找到2项技术成果数据。
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一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法，包括如下步骤步骤1，提取知识图谱中的实体集、关系集和三元组集，把满足三元组的实体集、关系集嵌入到低维连续向量空间；步骤2，通过PRA算法获得实体间的路径；步骤3，在全部实体可能存在的路径上均进行张量分解，计算分解损失函数值；步骤4，重复步骤3，直至达到收敛的预设值或迭代最大次数；步骤5，如果达到迭代最大次数或收敛于预设值，则进入下一个三元组相关的路径计算，重复步骤2至步骤4，直到训练集全部的三元组都被执行；步骤6，输出训练模型中相应的实体集和关系集。此种表示学习方法可提高知识发现的推理准确性，提高预测精度。
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基于张量的AIOT智慧印章管控平台
成熟度：通过小试
技术类型：-
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
印章作为企业内控风险防控体系中的重要管控点，在传统应用中存在着盗用、滥用、伪造以及管理效 率和成本方面的诸多问题。为此，国资委在2019年12月发布了《关于做好2020年中央企业内部控制体系建 设与监督工作有关事项的通知》(国资厅发监督〔2019〕44号),提出了以“强内控、防风险、促合规”为目标， 并通过逐步探索利用新兴技术提升智能化监管水平的方式。在2020年9月，国资委发布了《关于加快推进国 有企业数字化转型工作的通知》,要求推动新一代信息技术与国有企业的融合创新，加快传统产业在全方 位、全角度、全链条上的数字化转型。为响应这一趋势，提出了设计一种全场景多传感器的物联网印章平 台，该平台将物联网、数字化、OCR、人工智能、互联网等技术相融合，形成AIOT 的一体化智慧印章管控平 台，并计划在江苏省多家公司进行试点应用。我们提出了一种基于张量和区块链技术的AIOT 智慧印章管控平台。在这个平台上，我们引入了一种 基 于MapReduce 编程的分布式并行张量链分解方法。在分布式并行张量链分解方法中，我们提出了一种 增量式的张量链分解，该方法被应用于物联网印章的数据存储分析和OCR 数据处理，以有效提高大数据处 理的效率。通过区块链AIOT 智慧印章管控平台，不论是公司总部还是分子公司，所有的公章都可以实现在线远 程管理。印章的使用信息会被上传至区块链中，实现印章的可视、可管、可控、可溯、可查验的特性。这将显 著提高企业的印章管理水平和效率，降低与印章管理相关的管理风险和成本。通过应用蓝牙定位、红外光谱识别、OCR 识别、人工智能比对等AIOT 智能技术，智慧印章管控系统服 务平台实现自动盖章、位置定位、电子围栏、自动定位、自动拍照、传输和预警、远程授权控制等功能。作为 整个系统中最为基础的部分，物联网硬件设备需要融合5G/wif 通信、生物识别、拍照视频、轨迹跟踪等功 能，且兼容市面上95%的章体，实现传统印章与电子印章“物电一体化”,真正做到安装省心、操作便捷、外 带轻松。物联网印章中的张量数据模型包括数据采集、数据处理、数据可视化等环节。在数据采集阶段，物联网 印章生成的数据将通过传感器等设备进行采集，并经过通信设备传输到数据处理平台。在数据处理阶段， 针对不同类型的数据，可以选择合适的张量分解方法进行降维和压缩，从而提高数据处理效率，并且可以 对数据进行去冗余、去重复和去噪声等操作。同时，在数据可视化阶段，可以通过可视化工具将数据转换成 图表或者其他形式的视觉信息，以便用户进行更加直观的数据分析和使用。在分布式集群环境下，采用增量张量链分解算法(ITTD) 进行数据处理和计算，可以获得比不采用增 量分解算法(NTTD) 更加卓越的执行效果和更少的存储空间占用。ITTD 算法采用了增量计算的方式，仅 对新数据进行处理，避免了对全部数据的重复计算，因此在存储空间上占用更少的空间。相比之下，NTTD 算法需要对所有数据进行重新计算，无法充分利用历史数据的信息，计算效率较低，同时还需要占用更多 的存储空间存储历史数据，这在大规模数据集中会成为运行效率的瓶颈。下图是两种方式在执行时间和存储占用方面的数据比较。
