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[发明专利]一种基于深度语义对齐网络模型的图像匹配方法-CN202110516741.5有效
发明人： 吕肖庆;瞿经纬;王天乐 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于深度语义对齐网络模型的图像匹配方法，通过建立对象位置感知的语义对齐网络模型OLASA，逐步估计两个语义相似图像之间的对齐；采用三重采样策略训练网络模型OLASA，通过潜在对象协同定位POCL、仿射变换回归ATR、双向薄板样条回归TTPS三个子网络Ntran，Naffi和Nttps，分别估计平移、仿射变换和样条变换；再通过分层建立和优化图像之间的对齐关系，得到图像匹配结果。利用本发明提供的技术方案，可提高位置差异较大的图像对齐效果，提高图像匹配的准确度。本发明可应用于计算机视觉领域的目标跟踪、语义分割和多视点三维重建等应用中。
一种基于深度语义对齐网络模型图像匹配方法

[发明专利]一种基于对抗模仿学习的药物分子生成方法-CN201911122108.7有效
发明人： 吕肖庆;张晨睿;黄翊峰;汤帜 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-11-15 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于对抗模仿学习的药物分子生成方法，基于对抗模仿学习与多任务强化学习生成药物分子，包括：构建有效药物分子库；建立改进的药物分子生成模型，包括：设计并实现多任务强化学习模块、设计并实现对抗模仿学习模块；模型预训练；执行药物分子生成流程；生成候选药物分子结果。采用本发明提供的技术方案，可有效促进药物分子生化性质的优化并提升模型训练的稳定性，得到更优的药物分子。
一种基于对抗模仿学习药物分子生成方法

[发明专利]图像匹配方法、装置、设备及可读存储介质-CN202110945138.9有效
发明人：瞿经纬;吕肖庆;贾瑞琪 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像匹配方法、装置、设备及可读存储介质，属于图像处理技术领域。方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像包括多个第一关键点，第二图像包括多个第二关键点；确定多个关键点对的第一点对特征，每个关键点对包括一个第一关键点和一个第二关键点；确定多个关键边对的第一边对特征，每个关键边对包括任意两个关键点对中第一关键点之间的边和任意两个关键点对中第二关键点之间的边；基于多个关键点对的第一点对特征确定各个关键点对的匹配结果，基于多个关键边对的第一边对特征确定各个关键边对的匹配结果；基于各个关键点对的匹配结果和各个关键边对的匹配结果，确定第一图像和第二图像的匹配结果，能提高图像匹配的准确性。
图像匹配方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种基于参数分离和知识蒸馏的图持续学习方法-CN202310558961.3在审
发明人： 吕肖庆;林鸿翔;贾瑞琪;赵堉萌 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N3/042 文献下载
摘要：本发明属于深度学习技术领域，具体公开一种基于参数分离和知识蒸馏的图持续学习方法，该方法的输入是一张原图，由节点和边构成，Trans‑CGL首先为图中每个节点构造一个子图，然后通过Graph transformer并行地提取节点特征，此时应用参数分离和知识蒸馏来防止旧任务的特征遗忘，在经过L层Graph transformer之后，最终输出结果。Trans‑CGL由四个主要部分组成：构造子图(Construct subgraph)、参数分离(Parameter isolation)、知识蒸馏(Knowledge distillation)和模型输出(Output)。本发明主要是解决基于参数分离和知识蒸馏的图持续学习(CGL)存在的拓扑引起的灾难性遗忘问题，主要就是节点特征遗忘和拓扑特征遗忘。
一种基于参数分离知识蒸馏持续学习方法

[发明专利]一种基于正则化变分自动编码器的药物分子生成方法-CN201911255006.2有效
发明人： 吕肖庆;李昕;张昊;汤帜 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于正则化变分自动编码器的药物分子生成方法，将药物分子表示为图数据,利用变分自动编码器框架，建立包括编码器和解码器的药物分子生成模型；编码器利用图神经网络直接对输入的药物分子图进行编码；解码器采用多层感知机，优化目标包括重建损失、KL损失及性质正则化损失，其中性质正则化损失利用蒙特卡洛采样进行估计。采用本发明技术生成的候选药物分子有效性更高，分子的性质更优异。
一种基于正则化变分自动编码器药物分子生成方法

