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- [发明专利]确定模型训练参与方的方法和装置-CN202310774862.9在审
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张信明;张燕;邱浩宸
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中国科学技术大学
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2023-06-27
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2023-09-29
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G06N20/00
- 本申请提供了一种确定模型训练参与方的方法和装置，本申请应用于基于联邦学习的任务管理平台，该任务管理平台获得模型训练的任务发布方发布的模型训练任务，基于模型训练任务中至少一个目标评价指标需要满足的指标特征，从权威管理服务器获得各目标评价指标的指标公钥；基于各目标评价指标的指标公钥和确定的第一校验标识，生成加密验证信息；将加密验证信息和各目标评价指标的信息发送给多个候选参与方；如果候选参与方解密出的第二校验标识与第一校验标识相同，将候选参与方确定为用于训练目标模型的目标参与方。本申请的方案在基于联邦学习训练模型的场景中，能够更为合理确定参与模型训练的参与方，提高模型训练效果。
- 确定模型训练参与方法装置
- [发明专利]违章车辆信息处理方法、装置和系统-CN202310647924.X在审
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赵彤宇;张信明
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中国科学技术大学
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2023-06-01
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2023-08-01
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G08G1/017
- 本申请提供了一种违章车辆信息处理方法、装置和系统，本申请中，基站可以获得用户通过应用客户端发送的违章车辆的第一车辆图像、第一车牌图像、违章时间和违章地点；获得至少一个目标摄像头在目标时间区间得到的至少一组参照车辆信息；对于每组参照车辆信息，基于第一车辆图像、第一车牌图像以及参照车辆信息中第二车辆图像和第二车牌图像，确定该参照车辆与违章车辆的匹配结果；如果检测到匹配结果为参照车辆与违章车辆匹配的目标参照车辆信息，向交通监管机构的服务器发送待处理的违章上报信息。本申请的方案可以降低交通监管机构进行车辆违章事实认定的复杂度，提高车辆违章事实认定的效率。
- 违章车辆信息处理方法装置系统
- [发明专利]医学数据处理方法和装置-CN202310451639.0在审
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张信明;施建军;凌海锋
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中国科学技术大学
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2023-04-24
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2023-07-18
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G16H50/20
- 本申请提供了一种医学数据处理方法和装置，本申请的方案在获得患者的医学影像的和医疗病例后，会利用融合网络模型对医学影像的影像特征和医疗病例的病例特征进行特征融合，得到融合特征。由于融合网络模型是以最小化疾病分类器的损失函数值且最大化隐私预测器的损失函数值为训练目标训练得到的，使得训练出的融合网络模型融合出的融合特征既能够有利于准确确定疾病诊断结果，又能够有效减少融合特征中所包含的隐私数据信息，因此，基于融合特征通过疾病诊断平台确定疾病诊断结果的过程中，可以减少基于融合特征推测出患者隐私数据的情况，自然也就可以减少患者隐私数据被泄漏的风险。
- 医学数据处理方法装置
- [发明专利]文本识别方法和装置-CN202310395394.4在审
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张信明;贾堡钧;马金;陈一凡
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中国科学技术大学
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2023-04-10
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2023-07-04
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G06V30/40
- 本申请提供了一种文本识别方法和装置，该方法包括：获得文本图像；对文本图像进行特征提取，得到文本图像的浅层文本特征；对浅层文本特征进行移位卷积处理，得到文本图像的第一中间文本特征；利用逐组多窗口自注意力模块对第一中间文本特征进行多组不同窗口尺寸的自注意力计算，将计算得到的多组自注意力特征进行融合，得到文本图像的第二中间文本特征；将浅层文本特征与第二中间文本特征进行残差连接，得到文本图像的深层文本特征；基于浅层文本特征和深层文本特征，识别文本图像中的文本。通过本申请的方案可以提升文本图像识别的准确性。
- 文本识别方法装置
- [发明专利]农业机器人定位方法和装置以及控制系统-CN202211259750.1在审
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张信明;刘青林
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中国科学技术大学
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2022-10-14
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2023-05-16
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G05D1/02
- 本申请提供了一种农业机器人定位方法和装置以及控制系统，该方法应用于农业机器人，包括：获得农业机器人上各种传感器各自采集到的传感器数据；对于多种传感器组中每个传感器组，基于最近一次确定的该传感器组的坐标变换矩阵，将该传感器组中非参照传感器的传感器数据转换到参照传感器组对应的参照坐标系中，得到传感器组中两种传感器的传感器数据在参照坐标系中的传感器标定数据；对于每个传感器组，将传感器组在参照坐标系中的传感器标定数据转换为农业机器人对应的目标坐标系下的目标传感器数据；基于对各传感器组在目标坐标系下的目标传感器数据的数据融合，确定农业机器人的位姿信息。本申请的方案可以提高农业机器人定位的准确性。
- 农业机器人定位方法装置以及控制系统
- [发明专利]一种数据分类方法、系统及电子设备-CN202111395446.5有效
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张信明;黎兰兰
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中国科学技术大学
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2021-11-23
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2023-04-07
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G06F18/2411
- 本申请公开了一种数据分类方法、系统及电子设备，获得待分类数据，提取待分类数据的特征信息，将待分类数据的特征信息输入至第一分类模型，获得分类结果，将分类结果确定为待分类数据的类型，第一分类模型为：基于通过多个第二分类模型标记的非敏感数据进行训练得到的，每个第二分类模型分别通过第二分类模型所在的设备中存储的敏感数据训练得到。本方案通过第一分类模型进行分类，而第一分类模型是基于非敏感数据训练得到的，非敏感数据是通过多个第二分类模型进行标记的，而第二分类模型是基于各设备自身存储的敏感数据训练得到，这就使得第一分类模型并未直接基于敏感数据进行训练，而是基于非敏感数据进行训练得到的，避免了隐私泄露的问题。
- 一种数据分类方法系统电子设备
- [发明专利]边缘计算卸载方法及装置-CN202210338542.4有效
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张信明;许诗赫
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中国科学技术大学
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2022-04-01
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2023-03-24
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H04L67/10
- 本发明提供一种边缘计算卸载方法及装置，该方法应用于需求方，包括：根据当前卸载任务发起计算卸载请求；结合卸载任务量，将接收到的每个性能参数和对应的历史服务评分编码成马尔科夫决策过程中的状态空间向量；将状态空间向量输入至DDPG决策模型进行卸载决策，输出已选参与方和卸载比例；根据卸载任务量、已选参与方和卸载比例进行任务卸载；若卸载成功，计算当前卸载任务的时延，已选参与方的成功次数加一；若卸载失败，已选参与方的失败次数加一；计算并更新决策算法的平均时延和成功率，并对基于决策算法的平均时延和成功率更新已选参与方的历史服务评分进行更新。通过上述方法，降低系统延时和增加成功率。
- 边缘计算卸载方法装置
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