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一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
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摘要：本发明公开一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法，包括如下步骤步骤1，提取知识图谱中的实体集、关系集和三元组集，把满足三元组的实体集、关系集嵌入到低维连续向量空间；步骤2，通过PRA算法获得实体间的路径；步骤3，在全部实体可能存在的路径上均进行张量分解，计算分解损失函数值；步骤4，重复步骤3，直至达到收敛的预设值或迭代最大次数；步骤5，如果达到迭代最大次数或收敛于预设值，则进入下一个三元组相关的路径计算，重复步骤2至步骤4，直到训练集全部的三元组都被执行；步骤6，输出训练模型中相应的实体集和关系集。此种表示学习方法可提高知识发现的推理准确性，提高预测精度。
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基于张量的AIOT智慧印章管控平台
成熟度：通过小试
技术类型：-
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
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印章作为企业内控风险防控体系中的重要管控点，在传统应用中存在着盗用、滥用、伪造以及管理效 率和成本方面的诸多问题。为此，国资委在2019年12月发布了《关于做好2020年中央企业内部控制体系建 设与监督工作有关事项的通知》(国资厅发监督〔2019〕44号),提出了以“强内控、防风险、促合规”为目标， 并通过逐步探索利用新兴技术提升智能化监管水平的方式。在2020年9月，国资委发布了《关于加快推进国 有企业数字化转型工作的通知》,要求推动新一代信息技术与国有企业的融合创新，加快传统产业在全方 位、全角度、全链条上的数字化转型。为响应这一趋势，提出了设计一种全场景多传感器的物联网印章平 台，该平台将物联网、数字化、OCR、人工智能、互联网等技术相融合，形成AIOT 的一体化智慧印章管控平 台，并计划在江苏省多家公司进行试点应用。我们提出了一种基于张量和区块链技术的AIOT 智慧印章管控平台。在这个平台上，我们引入了一种 基 于MapReduce 编程的分布式并行张量链分解方法。在分布式并行张量链分解方法中，我们提出了一种 增量式的张量链分解，该方法被应用于物联网印章的数据存储分析和OCR 数据处理，以有效提高大数据处 理的效率。通过区块链AIOT 智慧印章管控平台，不论是公司总部还是分子公司，所有的公章都可以实现在线远 程管理。印章的使用信息会被上传至区块链中，实现印章的可视、可管、可控、可溯、可查验的特性。这将显 著提高企业的印章管理水平和效率，降低与印章管理相关的管理风险和成本。通过应用蓝牙定位、红外光谱识别、OCR 识别、人工智能比对等AIOT 智能技术，智慧印章管控系统服 务平台实现自动盖章、位置定位、电子围栏、自动定位、自动拍照、传输和预警、远程授权控制等功能。作为 整个系统中最为基础的部分，物联网硬件设备需要融合5G/wif 通信、生物识别、拍照视频、轨迹跟踪等功 能，且兼容市面上95%的章体，实现传统印章与电子印章“物电一体化”,真正做到安装省心、操作便捷、外 带轻松。物联网印章中的张量数据模型包括数据采集、数据处理、数据可视化等环节。在数据采集阶段，物联网 印章生成的数据将通过传感器等设备进行采集，并经过通信设备传输到数据处理平台。在数据处理阶段， 针对不同类型的数据，可以选择合适的张量分解方法进行降维和压缩，从而提高数据处理效率，并且可以 对数据进行去冗余、去重复和去噪声等操作。同时，在数据可视化阶段，可以通过可视化工具将数据转换成 图表或者其他形式的视觉信息，以便用户进行更加直观的数据分析和使用。在分布式集群环境下，采用增量张量链分解算法(ITTD) 进行数据处理和计算，可以获得比不采用增 量分解算法(NTTD) 更加卓越的执行效果和更少的存储空间占用。ITTD 算法采用了增量计算的方式，仅 对新数据进行处理，避免了对全部数据的重复计算，因此在存储空间上占用更少的空间。相比之下，NTTD 算法需要对所有数据进行重新计算，无法充分利用历史数据的信息，计算效率较低，同时还需要占用更多 的存储空间存储历史数据，这在大规模数据集中会成为运行效率的瓶颈。下图是两种方式在执行时间和存储占用方面的数据比较。
