公开(公告)号：CN119578522A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411561121.3

申请日：2024-11-04

Applicant: 清华大学

Inventor： 唐杰 ,  张丹 ,  周卞思宁

IPC: G06N5/022 ,  G06F11/3668

Abstract: 本发明涉及数据科学技术领域，尤其是指一种数据科学领域大语言模型评估方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的大语言模型评估方法，从粗粒度的角度来看，首先汇总任务类型、函数和相应的代码的范围，然后，从细粒度的角度来看，根据特定的任务为每个函数的输出定义编程规则，并将结果与标准答案进行比较，最终，通过生成的测试用例集对目标大语言模型进行评估；本发明从综合的角度为每个子任务生成标准答案并定义特定的评估指标，从而能够面向更复杂的由多个子任务组成的现实世界任务的大语言模型评估。

公开(公告)号：CN119154525A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411354888.9

申请日：2024-09-26

Applicant: 清华大学 ,  台达电子企业管理(上海)有限公司

Inventor： 谢小荣 ,  张丹 ,  袁志昌

IPC: H02J15/00 ,  H02J3/30 ,  H02J3/38 ,  H02J1/16 ,  H02K7/02 ,  H02M7/66 ,  H02M1/00

Abstract: 本公开关于一种飞轮储能系统及其控制方法，飞轮储能系统电性连接于母线，且包含交流/直流变换器、直流/交流变换器、飞轮、高速永磁电机及控制装置，交流/直流变换器具有第一交流侧和第一直流侧，第一交流侧电性连接于母线，交流/直流变换器与母线之间的连接处构成并网点，直流/交流变换器具有第二交流侧和第二直流侧，第二直流侧电性连接于第一直流侧，高速永磁电机电性连接于第二交流侧，驱动飞轮运转，控制装置采集并网点及第一交流侧的信号，并对该信号进行控制和补偿，以提供至少一调制信号，并根据至少一调制信号控制交流/直流变换器运行。

公开(公告)号：CN114722269B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202210219700.4

申请日：2022-03-08

Applicant: 清华大学

Inventor： 唐杰 ,  张丹 ,  朱一凡

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9538 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/0601 ,  G06F40/30

Abstract: 本申请提出的一种基于图神经网络的物品推荐方法、装置及存储介质中，获取用户信息、物品信息以及用户‑物品的交互信息，利用用户信息、物品信息以及用户‑物品的交互信息，构建用户与物品之间的有向网络图，构建基于图神经网络的ApeGNN模型，利用有向网络图对ApeGNN模型进行训练，得到目标ApeGNN模型。获取每个用户待推荐的物品信息，利用目标ApeGNN模型得到待推荐物品的预测分数，根据预测分数确定排序结果，并根据排序结果输出每个用户对应的推荐物品信息。其中，本申请考虑了用户和物品在每一层中的语义差异性，从而提高了物品推荐的准确度。

公开(公告)号：CN118364167A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410322639.5

申请日：2024-03-20

Applicant: 清华大学

Inventor： 唐杰 ,  巩雯雯 ,  张丹

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/0601 ,  G06N20/20

Abstract: 本申请提出了一种图对比学习的多样化物品推荐方法及装置，该方法包括：使用随机高斯噪声来扰动编码器，在原始图的基础上得到增强视图；设计原始图和增强视图的对比范式，计算对比学习损失；根据对比学习获得的用户表征与物品表征，构建行列式点过程DPP中的半正定核矩阵；基于半正定核矩阵，从集合选择的角度设计基于DPP似然的目标函数，并计算基于DPP似然的损失；联合优化对比学习损失和基于DPP似然的损失，输出目标多样化物品列表。基于本申请提出的方案，通过计算DPP似然损失代替传统的BPR损失，并联合优化对比学习损失和DPP似然损失，能够得到目标用户最喜欢且更加多样化的物品推荐列表。

公开(公告)号：CN118132829A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202311824291.1

申请日：2023-12-27

Applicant: 清华大学

Inventor： 唐杰 ,  张丹 ,  郑少杰 ,  宫继兵

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/901 ,  G06N3/042 ,  G06F16/9536

Abstract: 本发明公开了异构图神经网络在学术推荐中的矩阵完成方法及系统，该方法，包括获取学术网络中用户与物品的交互信息；基于交互信息构建用户与物品关系的异构图；基于异构图分别进行用户和物品的模型建模，以根据构建的用户模型和物品模型确定用户表征向量和物品嵌入信息；将用户表征向量和物品嵌入信息输入至图神经网络模型以计算用户和物品的相似度，并基于相似度对物品列表中的物品进行相似度得分排序，以根据得分排序结果预测用户点击的物品。本发明可以利用辅助信息来推荐学术论文，通过使用关系感知的异构GNN来有效增强学术论文推荐。

公开(公告)号：CN117877533A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311695575.5

