各单位、各部门：
根据《****科技成果转化管理办法》（南审科发〔2019〕8号）和《****科技成果转化实施细则》（南审科发〔2019〕9号）等相关文件要求，对协议定价的科技成果转让、许可须进行公示，公示期15天，现对我校“一种面向海量非结构化数据内容可查询可追溯的高可靠知识库构建方法”等15项科技成果拟转让有关事项公示如下：
一、科技成果情况
1．专利一基本情况
专利名称：一种面向海量非结构化数据内容可查询可追溯的高可靠知识库构建方法
专利号：ZL202****16317.9
发明人：徐超；陈勇
专利简介：本发明利用深度学习技术将非结构化数据的特征信息自动提取出来，使其能够方便的用于数据检索；同时利用区块链将这些检索的摘要信息及数据之间的关系保存起来，保障知识库的中数据检索和溯源的高可靠性，为审计大模型的知识检索增强提供有力支撑。
2．专利二基本情况
专利名称：一种利用违规问题分析自动生成审计试题的方法
专利号：ZL202****42032.2
发明人：陈勇；徐超
专利简介：本发明针对审计大模型违规问题训练语料不足的问题，提出一种自动生成审计试题的方法。它通过文本分析技术提取违规关键信息，构建违规问题数据库。然后随机抽取记录形成试题母版，匹配键值提取出题点，并根据出题点类型搜索选项，结合案例形成审计试题，丰富违规问题审计知识库。
3．专利三基本情况
专利名称：一种基于编译器中间表示的软件缺陷预测模型构建方法
专利号：ZL202****68393.5
发明人：陈勇；徐超；沈凡凡
专利简介：本发明基于编译器的中间表示构建软件缺陷预测模型，一方面可以摆脱样本数据对源程序的过度依赖，另一方面可以将不同类型的源程序综合起来进行分析，为审计大模型提供更加精准和丰富的代码层面的语料，为审计大模型的代码随性功能提供支撑。
4．专利四基本情况
专利名称：一种面向大数据审计的电子证据采集系统及其采集方法
专利号：ZL202****83773.6
发明人：徐超；陈勇
专利简介：本发明针对审计大模型基础语料不足的问题，利用人工智能技术，自适应的制定符合审计任务的电子证据采集策略，确保数据采集的全面性；同时利用区块链将电子证据的关键信息保存起来，保障了电子证据采集的可靠性和可追溯性。
5．专利五基本情况
专利名称：一种用于构建审计领域本体框架的知识图谱自动扩充方法
专利号：ZL202****36335.4
发明人：黄佳佳；李鹏伟；徐超
专利简介：本发明通过概念实体之间的语义相似度自动寻找候选概念实体的最相似概念，再通过构建本体概念的树结构方式计算候选概念与匹配概念的兄弟概念及子概念之间的语义相似度，从而判断出候选概念与匹配概念是上下位关系还是并列关系，有效的实现了在本体构建过程中以较小人工代价即可获得大规模高质量本体结构，为审计大模型构建高质量的训练语料提供有力支撑。
6．专利六基本情况
专利名称：一种专家系统与深度学习相融合的智能合约安全审计方法
专利号：ZL202****05741.7
发明人：陈勇；徐超
专利简介：本发明针对审计大模型对于智能合约代码安全审计方面质量不高的问题，公开了一种专家系统与深度学习相融合的智能合约安全审计方法。它可以借助于专家系统表示的精准知识，尽可能消除与智能合约安全不相关的代码，减少智能合约安全审计分析的代码量，提高审计效率。
7．专利七基本情况
专利名称：一种面向区块链低存储开销的审计数据有效性验证方法
专利号：ZL202****01973.5
发明人：徐超；陈勇
专利简介：本发明借助于区块链技术，有效的校验大量历史审计数据的有效性，避免因有意或无意的篡改数据对审计造成影响，为审计大模型高质量微调数据的构建提供了保障。
8．软件著作权一基本情况
软件著作权名称：审计大数据主题知识库系统V1.0
软件著作权登记号：2021SR****849
软件著作权人：徐超；陈勇
软件著作权简介：审计大数据主题知识库系统是一个基于大数据和AI技术构建的审计领域知识库系统。它通过整合海量审计知识图谱数据，并运用独特的数据处理和AI训练技术，为审计大模型的训练提供精准、专业的审计知识支持。
9．软件著作权二基本情况
软件著作权名称：基于神经网络的审计行业精细场景分类软件V1.0
软件著作权登记号：2016SR170323
软件著作权人：徐超；葛红美