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摘要：本发明公开一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法，包括如下步骤步骤1，提取知识图谱中的实体集、关系集和三元组集，把满足三元组的实体集、关系集嵌入到低维连续向量空间；步骤2，通过PRA算法获得实体间的路径；步骤3，在全部实体可能存在的路径上均进行张量分解，计算分解损失函数值；步骤4，重复步骤3，直至达到收敛的预设值或迭代最大次数；步骤5，如果达到迭代最大次数或收敛于预设值，则进入下一个三元组相关的路径计算，重复步骤2至步骤4，直到训练集全部的三元组都被执行；步骤6，输出训练模型中相应的实体集和关系集。此种表示学习方法可提高知识发现的推理准确性，提高预测精度。
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印章作为企业内控风险防控体系中的重要管控点，在传统应用中存在着盗用、滥用、伪造以及管理效 率和成本方面的诸多问题。为此，国资委在2019年12月发布了《关于做好2020年中央企业内部控制体系建 设与监督工作有关事项的通知》(国资厅发监督〔2019〕44号),提出了以“强内控、防风险、促合规”为目标， 并通过逐步探索利用新兴技术提升智能化监管水平的方式。在2020年9月，国资委发布了《关于加快推进国 有企业数字化转型工作的通知》,要求推动新一代信息技术与国有企业的融合创新，加快传统产业在全方 位、全角度、全链条上的数字化转型。为响应这一趋势，提出了设计一种全场景多传感器的物联网印章平 台，该平台将物联网、数字化、OCR、人工智能、互联网等技术相融合，形成AIOT 的一体化智慧印章管控平 台，并计划在江苏省多家公司进行试点应用。我们提出了一种基于张量和区块链技术的AIOT 智慧印章管控平台。在这个平台上，我们引入了一种 基 于MapReduce 编程的分布式并行张量链分解方法。在分布式并行张量链分解方法中，我们提出了一种 增量式的张量链分解，该方法被应用于物联网印章的数据存储分析和OCR 数据处理，以有效提高大数据处 理的效率。通过区块链AIOT 智慧印章管控平台，不论是公司总部还是分子公司，所有的公章都可以实现在线远 程管理。印章的使用信息会被上传至区块链中，实现印章的可视、可管、可控、可溯、可查验的特性。这将显 著提高企业的印章管理水平和效率，降低与印章管理相关的管理风险和成本。通过应用蓝牙定位、红外光谱识别、OCR 识别、人工智能比对等AIOT 智能技术，智慧印章管控系统服 务平台实现自动盖章、位置定位、电子围栏、自动定位、自动拍照、传输和预警、远程授权控制等功能。作为 整个系统中最为基础的部分，物联网硬件设备需要融合5G/wif 通信、生物识别、拍照视频、轨迹跟踪等功 能，且兼容市面上95%的章体，实现传统印章与电子印章“物电一体化”,真正做到安装省心、操作便捷、外 带轻松。物联网印章中的张量数据模型包括数据采集、数据处理、数据可视化等环节。在数据采集阶段，物联网 印章生成的数据将通过传感器等设备进行采集，并经过通信设备传输到数据处理平台。在数据处理阶段， 针对不同类型的数据，可以选择合适的张量分解方法进行降维和压缩，从而提高数据处理效率，并且可以 对数据进行去冗余、去重复和去噪声等操作。同时，在数据可视化阶段，可以通过可视化工具将数据转换成 图表或者其他形式的视觉信息，以便用户进行更加直观的数据分析和使用。在分布式集群环境下，采用增量张量链分解算法(ITTD) 进行数据处理和计算，可以获得比不采用增 量分解算法(NTTD) 更加卓越的执行效果和更少的存储空间占用。ITTD 算法采用了增量计算的方式，仅 对新数据进行处理，避免了对全部数据的重复计算，因此在存储空间上占用更少的空间。相比之下，NTTD 算法需要对所有数据进行重新计算，无法充分利用历史数据的信息，计算效率较低，同时还需要占用更多 的存储空间存储历史数据，这在大规模数据集中会成为运行效率的瓶颈。下图是两种方式在执行时间和存储占用方面的数据比较。