[发明专利]一种基于超图的药物-靶标-疾病相互作用预测方法-CN202110377912.0有效
发明人： 吕肖庆;王蓓;瞿经纬 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超图的药物‑靶标‑疾病相互作用预测方法。本方法为：1)根据药物、靶标、疾病两两之间的二元关系R，建立语义超图G；根据药物分子指纹、靶标序列、疾病表型建立药物节点、靶标节点、疾病节点的特征相似图；2)在语义超图G上应用超图神经网络得到药物、靶标、疾病对应的节点表示；分别在药物、靶标、疾病的特征相似度图上应用图卷积网络得到药物、靶标、疾病对应的节点表示；3)将步骤2)得到的节点表示进行融合；4)利用步骤3)所得每个超边对应的融合后的节点表示训练预测模型；5)生成待预测药物a、疾病c的节点表示并将其输入到训练后的预测模型进行预测，得到药物a通过靶标b治疗疾病c的预测概率。
一种基于超图药物靶标疾病相互作用预测方法

[发明专利]知识库同名实例混淆检测的方法及装置-CN201610974455.2有效
发明人：谢海华;黄肖俊;吕肖庆;汤帜 -专利权人：北大方正集团有限公司;北京大学;北京方正阿帕比技术有限公司
申请日： 2016-10-27 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种知识库同名实例混淆检测的方法及装置。该方法包括：获取文本库，文本库内容与知识库的内容相关；获取第一目标，根据第一目标和文本库，构造第一目标对应的目标向量的集合；其中，每个目标向量的维数与文本库中文本的个数相等，第一目标为知识库中的任意一个实例；对各目标向量进行聚类分析，根据聚类分析的结果确定知识库是否发生同名实例混淆。本发明实施例通过对知识库中的多个第一目标进行自动检测，来确定第一目标中是否混杂有其他同名实例的有序集合，从而实现对知识库同名实例混淆的自动检测，无需人工对每个第一目标进行核对，节省了大量的人力，且大大提高了检测效率。
知识库同名实例混淆检测方法装置

[发明专利]模型训练的方法和装置-CN201910995424.9在审
发明人： 吕肖庆;张晨睿;黄翊峰;汤帜 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了模型训练的方法和装置，属于机器学习技术领域。模型训练的方法包括：获取训练对象数据集、验证对象数据集和各对象的类别关联信息；对训练对象的图像进行特征提取，得到训练对象的视觉特征；基于训练对象的视觉特征、训练对象的类别描述信息和验证对象的类别描述信息，生成验证对象的视觉特征；基于各对象的类别关联信息、验证对象和训练对象的视觉特征，对验证对象和训练对象的视觉特征进行更新；基于各对象的类别关联信息、更新后的验证对象的视觉特征、训练对象的视觉特征和训练对象的视觉特征的标签进行模型训练。采用本申请，使用的验证对象的视觉特征更加适用于模型的训练，使得训练完后的模型在进行实际工作时的效果较好。
模型训练方法装置

[发明专利]分析结果的生成方法、装置、设备及可读存储介质-CN202010839225.1在审
发明人： 吕肖庆;张晨睿;林衍凯;李鹏;周杰 -专利权人：北京大学;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种分析结果的生成方法、装置、设备及可读存储介质，涉及机器学习领域。该方法包括：获取目标异质图的异质图结构，异质图结构中包括节点数据和边数据；确定节点数据对应的初始节点特征，以及边数据对应的语义方面；以异质图结构为随机变量，语义方面为隐变量，对初始节点特征进行嵌入，得到目标异质图的异质图特征，异质图特征中包括更新语义特征和更新节点特征。以语义方面为隐变量，从而对异质图进行嵌入处理，从异质图中获取隐含的语义，从而对节点特征向量和语义特征向量进行更新，避免通过设置元路径的方式更新节点特征，提高了节点特征的更新效率，在下游分析结果的生成中的执行准确度更高。
分析结果生成方法装置设备可读存储介质

[发明专利]检验知识库三元组的方法及装置-CN201610973962.4有效
发明人：谢海华;黄肖俊;吕肖庆;汤帜 -专利权人：北大方正集团有限公司;北京大学;北京方正阿帕比技术有限公司
申请日： 2016-10-28 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06F16/30 文献下载
摘要：本发明提供一种检验知识库三元组的方法及装置。该方法包括：获取语料库中M个用于表征第一关系的词语作为目标特征词，并获取所述目标特征词的第一权重值；根据所述第一权重值，获取知识库中关系为所述第一关系的待检验的三元组的置信度；根据所述置信度确定所述待检验的三元组是否可信。本发明提供的方法，通过获取待检验的三元组的置信度确定待检验的三元组是否可信，可实现单独或批量检验，提高检验的效率，可以节约实际应用中人工校验的成本，大幅度提升构建高品质知识库的效率；并且通过置信度检验三元组可信程度较为准确，在对不同类型知识库三元组做信息校验时通用性较强，可应用于任何知识库的三元组检验中。
检验知识库三元方法装置

