自我学习和不断优化的能力，在不断积累和学习数据的过程中，提高分析和决策的准确性和效率。
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