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成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
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摘要：本发明公开一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法，包括如下步骤步骤1，提取知识图谱中的实体集、关系集和三元组集，把满足三元组的实体集、关系集嵌入到低维连续向量空间；步骤2，通过PRA算法获得实体间的路径；步骤3，在全部实体可能存在的路径上均进行张量分解，计算分解损失函数值；步骤4，重复步骤3，直至达到收敛的预设值或迭代最大次数；步骤5，如果达到迭代最大次数或收敛于预设值，则进入下一个三元组相关的路径计算，重复步骤2至步骤4，直到训练集全部的三元组都被执行；步骤6，输出训练模型中相应的实体集和关系集。此种表示学习方法可提高知识发现的推理准确性，提高预测精度。
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成熟度：通过小试
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印章作为企业内控风险防控体系中的重要管控点，在传统应用中存在着盗用、滥用、伪造以及管理效 率和成本方面的诸多问题。为此，国资委在2019年12月发布了《关于做好2020年中央企业内部控制体系建 设与监督工作有关事项的通知》(国资厅发监督〔2019〕44号),提出了以“强内控、防风险、促合规”为目标， 并通过逐步探索利用新兴技术提升智能化监管水平的方式。在2020年9月，国资委发布了《关于加快推进国 有企业数字化转型工作的通知》,要求推动新一代信息技术与国有企业的融合创新，加快传统产业在全方 位、全角度、全链条上的数字化转型。为响应这一趋势，提出了设计一种全场景多传感器的物联网印章平 台，该平台将物联网、数字化、OCR、人工智能、互联网等技术相融合，形成AIOT 的一体化智慧印章管控平 台，并计划在江苏省多家公司进行试点应用。我们提出了一种基于张量和区块链技术的AIOT 智慧印章管控平台。在这个平台上，我们引入了一种 基 于MapReduce 编程的分布式并行张量链分解方法。在分布式并行张量链分解方法中，我们提出了一种 增量式的张量链分解，该方法被应用于物联网印章的数据存储分析和OCR 数据处理，以有效提高大数据处 理的效率。通过区块链AIOT 智慧印章管控平台，不论是公司总部还是分子公司，所有的公章都可以实现在线远 程管理。印章的使用信息会被上传至区块链中，实现印章的可视、可管、可控、可溯、可查验的特性。这将显 著提高企业的印章管理水平和效率，降低与印章管理相关的管理风险和成本。通过应用蓝牙定位、红外光谱识别、OCR 识别、人工智能比对等AIOT 智能技术，智慧印章管控系统服 务平台实现自动盖章、位置定位、电子围栏、自动定位、自动拍照、传输和预警、远程授权控制等功能。作为 整个系统中最为基础的部分，物联网硬件设备需要融合5G/wif 通信、生物识别、拍照视频、轨迹跟踪等功 能，且兼容市面上95%的章体，实现传统印章与电子印章“物电一体化”,真正做到安装省心、操作便捷、外 带轻松。物联网印章中的张量数据模型包括数据采集、数据处理、数据可视化等环节。在数据采集阶段，物联网 印章生成的数据将通过传感器等设备进行采集，并经过通信设备传输到数据处理平台。在数据处理阶段， 针对不同类型的数据，可以选择合适的张量分解方法进行降维和压缩，从而提高数据处理效率，并且可以 对数据进行去冗余、去重复和去噪声等操作。同时，在数据可视化阶段，可以通过可视化工具将数据转换成 图表或者其他形式的视觉信息，以便用户进行更加直观的数据分析和使用。在分布式集群环境下，采用增量张量链分解算法(ITTD) 进行数据处理和计算，可以获得比不采用增 量分解算法(NTTD) 更加卓越的执行效果和更少的存储空间占用。ITTD 算法采用了增量计算的方式，仅 对新数据进行处理，避免了对全部数据的重复计算，因此在存储空间上占用更少的空间。相比之下，NTTD 算法需要对所有数据进行重新计算，无法充分利用历史数据的信息，计算效率较低，同时还需要占用更多 的存储空间存储历史数据，这在大规模数据集中会成为运行效率的瓶颈。下图是两种方式在执行时间和存储占用方面的数据比较。
