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[发明专利]基于信息损失约束的数据划分方法及装置-CN202310774181.2在审
发明人：李雅文;高杰;薛哲;邵蓥侠 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明提供一种基于信息损失约束的数据划分方法及装置，包括：获取各空间网格单元中分布的时空数据，并确定空间网格单元的时空属性和属性值；基于各属性值计算任意相邻两个空间网格单元的邻接属性差异值，确定最小邻接属性差异值，将多个空间网格单元分为多个空间网格单元组；确定各空间网格单元组的代表性属性值，基于代表性属性值和空间网格单元组内的各空间网格单元的属性值计算信息损失值；在信息损失值不小于预设的信息损失阈值时，构建图网络，获取图网络的节点特征矩阵、邻接矩阵及节点度向量；基于训练好的图嵌入模型得到各节点的分区概率，基于各节点的分区概率得到时空数据分区结果。该方法提高了时空数据的划分效率及划分结果准确度。
基于信息损失约束数据划分方法装置

[实用新型]履带梁托架拼搭工装-CN202320666717.4有效
发明人：左儒生;李建国;薛哲;江杰;阳辉 -专利权人：柳工常州机械有限公司;柳州柳工挖掘机有限公司;广西柳工机械股份有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： B23K37/04 文献下载
摘要：本实用新型属于工程机械装配技术领域，公开了履带梁托架拼搭工装，该履带梁托架拼搭工装包括支撑架、定位结构和插销，定位结构包括定位部和连接部，定位结构包括连接板和两个间隔设置的定位板，两个定位板分别固定连接于连接板的两端，连接部的一端与定位板固定连接，另一端与支撑架可拆卸连接，履带梁托架的两个托板能位于两个定位板之间，且两个定位板能分别与履带梁托架的两个托板抵接，插销分别穿设于定位板和托板。通过该履带梁托架拼搭工装固定两个托板的位置且限定两个托板之间的距离，能够节省大量时间，省时省力，使履带梁托架与履带梁拼搭的效率高，而且该履带梁托架拼搭工装的结构简单，成本低，利于批量推广使用。
履带托架工装

[实用新型]一种堤防生态化改造结构-CN202321518004.X有效
发明人：罗志安;赵蕾;闫志方;莫海春;彭云;李海圣;黄彩进;封世杰;向枝叶;薛哲;佘振;杨奎;王珂;朱家堆;张宇 -专利权人：广东珠荣工程设计有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： E02B3/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种堤防生态化改造结构，包括边坡，所述边坡的内壁固定连接有锚杆，锚杆的一端设置有加固层，加固层的表面设置有混凝土块，边坡的侧面设置有护坡，边坡的表面开设有储存槽，边坡的内壁分别设置有过滤机构和杂物储存机构，过滤机构包括固定安装在边坡内壁的过滤井，杂物储存机构包括固定安装在边坡内壁的储存箱，过滤井与储存箱之间设置有流通管。与现有技术相比，该堤防生态化改造结构通过设置过滤井、储存箱、储存槽、过滤板和震动弹簧，储存槽能够对雨水进行收集，在浇灌绿植，水泵会将储存的水输送到喷头上，进而可以对绿植进行浇灌，通过以上方式，进而可以对雨水进行充分利用。
一种堤防生态改造结构

[发明专利]联邦学习的服务器和客户端的一体化训练方法及相关设备-CN202310664947.1在审
发明人：薛哲;臧煜;邵旭;杜军平;梁美玉;吴俊江 -专利权人：北京邮电大学;有科期刊出版（北京）有限公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请提供一种联邦学习的服务器和客户端的一体化训练方法及相关设备，所述方法包括对全局模型进行多轮迭代训练，其中，对于多轮迭代训练中的每一轮迭代执行如下操作，直至全局模型满足预设收敛条件为止，得到训练完成的全局模型：确定全局模型是否满足收敛条件，若不满足，服务器确定并随机发送当前全局模型参数和当前全局校正因子至多个客户端中的部分客户端；部分客户端中的每个客户端对与其关联的局部模型进行训练，以确定训练后的局部模型的参数，并将局部模型的参数发送至服务器；服务器分别对当前全局模型参数和当前全局校正因子进行更新，解决了现有技术中联邦学习的通信效率低的技术问题，达到了对服务器和客户端一体化进行训练的目的。
联邦学习服务器客户端一体化训练方法相关设备

[实用新型]挖掘机动臂支座与动臂油缸支座间距对称度检测装置-CN202320781405.8有效
发明人：江杰;薛哲;张治众;李建国;陆柯杰 -专利权人：柳工常州机械有限公司;柳州柳工挖掘机有限公司;广西柳工机械股份有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G01B5/252 文献下载
摘要：本实用新型涉及检测装置，为解决现有挖掘机动臂支座与动臂油缸支座间距对称度检测复杂的问题，本实用新型构造一种检测装置，其包括定位机构和检测机构；定位机构包括固定连接的定位部和第一连接臂，定位部上的定位面上均安装有可拆卸的销轴，两销轴能够与动臂支座两支撑板上的轴孔配合；检测机构包括固定连接的检测部和第二连接臂，第二连接臂通过转轴与第一连接臂转动连接，转轴与销轴的轴心线相互平行；检测部的两端设置有两个检测参考面，两检测参考面和两所述定位面均关于平面镜像对称。本实用新型检测装置检测挖掘机动臂支座与动臂油缸支座间距对称度，操作方便简单快捷。
挖掘机动支座动臂油缸间距对称检测装置