[发明专利]对象检测方法及装置-CN201710986773.5有效
发明人：廖媛;吕肖庆;汤帜;王勇涛 -专利权人：北京大学
申请日： 2017-10-20 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种对象检测方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：将视频中未进行对象检测的视频帧中的第一个视频帧确定为测试帧；根据所述测试帧的图像特征，确定所述测试帧中的多个候选图像，以及确定各个候选图像的类别和置信度；对于所述多个候选图像中属于同一类别的至少一个候选图像，根据所述至少一个候选图像的置信度中最高的置信度，对所述至少一个候选图像的置信度进行调整；根据所述多个候选图像的调整后的置信度，从所述多个候选图像中获取多个包含有预设对象的目标图像。本发明提高了从该测试帧中获取目标图像时的准确度，避免了对该测试帧中较为模糊的目标图像的遗漏，进而提高了该视频整体的对象检测效果。
对象检测方法装置

[发明专利]基于SIM卡信息的密码信息安全存储方法及密码管理器-CN201510345430.1有效
发明人：崔晓瑜;汤帜;俞银燕;吕肖庆 -专利权人：北京大学;中国新闻出版研究院
申请日： 2015-06-19 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于SIM卡信息的密码信息安全存储方法及密码管理器。该方法适用于包含SIM卡的电子装置，其步骤包括：1)检查电子装置中SIM卡的有效性；2)对于有效的SIM卡，提取SIM卡的唯一标识信息；3)将SIM卡的唯一标识信息与用户的网络资源的密码信息进行绑定；4)将步骤3)生成的绑定结果进行本地存储。该密码管理器包括密码采集模块、密码管理模块、密码绑定模块和密码解绑定模块。本发明将用户的网络资源密码信息与SIM卡信息进行硬件绑定，在为用户提供方便易用的密码管理服务的同时，很好地保障了用户密码信息的安全性。
基于 sim 信息密码安全存储方法管理器

[发明专利]一种自动展示几何题解题过程的课件生成方法-CN201510427666.X有效
发明人：符松平;吕肖庆 -专利权人：北京大学
申请日： 2015-07-20 - 公布日： 2018-02-13 - 主分类号： G09B5/06 文献下载
摘要：本发明公布了一种自动展示几何题解题过程的课件生成方法，包括如下步骤将几何题录入到计算机，几何题包括题干、解题过程和几何图；针对解题过程进行语义分析，分成多个相对独立的模块/解题步骤；识别解题过程文本中的公式，得到公式对应的基本几何图元信息；识别几何图中的几何图元和关系；将每一个解题步骤对应到几何图元；自动生成几何题解题过程展示课件。本发明通过文字、动画或语音自动展示几何题解题过程，能够取代现有图文对照展示方式，有利于方便直观地理解解题过程，提高学生理解解题过程的效率和准确性，提升几何题学习的质量，节省人力劳动资源。
一种自动展示几何题解过程课件生成方法

[发明专利]交通视频信息检测方法和装置-CN201310190256.9有效
发明人：刘岩;吕肖庆;徐剑波;汤帜 -专利权人：北大方正集团有限公司;北京方正阿帕比技术有限公司;北京大学
申请日： 2013-05-21 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： G06T7/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种交通视频信息检测方法和装置，该方法包括获取交通视频流；确定所述交通视频流中各帧图像的颜色特征；根据所述颜色特征计算相邻帧的帧间距离；根据所述帧间距离，分别采用RGB空间下图像聚类评价标准和YUV空间下图像聚类评价标准计算图像类组的边界；根据RGB空间下和YUV空间下的图像类组的边界确定所述图像类组的最终边界。利用本发明，可以提高不同环境下检测结果的稳定性。
交通视频信息检测方法装置

[发明专利]交通监控视频检测方法和装置-CN201310190180.X有效
发明人：刘岩;吕肖庆;徐剑波;汤帜 -专利权人：北大方正集团有限公司;北京方正阿帕比技术有限公司;北京大学
申请日： 2013-05-21 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种交通监控视频检测方法和装置，该方法包括确定背景参考模型；根据所述背景参考模型确定交通监控视频中的目标区域图像；利用所述目标区域图像更新所述背景参考模型；根据更新后的背景参考模型，对所述交通监控视频中的每帧图像检测区域内所有目标点求和，得到所有目标点的总面积；从具有最大总面积的帧中分割得到最佳位置处的目标区域。利用本发明，可以提高复杂环境下，检测结果的准确性。
交通监控视频检测方法装置

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