专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种横向联邦学习系统中拜占庭节点的检测方法及系统-CN202110851735.5有效
  • 郭晶晶;刘玖樽;魏林锋;黄斐然;刘志全 - 西安电子科技大学
  • 2021-07-27 - 2023-09-19 - G06N20/00
  • 一种横向联邦学习系统中拜占庭节点的检测方法及系统,检测方法包括以下步骤:各参与方对自身本地模型进行加密得到加密本地模型并将其上传;将各参与方的加密本地模型进行加权求和操作,得到加密全局模型并下发至各参与方;各参与方对加密全局模型进行解密,并通过计算解密之后的全局模型与自身本地模型的差值得到其余参与方的聚合模型;各参与方计算其余参与方的聚合模型与自身本地模型的距离;基于各参与方发送的距离构造模型距离向量,计算模型距离向量中的异常点完成异常参与方检测。本发明能够实现联邦学习系统存在拜占庭参与方的情况下仍能得到精度较高的全局模型,从而提高联邦学习系统的鲁棒性以及学习结果的可信度。
  • 一种横向联邦学习系统拜占庭节点检测方法
  • [发明专利]一种基于图注意力网络的中文短文本分类方法-CN202011141057.5有效
  • 黄斐然;贝元琛 - 暨南大学
  • 2020-10-22 - 2023-08-29 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种基于图注意力网络的中文短文本分类方法,包括以下步骤:对文本数据进行预处理,得到文本对应的词列表集合;文本特征提取:对本文对应的词列表集合,采用特征嵌入工具进行词嵌入处理,得到对应的词向量;采用图结构进行建图,将文本和文本中的词作为图节点,建立异构图;建立图注意力网络文本分类模型;采用网络开源的带类别标注的中文短文本数据集作为训练语科数据集,采用异构图训练图注意力网络文本分类模型;输出文本所属类别:将节点特征通过softmax分类层得到最终分类的类别;本发明在短文本信息量不足的条件下能够较充分的提取文本特征,并重点关注到对文本分类存在较大价值的信息,有效地提高了分类的准确率。
  • 一种基于注意力网络中文文本分类方法
  • [发明专利]基于YOLOv5和MobileNetV2的车辆型号识别方法-CN202110912415.6有效
  • 黄斐然;戚自华;钟建强;李志颖;赖浩天;刘启霄;吴永东 - 暨南大学
  • 2021-08-10 - 2023-08-01 - G06V20/54
  • 本发明公开了基于YOLOv5和MobileNetV2的车辆型号识别方法,包括以下步骤:S1、获取含车辆型号标签的公开车辆图片数据集;S2、对图片数据集按YOLOv5方式打标签;S3、为图片进行预处理;S4、进行YOLOv5训练,反复优化得到模型参数;S5、对原始图片数据集按YOLOv5标签的锚框数据进行裁剪,尽可能裁剪至图片仅含车辆信息;S6、修改MobileNetV2模型,拼接训练好的YOLOv5模型和修改后的MobileNetV2模型;S7、使用标签为车辆型号的原始数据集,预处理后对新拼接得到的模型进行训练,反复优化提升模型性能,得到优化训练完成的识别模型并将其用于实际车辆型号识别。本发明方法解决现有模型识别速率低,不足以满足交通系统的实时性、高效性以及在条件受限的情况下识别的准确率偏低的问题。
  • 基于yolov5mobilenetv2车辆型号识别方法
  • [发明专利]基于商业广告场景的数据仓库构建方法及装置-CN202211372840.1有效
  • 刘冠;黄斐然;支庭荣 - 暨南大学
  • 2022-11-04 - 2023-07-14 - G06F16/21
  • 本发明实施例公开了一种基于商业广告场景的数据仓库构建方法,包括:对目标业务进行调研以获取不同目标业务所分别对应的业务流程;根据所述业务流程确定每一个目标业务中的业务事件或者业务动作,以获取对应的业务过程;建立目标业务的数据仓库,所述数据仓库至少包括维表、明细表和汇总表,所述维表用于统一目标业务的计算算法以及确定目标业务的关联表格,所述明细表用于记录每一个目标业务对应的业务过程,所述汇总表用于记录目标业务的主题域和数据域。充分考虑移动商业广告数据杂乱、数据量大、格式混乱等特点,通过获取业务流程,并据此获取对应的业务过程,然后建立数据仓库,可以高效管理广告业务数据。
  • 基于商业广告场景数据仓库构建方法装置
  • [发明专利]一种基于k匿名的轨迹隐私保护方法-CN202010507605.5有效
  • 史秀;黄斐然;刘志全;田美金;李宇娴;黄昱铭 - 暨南大学
  • 2020-06-05 - 2023-06-09 - H04W12/02
  • 本发明公开了一种基于k匿名的轨迹隐私保护方法,包括步骤:用户设备向LBS服务器申请进行注册,LBS服务器将位置缓存发送给用户设备;根据用户自身位置从位置缓存数据库中选择出多个用于对用户的真实位置进行混淆的数据,形成一个位置泛化区域;使用曼哈顿距离计算出多个假目的地;根据用户位置以及用户真实目的地、假目的地,生成包含多路径的查询集合;将查询集合发送到匿名服务器;匿名服务器将查询集合匿名转发给LBS服务器;LBS服务器根据用户的查询请求,将每个请求对应的路线均发送给用户,由用户筛选出自己需要的路线。本发明能够有效保护用户的轨迹隐私,提高用户的使用体验,降低通信开销,提供定制化的隐私保护体验。