[发明专利]基于结构增强的异质数据联邦学习方法及相关设备-CN202310884262.8在审
发明人：梁美玉;张珉;李雅文;薛哲;管泽礼;潘圳辉 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04L67/01 文献下载
摘要：本申请提供一种基于结构增强的异质数据联邦学习方法及相关设备包括接收服务器端的全局模型根据全局模型对本地网络模型进行初始化；响应于确定完成所述初始化，获取本地数据根据本地数据对所述本地网络模型进行正则化训练确定第一损失函数；响应于确定完成训练获取预设采样系数和预设采样宽度对本地网络模型进行结构增强训练，根据预设采样系数和所述预设采样宽度对所述本地网络模型进行采样确定若干子网络模型；对所述本地数据进行数据增强处理确定训练用数据，根据所述训练用数据对若干所述子网络模型进行更新训练确定全局损失函数；根据全局损失函数对本地网络模型的权重进行更新将所述全局损失函数将更新的所述本地网络模型上传所述服务器端。
基于结构增强质数联邦学习方法相关设备

[发明专利]联邦变分自编码主题模型训练方法、主题预测方法及装置-CN202310826329.2在审
发明人：李雅文;马成洁;梁美玉;薛哲 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供联邦变分自编码主题模型训练方法、主题预测方法及装置，方法包括：在当前的剪枝训练轮次中，接收联邦学习系统中的各个节点各自采用本地的文本训练数据训练得到的局部变分自编码主题模型的模型参数和神经元累计梯度，并对各个局部变分自编码主题模型的模型参数进行聚类以生成目标变分自编码主题模型；基于各个局部变分自编码主题模型的神经元累计梯度对目标变分自编码主题模型进行神经元剪枝处理，得到当前的全局变分自编码主题模型。本申请能够在有效保护本地数据隐私的基础上，能够有效降低模型训练过程的通信和计算开销，能够有效提高采用训练得到的主题模型预测文本数据所属主题类型的预测精度及可靠性。
联邦编码主题模型训练方法预测装置

[发明专利]科技文献语义特征提取模型训练方法、特征提取方法及装置-CN202310836743.1在审
发明人：李雅文;高鸿睿;梁美玉;薛哲;李洪波 -专利权人：北京邮电大学;北京极智嘉科技股份有限公司
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种科技文献语义特征提取模型训练方法、特征提取方法及装置，通过自适应特征处理，结合全局信息和局部信息，对科技文献的特征丰富化；通过引入多头注意力机制，关注科技文献特征之间的关系；通过构建正样本和负样本，比较计算潜在空间上正负样本语义表示与全局图级汇总向量之间的互信息，构建损失对图注意力机制编码器的参数进行更新，提升语义表示学习能力。
科技文献语义特征提取模型训练方法装置

[实用新型]一种河道岸坡排水结构-CN202320349500.0有效
发明人：赖倩;何文辉;赵蕾;陈浩;莫海春;魏航;薛哲;王娟丽;姚艳娜;高媛 -专利权人：广东珠荣工程设计有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： E02B3/12 文献下载
摘要：本实用新型属于排水结构技术领域，具体的说是一种河道岸坡排水结构，包括坡体，坡体的顶部固定连接有围栏，坡体的顶部开设有排水槽，排水槽的数量设置为多个，坡体的正面设置有防护机构，坡体的内部固定连接有排水管，坡体的顶部开设有聚水槽，聚水槽的内部顶侧固定连接有过滤网，坡体的顶部设置有清理机构，清理机构位于过滤网的顶侧，排水管的顶端位于聚水槽的内部，排水管的另一端延伸至坡体的正面；通过清理机构能够对过滤网表面的杂质进行清理掉，进而能防止过滤网被杂质堵塞，提高了过滤网的过滤效果，通过防护机构能够起到对排水管进行防护的作用，防止了排水管被杂草等堵塞，提高了排水管的排水效果。
一种河道排水结构

[发明专利]一种基于联邦学习的节点数据分类方法及系统-CN202310818466.1在审
发明人：李雅文;李昂;薛哲 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明提供一种基于联邦学习的节点数据分类方法及系统，所述方法基于包括服务端和与服务器端相连接的多个客户端的分布式架构，所述方法的步骤包括：在每个客户端对该客户端中的计算模型进行本地训练，获取本地训练后每个计算模型的模型参数，并构建为第一参数矩阵；在服务器端基于每个客户端当前训练数据的数量计算每个客户端的数据权重参数，基于每个计算模型的准确率计算每个计算模型的准确率权重参数；在所述服务器端将所述数据权重参数和准确率权重参数合并为计算模型的合并权重参数，基于全部计算模型的合并权重参数和第一参数矩阵计算合并参数矩阵；基于合并参数矩阵更新每个客户端的计算模型；基于更新后的计算模型进行节点数据分类。
一种基于联邦学习节点数据分类方法系统