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应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法，包括如下步骤步骤1，提取知识图谱中的实体集、关系集和三元组集，把满足三元组的实体集、关系集嵌入到低维连续向量空间；步骤2，通过PRA算法获得实体间的路径；步骤3，在全部实体可能存在的路径上均进行张量分解，计算分解损失函数值；步骤4，重复步骤3，直至达到收敛的预设值或迭代最大次数；步骤5，如果达到迭代最大次数或收敛于预设值，则进入下一个三元组相关的路径计算，重复步骤2至步骤4，直到训练集全部的三元组都被执行；步骤6，输出训练模型中相应的实体集和关系集。此种表示学习方法可提高知识发现的推理准确性，提高预测精度。
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基于张量的AIOT智慧印章管控平台
成熟度：通过小试
技术类型：-
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
印章作为企业内控风险防控体系中的重要管控点，在传统应用中存在着盗用、滥用、伪造以及管理效 率和成本方面的诸多问题。为此，国资委在2019年12月发布了《关于做好2020年中央企业内部控制体系建 设与监督工作有关事项的通知》(国资厅发监督〔2019〕44号),提出了以“强内控、防风险、促合规”为目标， 并通过逐步探索利用新兴技术提升智能化监管水平的方式。在2020年9月，国资委发布了《关于加快推进国 有企业数字化转型工作的通知》,要求推动新一代信息技术与国有企业的融合创新，加快传统产业在全方 位、全角度、全链条上的数字化转型。为响应这一趋势，提出了设计一种全场景多传感器的物联网印章平 台，该平台将物联网、数字化、OCR、人工智能、互联网等技术相融合，形成AIOT 的一体化智慧印章管控平 台，并计划在江苏省多家公司进行试点应用。我们提出了一种基于张量和区块链技术的AIOT 智慧印章管控平台。在这个平台上，我们引入了一种 基 于MapReduce 编程的分布式并行张量链分解方法。在分布式并行张量链分解方法中，我们提出了一种 增量式的张量链分解，该方法被应用于物联网印章的数据存储分析和OCR 数据处理，以有效提高大数据处 理的效率。通过区块链AIOT 智慧印章管控平台，不论是公司总部还是分子公司，所有的公章都可以实现在线远 程管理。印章的使用信息会被上传至区块链中，实现印章的可视、可管、可控、可溯、可查验的特性。这将显 著提高企业的印章管理水平和效率，降低与印章管理相关的管理风险和成本。通过应用蓝牙定位、红外光谱识别、OCR 识别、人工智能比对等AIOT 智能技术，智慧印章管控系统服 务平台实现自动盖章、位置定位、电子围栏、自动定位、自动拍照、传输和预警、远程授权控制等功能。作为 整个系统中最为基础的部分，物联网硬件设备需要融合5G/wif 通信、生物识别、拍照视频、轨迹跟踪等功 能，且兼容市面上95%的章体，实现传统印章与电子印章“物电一体化”,真正做到安装省心、操作便捷、外 带轻松。物联网印章中的张量数据模型包括数据采集、数据处理、数据可视化等环节。在数据采集阶段，物联网 印章生成的数据将通过传感器等设备进行采集，并经过通信设备传输到数据处理平台。在数据处理阶段， 针对不同类型的数据，可以选择合适的张量分解方法进行降维和压缩，从而提高数据处理效率，并且可以 对数据进行去冗余、去重复和去噪声等操作。同时，在数据可视化阶段，可以通过可视化工具将数据转换成 图表或者其他形式的视觉信息，以便用户进行更加直观的数据分析和使用。在分布式集群环境下，采用增量张量链分解算法(ITTD) 进行数据处理和计算，可以获得比不采用增 量分解算法(NTTD) 更加卓越的执行效果和更少的存储空间占用。ITTD 算法采用了增量计算的方式，仅 对新数据进行处理，避免了对全部数据的重复计算，因此在存储空间上占用更少的空间。相比之下，NTTD 算法需要对所有数据进行重新计算，无法充分利用历史数据的信息，计算效率较低，同时还需要占用更多 的存储空间存储历史数据，这在大规模数据集中会成为运行效率的瓶颈。下图是两种方式在执行时间和存储占用方面的数据比较。