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[发明专利]一种基于模型拆分的混合联邦学习方法-CN202310298785.4在审
发明人：郭斌;古航;於志文;孙文;刘佳琪;梁韵基;王柱 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型拆分的混合联邦学习方法，首先提出自适应模型拆分算法，对设备模型进行拆分，以减少模型传输带来的开销。其次基于拆分学习对设备参数进行优化，并提出多粒度模型聚合算法对不同层次的模型进行簇聚合。最后通过实验证明了本方法通过共享少量数据，在不降低全局模型精度的情况下，显著减少了系统中的数据传输量。
一种基于模型拆分混合联邦学习方法

[发明专利]一种面向复杂因果关系抽取模型的收敛加速方法-CN202310239515.6在审
发明人： 梁韵基;刘磊;王梓哲;纪亚鹏;张鹏 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向复杂因果关系抽取模型的收敛加速方法，首先构造正负样本进行数据增强，其次通过对比表示学习框架抽取文本中的因果关系；最终通过引入多样性自步学习来提升对比表示学习抽取复杂因果关系的收敛速度。本发明使基于对比表示学习的复杂因果关系抽取模型收敛速度大幅度提升，通过在多个数据集上进行测试，抽取准确率高达90％。
一种面向复杂因果关系抽取模型收敛加速方法

[发明专利]一种个性化对话内容生成方法-CN201911015873.9有效
发明人：郭斌;王豪;於志文;王柱;梁韵基;郝少阳 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明一种个性化对话内容生成方法，包括：多轮对话内容生成模型，个性化多轮对话内容生成模型，多样化的个性化对话内容生成模型；利用Transformer模型根据上下文信息得到序列中每个单词高效的向量表示，通过学习自然语言之间的序列依赖关系，可以根据前文自动预测生成后文内容，实现根据对话上下文生成相应回复内容，同时加入多种优化算法，可以降低通用性回复的生成概率，从而提高生成对话内容的多样性。
一种个性化对话内容生成方法

[外观设计]皇冠标记手机壳-CN202230198103.9有效
发明人：李昊宇;李瑶;张劲雷;梁韵基 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： 03-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：皇冠标记手机壳。2.本外观设计产品的用途：保护手机、装饰手机。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
皇冠标记机壳

[发明专利]一种基于智能手机加速度传感器的深度学习语音重建方法-CN202310387588.X在审
发明人： 梁韵基;严笑凯;王梓哲;秦煜辰 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能手机加速度传感器的深度学习语音重建方法，首先进行数据采集，结合多种运动传感器以多种频率采样模式对智能手机扬声器引起的主板振动信号进行采集；然后进行数据处理，通过线性插值、噪声剔除、特征提取等步骤对传感器信号进行处理；接下来进行语音重建，提出了基于小波的多尺度时频域生成对抗网络的语音重建算法将预处理后的运动传感器数据转化为语音波形数据；最后进行效果评价，通过主客观指标对生成语音进行评估。本发明提升了语音合成的高频表现和鲁棒性，使得合成语音更接近原始语音。
一种基于智能手机加速度传感器深度学习语音重建方法

[发明专利]一种基于群智能体深度强化学习的模块化机器人自重构方法-CN202211677352.1在审
发明人：郭斌;徐若楠;王翰墨;郑世杰;刘思聪;於志文;梁韵基 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于群智能体深度强化学习的模块化机器人自重构方法，首先对模块化机器人构型空间和运动空间进行建模，每个模块的位置可以用坐标(x,y)来表示。每个模块的上、下、左、右四个方向均可以与其他任意模块相互连接，自重构机器人的所有模块必须以该方式连接成为一个整体。然后对单一模块的运动空间进行建模，使其运动时能够得到其他模块支持并避免和其他模块发生碰撞或其他冲突。最后从群智能体深度强化学习的角度出发，将每个同构模块视为具有学习与感知能力的单智能体，提出基于QMIX的模块化机器人自重构算法。本发明能够实现智能体并行化移动，在一定程度上解决了多智能体之间的协调合作问题，从而实现了从初始构型向目标构型的转变。
一种基于智能深度强化学习模块化机器人自重方法