[发明专利]基于多维度的科技资源相似词检索方法及电子设备-CN202110721872.7有效
发明人：杜军平;段跃锋;薛哲;徐欣 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本公开提供一种基于多维度的科技资源相似词检索方法及电子设备，所述方法包括：获取预先构建的科技资源知识库，所述科技资源知识库内存储有科技资源实体词，至少一组所述科技资源实体词之间具有相似关系；获取用户输入的检索词；对所述检索词进行第一维度相似关系判定、第二维度相似关系判定或第三维度相似关系判定。本公开的检索方法及电子设备，有效解决了科研人员对跨学科专业词语掌握不准确、不全面的问题，有效降低跨学科检索科技成果的难度。
基于多维科技资源相似检索方法电子设备

[发明专利]一种车辆跟踪方法、终端及存储介质-CN202310413021.5在审
发明人：胡金星;薛哲;何兵 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种车辆跟踪方法、终端及存储介质，通过将待检测视频的当前帧图像输入目标检测模型中，输出当前帧图像中目标车辆的目标水平检测框及其对应的目标旋转角度，然后按照目标旋转角度对目标水平检测框进行旋转，得到目标车辆对应的目标旋转检测框，再将目标车辆的目标旋转检测框的检测框信息输入目标跟踪模型，得到下一帧图像中目标车辆对应的目标旋转检测框，以生成目标车辆的跟踪轨迹，相对于现有技术中通过车辆在不同帧图像中检测框信息特征比对来进行车辆跟踪，本发明可以在节约计算资源的基础上，提高车辆跟踪效果，在类似目标密集时避免发生车辆误跟踪和目标丢失的情况。
一种车辆跟踪方法终端存储介质

[发明专利]基于多视角的学者动态兴趣聚类方法及装置-CN202211610097.9有效
发明人：李雅文;李昂;薛哲 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本申请提供一种基于多视角的学者动态兴趣聚类方法及装置，方法包括：获取各个学者在目标时段内发布的包括多种内部视角文本数据的学术成果短文本数据对应的词汇集合，词汇集合包括各个词汇以及每个词汇对应的学者标识和外部视角数据；采用词汇集合、各个学者在前一时段内的多个内部视角以及外部视角各自对应的历史兴趣概率分布数据，基于主题聚类模型获取各个学者在目标时段内的多个内部视角各自对应的兴趣概率分布数据，以基于兴趣概率分布数据针对目标时段对各个学者进行动态兴趣聚类。本申请能够从多种视角实现动态的追踪学者兴趣，能够有效提高学者动态兴趣聚类的有效性及可靠性，为学者动态兴趣的挖掘及后续应用提供有效且全面的数据基础。
基于视角学者动态兴趣方法装置

[发明专利]基于数据质量评估的强化联邦学习动态采样方法及设备-CN202310700718.0在审
发明人：梁美玉;赵泽华;杜军平;薛哲;李昂 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请提供一种基于数据质量评估的强化联邦学习动态采样方法及设备，能够根据初始梯度信息构建初始全局模型，并根据初始全局模型的模型性能确定每个客户端的贡献指数，将贡献指数应用到联邦学习的客户端采样中，可以基于贡献指数评估每个客户端的数据质量。然后根据贡献指数和预设的目标精度确定每个客户端的最优动作价值函数值，因为最优动作价值函数综合考虑了模型性能和模型精度，所以根据最优动作价值函数值对预设数量个客户端进行采样，能够有效地在大量参与联邦学习的客户端中智能化地筛选出高数据质量的客户端，利用具有高数据质量的客户端进行强化联邦学习，可以提高联邦学习得到的全局模型的质量和精度。
基于数据质量评估强化联邦学习动态采样方法设备

[发明专利]基于深度学习的利用成分预测高熵合金相形成的方法-CN202310384811.5在审
发明人：赵宇宏;郭庆伟;裴小龙;薛哲;侯华 -专利权人：中北大学
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明具体是一种基于深度学习的利用成分预测高熵合金相形成的方法，解决了现有高熵合金相形成预测方法成本高、过程繁琐、预测结果准确性较差的问题。一种基于深度学习的利用成分预测高熵合金相形成的方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1：构建包括若干种高熵合金的特征数据的数据集；所述特征数据包括成分数据和相形成数据；步骤S2：构建卷积神经网络模型；步骤S3：利用所述数据集对所述卷积神经网络模型进行训练，得到优化后的卷积神经网络模型；步骤S4：将待预测的高熵合金的成分数据输入至所述优化后的卷积神经网络模型，进行高熵合金相形成的预测。本发明仅以高熵合金成分作为输入，摒弃了特征计算和选择流程，简化了预测过程并提升准确性。
基于深度学习利用成分预测高熵合金相形成方法

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