申请日：2023-12-11

Applicant: 清华大学

Inventor： 张丹 ,  刘嘉玲 ,  郝思嘉 ,  周天騄

IPC: G10L25/66 ,  G10L15/06 ,  G10L17/04

Abstract: 本发明提供一种基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法和装置，包括：获取用户选择的测试主题；根据所述测试主题从预先构建的情景化语音题目库提取故事情境及对应的语音题目，供所述用户进行体验并回答，得到所述语音题目对应的语音回答结果；从所述语音回答结果中提取回答特征，将所述回答特征输入至预先训练的心理健康等级预测模型，得到每个所述语音题目的预测得分，进而得到心理健康等级预测结果；所述回答特征包括声纹特征和情绪特征中的至少一项；其中，所述心理健康等级预测模型是基于预先选择的机器学习回归模型，利用海量样本语音回答数据针对每个所述语音题目训练得到的。本发明实现效率更高、准确度更高的心理健康等级预测。

公开(公告)号：CN117770816A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202211175016.7

申请日：2022-09-26

Applicant: 华为技术有限公司 ,  清华大学

Inventor： 李铖 ,  沈新科 ,  黄辰 ,  张丹

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/245 ,  A61B5/0533 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/22

Abstract: 本申请实施例提供一种情绪识别方法、装置、芯片、电子设备及介质，该方法包括：获取第一生理信号集合；将第一生理信号集合输入预先训练好的情绪识别模型，获取情绪识别模型输出的情绪识别结果；其中，情绪识别模型根据第二生理信号集合训练得到；第二生理信号集合包括多种情境下的生理信号，不同种情境中的用于诱发情绪的因素相应不同。本申请实施例能够实现情绪识别目的。

公开(公告)号：CN113966195A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN201980097178.3

申请日：2019-06-04

Applicant: 波音公司 ,  清华大学

Inventor： 宋文雯 ,  张丹 ,  王军伟

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/378 ,  A61B5/38

Abstract: 一种用于评价封闭环境中的投影内容的方法，包括：获取用户大脑的多个预定区域的脑电波数据，脑电波数据是用户在观看投影内容期间采集的(S101)；提取所获取的每个预定区域的脑电波的特征以获得每个预定区域的脑电波的多个频带的脑电能量值(S103)；根据脑电能量值与用于评价投影内容的指标之间的对应关系，从提取出的脑电能量值中确定与多个指标分别对应的多个脑电能量值(S105)；根据多个脑电能量值中的每个脑电能量值和与多个指标分别对应的多个权重中的对应权重计算投影内容评价值(S107)；以及使用投影内容评价值评价投影内容(S109)。还公开了用于评价封闭环境中的投影内容的装置与存储介质。该方法能够对封闭环境中的投影内容进行客观、科学和准确的评价。

公开(公告)号：CN109567830B

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN201811276895.6

申请日：2018-10-30

Applicant: 清华大学

Inventor： 陈菁菁 ,  胡鑫 ,  王非 ,  张丹

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明实施例提供一种基于神经响应的人格测量方法及系统，其中，所提供的方法包括：向受测者播放预设的素材库中的人格测试素材，并接收所述受测者的脑电信号；提取脑电信号中的响应特征构建响应特征向量；将响应特征向量输入到预设的人格特质回归模型中，通过人格特质回归模型计算所述受测者的人格特质指标；其中，所述响应特征为所述受测者在观测到预设的人格测试素材后在预设的时间范围内所述受测者的与人格相关脑电成分的平均值。本发明实施例提供的方法，利用特定素材诱发受测者的人格特质相关认知状态，并记录这一过程的脑电信号，进而根据脑电信号判断受测者的人格特质，基于客观的脑电数据，可以对人格特质进行更加准确、真实的评估。

公开(公告)号：CN111597688A

公开(公告)日：2020-08-28

申请号：CN202010335054.9

申请日：2020-04-24

Applicant: 云南电网有限责任公司 ,  清华大学

Inventor： 吴琛 ,  谢小荣 ,  马宁宁 ,  黄伟 ,  汪林光 ,  程旻 ,  张丹 ,  刘旭斐 ,  黄润

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/16 ,  G06F113/06

Abstract: 本发明涉及一种提取时变工频和次同步频率分量的方法及系统，属于电力系统动态监测技术领域。本发明包括以下内容：（1）构建量测模型；（2）状态向量初始化；（3）更新状态向量和误差协方差；（4）计算卡尔曼增益；（5）利用卡尔曼增益更新状态和误差协方差；（6）更新基波频率；（7）计算次同步分量。本发明方法能够适用于基波和次同步谐波具有时变特性的情况，可以准确地提取出次同步谐波，具有很好的有效性和实用性；同时，本发明在模拟测试信号以及存在次同步振荡现象的真实风电系统上得到了验证。