[发明专利]一种适用于终端设备的轻量级三维虚拟分身生成方法-CN202310061428.6在审
发明人：郭斌;王柱;冯煦阳;邱晨;於志文;陈梦琦;刘思聪;梁韵基 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-01-14 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于终端设备的轻量级三维虚拟分身生成方法，利用手机摄像头实时采集当前用户的图像信息，对图像进行预处理，将大小裁剪至256×256并完成标准化；利用双分支网络分别提取图像的低级特征与高级特征，并完成特征融合，进而对图像进行不同粒度地刻画；采用回归模块分别输出SMPL人体模型的身体形状参数，进而恢复出三维人体模型；利用三维渲染工具，得到三维模型在相机视角K下的二维图像，并输出至用户屏幕。本发明使得用户可以通过智能手机等嵌入式设备快速地在元宇宙中创建一个自己的虚拟分身。
一种适用于终端设备轻量级三维虚拟分身生成方法

[发明专利]一种基于群智知识图谱的富语义多样化对话内容生成方法-CN202211686396.0在审
发明人：郭斌;王豪;刘佳琪;於志文;邱晨;王柱;梁韵基 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于群智知识图谱的富语义多样化对话内容生成方法，具体过程为，收集用户在社交媒体平台上表达的观点和态度内容，构建三层群智知识图谱：(1)领域常识知识图谱(2)群智描述知识图谱(3)群智表达知识图谱；构建门控融合动态知识依赖模型，编码阶段利用群智知识图谱对输入对话上下文进行语义增强，解码阶段利用门控融合的动态知识依赖解码机制，门控机制从局部语义角度融合常识和描述知识，提升内容表达多样性和主观性，动态知识依赖机制从全局语法角度融合表达知识，保证回复内容逻辑通顺流畅；利用对话数据对模型进行训练，训练完成后即可根据输入对话内容自动生成信息量丰富、多样性较高的高质量。
一种基于知识图谱语义多样化对话内容生成方法

[发明专利]一种面向微控制器平台的深度学习模型情境自适应压缩方法-CN202211717515.4在审
发明人：刘思聪;马可;郭斌;於志文;梁韵基;刘云浩 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向微控制器平台的深度学习模型情境自适应压缩方法，首先，基于轻量化压缩结构块装载和电压频率调整设计，搭建起深度学习模型及其所处智能应用的结构压缩和运行模式的自适应联合策略空间。接着，感知微控制器动态情境上下文——包括用户情境和资源情境。最终，在策略搜索空间内利用带约束多目标优化思想求解方案，对深度学习模型及其所处智能应用进行情境自适应的结构压缩和运行调优。本发明方法将感知动态情境上下文，并利用轻量化压缩结构块装载和电压频率调整，联合生成对应情境下深度学习模型及其所处智能应用的压缩和运行方案，增效模型于微控制器的部署和动态自适应能力。
一种面向控制器平台深度学习模型情境自适应压缩方法

[发明专利]一种基于Cross-FCL的跨环境动态自适应联邦持续学习方法-CN202211669532.5在审
发明人：郭斌;张周阳子;刘思聪;於志文;纪雯;孙文;邱晨;梁韵基 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-12-24 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Cross‑FCL的跨环境动态自适应联邦持续学习方法，所述方法采用跨环境联邦学习框架：所述跨环境联邦学习框架是指动态设备在多个地理位置相近的边缘联邦学习网络中切换环境及参与训练的过程；在所述跨环境联邦学习框架下，使用双层模型结构训练以及层替换方法实现模型对新环境的快速适应，利用旧环境先验知识调整模型对重要参数的更新。通过自适应调整模型重要参数的更新以提升模型的记忆力，通过双层模型结构训练以及层替换方法实现模型对新环境的快速适应；通过这种方法，模型的记忆性及适应性都得到了提升。
一种基于 cross fcl 环境动态自适应联邦持续学习方法

