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一种从网络安全威胁情报联合抽取实体与关系的方法,涉及网络安全技术领域,利用多任务联合学习的模型架构,进行实体关系的联合抽取,能够有效的降低非联合抽取的方式误差传播问题,利用同一个向量编码器编码的统一向量表示,提取特定于不同任务特征,降低无用特征的噪声影响,提高了实体关系的解码速度。
📄 2023113023937 📂 G06F40_295 👤 山东省计算中心(国家超级计算济南中心), 齐鲁工业大学(山东省科学院) 📅 2023-10-10
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一种从网络安全威胁情报联合抽取实体与关系的方法

2023113023937 · 山东省计算中心(国家超级计算济南中心), 齐鲁工业大学(山东省科学院)
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预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年