软件著作权简介：基于神经网络的审计行业精细场景分类软件一款利用深度学习技术，特别是神经网络算法，来提高审计数据分类精度的软件。使得大模型在训练时能够使用类别更精准的数据进行分类微调，有效提高审计大模型的精度。
10．软件著作权三基本情况
软件著作权名称：审计多源数据融合处理系统软件V1.0
软件著作权登记号：2016SR171054
软件著作权人：徐超；葛红美
软件著作权简介：审计多源数据融合处理系统软件是一款旨在整合和处理来自不同来源和格式的审计数据的软件系统。它通过数据融合平台的定义，实现多源异构数据的集成、管理、分析和应用，能够为审计大模型的训练提供充足的语料提供有力保障。
11．软件著作权四基本情况
软件著作权名称：电子数据审计风险评价系统软件V1.0
软件著作权登记号：2016SR171063
软件著作权人：徐超；葛红美
软件著作权简介：电子数据审计风险评价系统软件是为了提高审计大模型的微调数据的质量而设计的软件。它通过数据采集、分析和风险评估等功能，提出高质量的数据为大模型微调提供支持。
12．软件著作权五基本情况
软件著作权名称：审计行业数据智能分类系统V1.0
软件著作权登记号：2016SR170749
软件著作权人：葛红美；徐超
软件著作权简介：审计行业数据智能分类系统是一款专为审计行业设计的智能数据处理软件。它通过先进的数据分析技术，实现对审计数据的自动采集、智能分类和精细管理。使得大模型在训练时能够使用类别更精准的数据进行分类微调，有效提高审计大模型的精度。
13．软件著作权六基本情况
软件著作权名称：数据智能采集系统软件V1.0
软件著作权登记号：2016SR171031
软件著作权人：徐超；葛红美
软件著作权简介：数据智能采集系统软件是为弥补审计大模型微调数据不足的问题而设计的一款高效的数据管理工具。它通过传感器和监测装置采集环境参数、设备状态、生产数据等信息，为审计大模型构建提供充足的训练数据。
14．软件著作权七基本情况
软件著作权名称：审计大数据查询分析处理软件V1.0
软件著作权登记号：2016SR182098
软件著作权人：徐超；葛红美
软件著作权简介：审计大数据查询分析处理软件是一款专为审计领域设计的软件，该软件具备数据采集、处理、存储和分析的全生命周期管理功能，能够实现对不同数据源的监控和分析，为精选高质量的审计大模型微调数据提供有力支持。
15．软件系统基本情况
系统名称：“审元”大模型
系统简介：“审元”大模型系统是针对审计行业的痛点问题，基于AI大模型技术研发出的审计领域大模型。该系统以积累的海量审计知识图谱数据为基础，辅以独特的数据处理和AI训练技术，获取精准、专业的审计知识，具备智能问答、问题定性、代码随行、案例推荐、报告生成五大核心应用场景。
在智能问答方面，为审计人员提供丰富的审计领域智慧**。“审元”大模型通过对海量的审计知识库进行大规模学习训练，建立智能问答系统，可根据审计人员提出的各种审计问题，输出快速准确的问题解答。
在问题定性方面，为审计人员提供法律法规依据参考。“审元”大模型通过对海量审计案例的学习，并结合审计常见问题定性依据向导，建立问题定性系统，可根据审计人员发现的审计问题，从国家级、地方级等多个不同级别给出对应的定性法律法规依据，供审计人员参考。
在代码随行方面，高效解决了审计人员需要编写计算机程序代码的行业痛点。“审元”大模型将常见的计算机程序及代码大规模集成后，深入解析审计领域所需的各种程序语言，封装后生成代码示例，审计人员无须编写代码，可以直接调用。
在案例推荐方面，为审计人员提供经典审计项目参考案例。“审元”大模型案例推荐平台可以生成海量审计案例，形成“引导式”审计操作指南。审计人员只需提出口令，系统将自动生成审计案例答复，助力审计人员快速掌握审计要义。
在报告生成方面，解决审计人员人工重复性填写报告的问题。“审元”大模型对“审计线索”等数据进行深度分析，设立报告框架，按内容、逻辑和流程顺序自动生成审计底稿或者审计报告的写作提纲，成为审计人员的得力助手，协助审计人员完成大量人工撰写工作。
二、转让方式：专利权、软件著作权、软件系统转让
三、转让价格：102万元（壹佰零贰万元整）
公示期为2024年12月27日-2024年1月10日（共15天），如有异议请以书面形式向科研处反映。
联系人：李沐曦，联系电话：****2311。
科研处
2024年12月27日
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