[发明专利]一种基于自适应选帧的云端协同高效虚拟试衣方法-CN202211669701.5在审
发明人：郭斌;冯煦阳;邱晨;於志文;王柱;刘思聪;梁韵基 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-12-25 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应选帧的云端协同虚拟试衣方法，涉及基于二维图像的虚拟试衣领域。利用手机摄像头实时采集当前用户的图像信息，根据图像信息在手机端利用Resnet网络完成三维人体重建，获取SMPL人体模型的参数信息；比较当前三维姿态与之前三维姿态的差异，根据差异程度来选择将图像和SMPL参数上传至云端；云端根据接收到的参数恢复出SMPL模型，并找出对应的身体部分进行交换；云端分别利用两个UNet网络对背景和前景进行合成，组合后完成最终的输出。
一种基于自适应云端协同高效虚拟试衣方法

[发明专利]一种面向用户偏好演化的移动应用推荐方法-CN201910354445.2有效
发明人：郭斌;李慧慧;於志文;王柱;梁韵基;王亮 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：发明的一种面向用户偏好演化的移动应用推荐方法，首先从在线应用商店中获取移动应用的相关数据，构建线性模型获得关于用户与未安装移动应用的评分矩阵；然后针对用户偏好随时间演化过程，建立用户偏好随时间变化的LSTM模型；然后基于用户与移动应用的复杂交互构建DNN模型；最后基于建立的深度广度框架的移动应用推荐模型，预测用户对移动应用的评分。本发明可以更加全面地利用智能手机使用数据提供给用户安装移动应用的建议，进一步地为应用商店平台给用户精准推荐移动应用提供辅助决策。
一种面向用户偏好演化移动应用推荐方法

[发明专利]一种用于社交媒体的自演化假消息检测方法-CN202310003377.1在审
发明人：郭斌;丁亚三;刘琰;李诺;王柱;梁韵基;於志文;张仕伟 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于社交媒体的自演化假消息检测方法，收集社交媒体数据，利用深度学习模型提取特征训练分类器，并利用特征相似度迁移模型存储的已学习相似历史事件知识帮助实现对新事件假消息分类器的训练，实现持续假消息检测。该发明基于两个核心机制实现：一是基于硬注意力的知识存储机制，记忆单元用于存储历史事件知识，事件掩码作为每个事件在记忆单元中的唯一标识可以随时调用历史事件知识；二是基于多头自注意力的知识迁移机制，对历史事件知识进行融合以提升分类器在当前事件上的假消息检测效果。本发明可持续不断地对社交媒体上的假消息进行检测，无需存储历史数据从头开始训练模型，提升了假消息检测方法的自演化自适应能力。
一种用于社交媒体演化消息检测方法

[发明专利]一种基于级联特征交互的点云图像深度补全方法-CN202211167454.9在审
发明人： 梁韵基;陈能真;刘磊;於志文 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于级联特征交互的点云图像深度补全方法，属于自动驾驶领域，包括：获取自动驾驶场景三维点云和场景二维RGB图像，根据多个残差模块构建编码器，根据多个上采样模块构建解码器，分别构建点云和图像的神经网络，在点云和图像的神经网络之间，构建多个级联特征交互模块，构建特征交互的点云和图像双分支神经网络模型，在特征交互的点云和图像双分支神经网络模型输入场景三维点云和场景二维RGB维图像，输出场景稠密深度图，通过使用置信度图加权的方式融合两个分支输出的场景深度图，得到可信度更高的深度图。该方法相比于其他的基于图像和点云融合的模型，在以图像和低线束激光雷达点云为输入的情况下具有更好的深度感知性能。
一种基于级联特征交互云图深度方法

[发明专利]一种基于对比表示学习的复杂因果关系抽取方法-CN202210797477.1在审
发明人： 梁韵基;刘磊;胡航语;郑贺源 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对比表示学习的复杂因果关系抽取方法，首先，为了将隐式因果关系转化成显式因果关系，从大规模数据集中寻找具有显式因果关系连接词的样例集合初始化记忆动量，这些样例以原因，结果，因果连接词三元组的形式组织；接着，获取训练数据集中的文本包含的因果论元集合，将这些因果论元与记忆动量中的因果论元三元组进行匹配，选取相似度最高的因果关系连接词，作为数据增强的因果关系连接词构造正样例；互换正样例中原因和结果的位置，构造负样例。最后，采用对比学习框架，以双向长短期记忆网络和Transformer作为主干网络，学习文本中包含的因果关系。本发明能解决复杂因果关系抽取困难的问题，大幅提高模型的抽取性能。
一种基于对比表示学习复杂因果关系抽取方法

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