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]一种基于深度强化学习的APT攻击防御方法-CN202310123878.3在审
  • 董海荣;章子凯;李浥东;宋海锋;王洪伟 - 北京交通大学
  • 2023-02-16 - 2023-06-06 - H04L9/40
  • 该方法包括:获取系统的安全状态s、系统部分观测信息o,以及所对应的APT攻击的安全防御动作a;根据系统安全状态s和安全防御动作a计算出系统状态值v;根据系统安全状态s、系统部分观测信息o和所对应的安全防御动作a对系统部分观测信息o进行补全处理,并评估每个动作对系统的影响概率,计算出动作得分函数A的值;结合奖励函数Rd、系统状态值v和动作得分函数A进行Q学习,得到最优系统安全资源分配策略本发明方法将APT攻防过程建模为基于部分可观测的零和随机博弈模型的攻防过程,利用基于图的传播模型和LSTM模型补全部分可观测信息,有效地提高了网络的防御效率。
  • 一种基于深度强化学习apt攻击防御方法
  • [发明专利]一种数字人脸生成方法-CN202310112823.2在审
  • 宋震;包仪华;谌俊宇;刘朝 - 数字栩生(北京)科技有限公司
  • 2023-02-15 - 2023-05-26 - G06V40/16
  • 该数字人脸生成方法包括以下步骤,通过DeepFake训练换脸神经网络,将原有的数字人A的面部信息直接替换成目标B的面部信息,不需要对目标B进行单独的建模即可生成目标B的数字人,避免了需要消耗大量的时间、精力与计算资源准备过程中,使用数字人A和目标B的图片、视频信息,训练DeepFake换脸神经网络,使用过程中,生成数字人A在场景中的图像,以及同一帧、同一相机位置的高分辨率的面部图像,通过DeepFake将数字人A的面部信息替换成目标B的面部信息,并与在实际场景中的图像进行融合最终生成拥有目标B面部信息的全身图像,从而提高面部的细节,提升了计算的结果。
  • 一种数字生成方法
  • [发明专利]一种神经网络训练及推理方法、装置、终端及存储介质-CN202211356224.7在审
  • 王伟;李阳;姜文峰;汪令飞;耿玓;刘明 - 鹏城实验室
  • 2022-11-01 - 2023-04-04 - G06N3/0464
  • 本发明公开了一种神经网络训练及推理方法、装置、终端及存储介质,包括:对正向传播的网络节点信息进行映射处理,并根据映射后的数值进行伯努利过程采样,将得到的随机二值化数值作为下一层网络的输入;对激活函数的导数进行伯努利过程采样,得到随机二值化后的激活函数的导数;对下一层网络的反向传播的误差进行符号化处理,并根据符号化处理后的值和随机二值化后的导数计算本层网络的误差信息;根据本层网络的误差信息和上一层网络产生的随机二值化输出对本层网络进行训练本发明采用随机二值化的信号进行正向传播和符号化的误差进行反向传播的神经网络,降低计算资源且提高了识别精度。
  • 一种神经网络训练推理方法装置终端存储介质

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