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公开(公告)号：CN111814450B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202010664010.0
申请日：2020-07-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/205 , G06F40/279 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于残差注意力的方面级情感分析方法，方法包括以下步骤：对输入的语句和所有的方面目标信息进行编码，得到文本编码；对待预测的方面目标在文本中的位置信息进行编码，并与得到的文本编码进行融合；对待预测的方面目标信息和融入位置编码的文本编码进行处理；将得到的编码与融入位置信息的文本编码进行结合；提取其余方面目标中的信息，与得到的文本编码进行交互处理，然后从得到的文本编码中过滤；对过滤后的文本编码进行处理，得到最终结果。本发明提出了一种将残差网络引入到注意力机制的方法，能够显著的提高文本方面级别情感分析的准确率，并且模型具有较好的鲁棒性和通用性，分析的效率也有了一定的提升。
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公开(公告)号：CN111240701B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201911402857.5
申请日：2019-12-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种端‑边‑云协同计算的任务卸载优化方法，主要步骤为：1)建立移动边缘计算系统模型。2)确定当前迭代轮次j下的任务卸载策略Ωi。3)确定当前迭代轮次j下的资源分配策略。4)量化移动边缘计算系统中能量消耗和传输时延的加权和，保存任务卸载与资源分配策略。5)输出端‑边‑云协同计算的移动边缘计算系统中最优任务卸载策略与最优资源分配策略。本发明综合考虑任务优先级和设备所剩电量等用户综合因素，给出了任务的最佳卸载位置，同时通过柯西方法给出资源分配策略，很大程度上提高了用户的QOE。
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公开(公告)号：CN115936473A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211249799.9
申请日：2022-10-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06N20/00
Abstract: 一种联合预测与重构的无监督KPI异常检测方法，包括以下步骤：1)获取多元时间序列χ；2)计算归一化序列χ；3)计算干净序列S(χ)；4)获得滑动窗口数据wt；5)提取高级特征ct；6)捕获特征指向的依赖关系ft和时间指向的依赖关系7)获取来自不同来源的聚合信息ht；8)并行输入聚合信息ht到基于预测的模块和基于重建的模块中，并进行训练；9)计算基于预测的模块损失基于重建的模块损失和复合目标损失10)设置阈值τ；11)根据阈值判断是否存在异常事件。本发明解决了在异常标签稀缺、时间序列高度动态甚至存在未见过的数据模式下，准确、及时地检测KPI异常情况的任务。
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公开(公告)号：CN114531440B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202111552578.4
申请日：2021-12-17
Applicant: 重庆大学 , 重庆工业大数据创新中心有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于主动标识与区块链技术相结合的工业边缘侧数据共享系统，所述数据共享系统存储工厂设备数据；工厂设备端通过数据共享系统查询工厂设备数据；所述数据共享系统包括若干主动标识模块、工厂密钥管理中心、若干路由网关、若干边缘侧设备和区块链；本发明提供一种基于主动标识与区块链结合的工业边缘区域化数据共享系统，实现工厂内设备之间的数据互联互通，同时增强数据主动能力，防止数据恶意篡改，提高工厂的产线生产效率。
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公开(公告)号：CN114820443A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210272353.1
申请日：2022-03-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于迁移学习的边缘检测方法，包括以下步骤：1)搭建边缘检测系统；2)第m个缺陷检测点Am的图像采集设备采集待检测零部件的图像Pm，并上传至第n个微基站的边缘服务器En；3)边缘服务器En将接收到的图像Pm输入到基于迁移学习的边缘检测模型中，得到待检测零部件的缺陷检测结果；本发明通过深度学习满足缺陷检测的准确性、重复性和一致性要求，降低企业的经济和管理负担。通过边缘计算架构在边缘端完成缺陷检测任务的计算，降低时延满足实际生产中对缺陷检测的实时性要求。使用迁移学习策略，加快模型的训练速度并减少人工标识数据所带来的人力成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114531440A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111552578.4
申请日：2021-12-17
Applicant: 重庆大学 , 重庆工业大数据创新中心有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于主动标识与区块链技术相结合的工业边缘侧数据共享系统，所述数据共享系统存储工厂设备数据；工厂设备端通过数据共享系统查询工厂设备数据；所述数据共享系统包括若干主动标识模块、工厂密钥管理中心、若干路由网关、若干边缘侧设备和区块链；本发明提供一种基于主动标识与区块链结合的工业边缘区域化数据共享系统，实现工厂内设备之间的数据互联互通，同时增强数据主动能力，防止数据恶意篡改，提高工厂的产线生产效率。
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公开(公告)号：CN114218474A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111309524.5
申请日：2021-11-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/383 , G06F16/335 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开基于级别感知注意GRU网络的社交网络谣言早期检测系统，包括新闻事件获取模块、转发级别度量模块、基本特征提取模块、推文特征表示模块和谣言检测模块；本发明提出了一种基于注意力机制的新系统，该系统根据节点的转发级别关注更重要的推文内容，通过基于GRU神经网络的分类器从时间序列中学习推文整体特征来预测标签(谣言或非谣言)。
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公开(公告)号：CN114157430A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111198724.8
申请日：2021-10-14
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的船舶轨迹监测系统，包括主通信节点A0和n个副本通信节点；所述主通信节点A0和n个副本通信节点组成区块链；所述区块链存储AIS信息；所述副本通信节点从区块链中获取AIS信息，完成轨迹回溯查询；本发明是一种基于区块链技术的船舶轨迹监测系统，主要解决航道监管机构对船舶运行轨迹全过程的准确回溯问题，有效防止船舶轨迹数据篡改以及节点异常带来的数据缺失，文中所使用的强碰撞性国密算法保证了数据的安全性和保密性，使用节点边缘化计算汇总的方式降低全节点负荷，减少资源浪费，能够防止黑客攻击。
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公开(公告)号：CN113497802B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110156103.7
申请日：2021-02-04
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习算法的车载ECU安全风险评估系统，包括待评估数据获取模块、历史数据获取模块、数据清洗模块、训练数据集与测试数据集生成模块、威胁等级评估模块、影响水平评估模块、风险评估模块和数据库；本发明提出一种应用机器学习算法主动生成模型参数，改进HEAVENS模型，实现车载ECU网络安全风险自动评估，使得车载ECU网络安全风险评估智能化，节约了评估所需要花费的时间成本和人力成本。
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公开(公告)号：CN113554405A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110630511.1
申请日：2021-06-07
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种面向汽车产业供应链的网络协同制造系统，包括材料供应模块、运输模块、若干材料需求方和云平台；本发明实现了所有汽车零部件在供应链上的流通状态与异常情况，避免了供应链上的各个角色与环节由于信息未共享而形成的数据孤岛，减少了冗余数据，达到了对零部件信息的高效采集、数据分析和可视化的智能预警，提高了汽车生产厂商的管理效率。
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