  • 一种基于匿名轨迹隐私保护方法
  • [发明专利]基于BERT的多任务新闻分类方法及装置-CN202211283553.3有效
  • 黄斐然;刘文骁;支庭荣 - 暨南大学
  • 2022-10-20 - 2023-05-26 - G06F16/35
  • 本发明实施例涉及文本分类技术领域,公开了一种基于BERT的多任务新闻分类方法,包括:获取新闻的原始文本数据;将所述原始文本数据进行数据清洗;将所述待分类文本信息输入编码层,得到所述原始文本数据的特征向量;将所述特征向量输入注意力层;将所述特征向量与超参数作点乘,得到注意力层输出结果;将所述注意力层输出结果输入前馈神经网络层进行归一化处理,得到各类新闻文本的独有特征向量;将所述独有特征向量进行联合学习,得到各类新闻任务的联合损失函数结果;根据联合损失函数结果输出新闻分类结果。本发明通过BERT模型对新闻文本数据进行处理,采用多任务新闻分类任务进行联合训练,提高新闻分类的准确度和适用性。
  • 基于bert任务新闻分类方法装置
  • [发明专利]基于图神经网络的新闻多样性推荐方法及装置-CN202211283583.4有效
  • 黄斐然;张艺杰;支庭荣 - 暨南大学
  • 2022-10-20 - 2023-04-07 - G06F16/9535
  • 本发明实施例公开了一种基于图神经网络的新闻多样性推荐方法及装置,包括:对目标新闻文本进行分词处理得到分词集合,对分词集合进行向量化处理,使得分词集合中的每一个分词分别具有分词嵌入向量;对目标用户群体进行向量化处理,使得目标用户群体中的每一个用户分别具有用户嵌入向量;基于分词嵌入向量和用户嵌入向量输入至注意力机制算法中获得新闻嵌入向量;根据用户嵌入向量和新闻嵌入向量构建图神经网络,训练推荐模型得到多样性推荐结果。实施例中首先采用分词工具对每一个新闻文本进行分词,然后利用注意力机制以及用户兴趣和分词信息得到新闻的嵌入向量,通过图神经网络得到相应的表达,对模型进行优化,最终计算得到多样性的推荐结果。
  • 基于神经网络新闻多样性推荐方法装置
  • [发明专利]一种基于对抗训练融合BERT的微博文本情感分析方法及系统-CN202211321734.0有效
  • 黄斐然;刘文骁;刘炜麟;支庭荣 - 暨南大学
  • 2022-10-27 - 2023-04-07 - G06F40/30
  • 本发明涉及自然语言处理的情感分析技术领域,公开了一种基于对抗训练融合BERT的微博文本情感分析方法及系统,包括:S1文本预处理步骤:读取原始微博文本数据集,进行数据扩充,得到预处理文本数据;S2预训练步骤:将预处理文本数据输入增量BERT模型中进行训练,得到增量预训练模型;S3下游微调步骤:将增量预训练模型结合预处理文本数据集进行微调,并结合对抗训练的方法,对Embeddings的权重矩阵进行扰动,输出保存为情感分类预测模型;通过所述情感分类预测模型执行目标任务,输出目标微博文本数据情感分析结果。本发明融合对抗训练和增加外部数据,提升了模型预测的精确性与鲁棒性,可以使BERT在微博情感分类领域的发挥更好的作用。
  • 一种基于对抗训练融合bert文本情感分析方法系统
  • [发明专利]一种面向特定目标的社交媒体推文情感分析方法-CN202211342234.5有效
  • 黄斐然;杨紫宏;支庭荣 - 暨南大学
  • 2022-10-31 - 2023-04-07 - G06F40/30
  • 本发明公开了一种面向特定目标的社交媒体推文情感分析方法,包括:对社交媒体推文数据进行预处理,得到目标文本和特定目标;将目标文本经过嵌入层,得到目标文本词向量;将特定目标经过嵌入层,得到特定目标词向量;将目标文本词向量经过自注意力结构,得到自注意力结果;将自注意力结果与特定目标词向量结合并经过跨越注意力结构,得到跨越注意力结果;将跨越注意力结果进行拼接,得到注意力表示矩阵;将注意力表示矩阵依次经过池化层、全连接层和softmax层,得到特定目标的情感倾向结果。本发明基于Transformer结构中的注意力机制,融合局部注意力机制和含有方位信息的注意力机制,提高针对特定目标情感分析的准确性。
  • 一种面向特定目标社交媒体文情分析方法
  • [发明专利]一种新闻人物识别方法及装置-CN202211365199.9在审
  • 黄斐然;李志颖;支庭荣 - 暨南大学
  • 2022-11-03 - 2023-04-04 - G06F16/58
  • 本发明实施例公开了一种新闻人物识别方法及装置,该方法包括:采集任意一个新闻文本,所述新闻文本至少包括图像数据;基于所述图像数据识别所述新闻文本中的人物图像,提取所述人物图像;根据预设的关系库识别所述人物图像对应的人物名称,所述关系库用于记录不同的人物分别所对应的人物图像和人物名称。通过先构建关系库,使得人物名称与人物图像有了对应的匹配关系,因此当对应于所采集的任意一个新闻文本,通过提取新闻文本中的人物图像,结合关系库中的匹配关系,可以快速识别到与人物图像对应的人物名称,准确度高,整体性能好。
  • 一种新闻人物识别方法装置

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