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公开(公告)号:CN119445605A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411317703.7
申请日:2024-09-20
Applicant: 湖南星通电力信息通信有限公司
IPC: G06V30/414 , G06V30/412 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V30/413
Abstract: 本发明公开的一种基于语义分割的文档表格内容提取方法及系统,通过语义分割的文档表格内容提取算法,解决了现有技术在表格格式适应性、复杂表格处理能力、数据标注成本、通用性及自动化程度等方面的不足,显著提升了文档表格内容提取的整体性能和应用价值;本发明不仅提高了表格内容提取的准确性和鲁棒性,还降低了数据标注成本,增强了方法的通用性,实现了文档表格内容提取的高效自动化处理。
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公开(公告)号:CN118886784A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202411091651.6
申请日:2024-08-09
Applicant: 湖南星通电力信息通信有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F11/34 , G06F8/70
Abstract: 本发明公开了企业研发流程质量管理平台,属于流程质量管理领域,企业研发流程质量管理平台包括以下步骤:项目初始化明确结构和目标,生成主体数据。设定代码扫描和测试方案,并与主体数据关联。关联源代码仓库,建立连接。设置代码扫描周期,系统记录并触发扫描任务。上传性能测试脚本,准备自动化测试。启动代码扫描,识别问题并展示结果。执行测试脚本,汇总数据成报告。异步处理任务,更新结果至界面,监控进度并可手动终止任务。有益效果包括全生命周期管控机制、集成化质量管理服务、自动化和周期性代码扫描、性能测试脚本自动执行、多维度质量评估等。
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公开(公告)号:CN118734935A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410931860.0
申请日:2024-07-12
Applicant: 湖南星通电力信息通信有限公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/042 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/214 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种迁移MLP融合负荷预测算法及装置,属于短期负荷预测领域,一种迁移MLP融合负荷预测算法及装置包括数据采集阶段、特征提取阶段和模型训练阶段,使用异常值检测算法,利用智能电表、气象站收集历史负荷数据、天气情况和节假日信息作为数据输入;设计MLP模型,使用多层感知机基于收集得到原始数据中提取生成历史负荷数据的滑动窗口统计量和时间特征;使用反向传播算法和Adam优化器首先在源台区上训练MLP模型,然后将模型迁移到目标台区进行微调。本发明不仅提高了模型在数据量有限条件下的预测准确性和模型的泛化能力和鲁棒性、降低了模型训练的成本和复杂度。
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公开(公告)号:CN118734854A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410927607.8
申请日:2024-07-11
Applicant: 湖南星通电力信息通信有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/284 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06F16/35 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开的一种基于动态权重的电力实体抽取方法及系统,其中方法包括:获取电力领域的文本数据;将所述文本数据进行预处理,得到标准文本数据;基于标准文本数据,构建词汇共现图;基于预设算法,根据预设电力实体词典和词汇共现图的结构,得到每个词汇节点的权重;判断词汇节点的权重是否大于预设权重阈值,若是,将对应词汇节点设为电力实体。本发明以词汇共现图为基准,对不同词汇节点赋予不同的初始权重,且调整共现关系的边权重,使得在电力领域文本中出现的词汇关系更加突出,进一步提高了实体抽取的精准度。
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公开(公告)号:CN118823479A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410999840.7
申请日:2024-07-24
Applicant: 湖南星通电力信息通信有限公司
Abstract: 本申请属于目标检测技术领域,尤其涉及一种电力金具图像目标检测方法、装置、电子设备和存储介质。本申请根据待检测电力金具图像,获取预处理图像,基于预处理图像创建随机候选框和特征图像,根据随机候选框和特征图像通过扩散处理确定特征图像的边界框,根据边界框和预设电力金具轮廓信息确定电力金具图像中的目标。与现有技术中,基于规则的图像目标进行检测或者基于深度学习的图像目标进行检测相比,本申请简化了深度学习的训练过程和模型设计的复杂性与计算的开销,同时本申请克服了现有技术中由于光照变化、背景杂乱导致检测不准确的情况,通过扩散处理,更精细地调整和优化边界框的位置和大小,增强了在复杂环境中的检测能力。
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