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公开(公告)号：CN113111848B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202110477075.9
申请日：2021-04-29
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度特征的人体图像解析方法。本发明首先利用残差网络对人体图像不断进行下采样；然后利用双线性插值和通道压缩的方法不断对人体特征图进行上采样；最后通过多尺度特征融合的方式将上采样和上采样过程中产生的人体特征图进行多尺度特征融合，以同时利用不同感受野大小的人体图像信息。本发明利用不同倍率的空洞卷积做多尺度特征融合，有效解决传统人体解析方法对于人体边缘检测像素精度不够的问题，相比现有特征融合方法能大幅提高效率和精度。
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公开(公告)号：CN118183792A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410260271.4
申请日：2024-03-07
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及分布式温和合成氨技术领域，特别是涉及一种利用基于重质生物油的Co负载多孔碳催化剂合成氨的方法。该方法利用工业废料——重质生物油，通过共催化热解法合成了一种级联多孔炭基Co催化剂(Co‑PBs)。钴一方面作为热解催化剂，促进了重质生物油的热解，形成了具有更大表面积的多孔生物炭框架。另一方面，共催化热解导致了钴更均匀的负载，作为等离子体辅助合成氨催化剂，进一步促进了自由基的吸附和NH3的解离，增强了合成氨的性能。由于传质速率的增强和更加均匀的过渡金属活性位点分布，Co‑PBs表现出高达1.605mmol/g·h的等离子体辅助合成氨速率。同时Co‑PBs的极高稳定性使其能在24个周期和40h的长时间反应中保持性能稳定，显示出其巨大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN113111645B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110469854.4
申请日：2021-04-28
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F40/279 , G06F40/216 , G06F16/951
摘要： 本发明涉及一种媒体文本相似性检测方法，该方法能够在海量的媒体文本中检测到与目标文本相似的媒体文本，本发明首先使用爬虫工具获得主流自媒体平台的媒体文本，构建媒体文本集；然后对媒体文本进行预处理提取正文字段，并进行分词和停用词过滤；接着，基于海量语料库训练Skip‑gram模型获得特征项的词向量表示；再者，使用词语的TF‑IDF特征，词性特征与位置特征进行特征融合，构建特征项的权重；最后基于特征项的词向量表示和权重使用Simhash算法获得文本指纹，并根据倒排索引构建文本指纹索引。本发明可以有效增强文本指纹的语义特征，提高Simhash算法对相似文本的检索效率和准确度。
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公开(公告)号：CN116708360A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310745946.X
申请日：2023-06-21
申请人： 东南大学
IPC分类号： H04L61/3015 , H04L61/4511 , H04L9/40 , H04L9/06 , H04L9/00
摘要： 本发明公开了一种基于区块链的工业互联网多级标识解析方法，如图1所示，方法包括以下步骤：步骤1：标识符生成；步骤2：标识注册；步骤3：标识映射数据录入；步骤4：解析用户属性注册；步骤5：标识解析；步骤6：标识验证。本发明基于区块链和FH‑CP‑ABE算法，加强标识拥有者对标识符的细粒度访问控制，进而使得拥有不同属性的解析用户解析同一张标识符获得不同等级的标识映射信息。
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公开(公告)号：CN116561318A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310617534.8
申请日：2023-05-29
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/151 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种面向社交平台敏感文本检测方法，如图1所示，方法包括以下步骤：步骤1：中文敏感文本数据预处理；步骤2：基于改进MLM掩蔽策略的数据增强；步骤3：基于多粒度交叉注意力的语义关联；步骤4：基于损失函数的分类纠偏。其中，掩蔽语言模型(Mask Language Model)简称为MLM。本发基于相似词替换的掩蔽策略，提高模型对中文文本的学习能力；使用多粒度交叉注意力编码机制增强敏感文本词级和字符级语义之间的关联性；构建整合先验知识的损失函数，提高模型的语义理解和文本分类质量。
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公开(公告)号：CN116521857A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310346860.X
申请日：2023-04-03
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了基于图形增强的问题驱动抽象式多文本答案摘要方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：社区型问答数据采集与清洗；步骤2：数据规范化；步骤3：模型构建；步骤4：模型测试与答案摘要生成，本发明能够改善传统的多文本答案摘要生成方法中缺少问题约束，难以捕捉答案之间的建模关系等问题，同时利用图编码信息进而提升生成摘要的可读性、流畅性和简洁性。
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公开(公告)号：CN116253332A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310087878.2
申请日：2023-02-09
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及分布式温和合成氨技术领域，特别是涉及一种基于Ni‑Co双金属MOF的等离子体辅助氨合成方法。该方法通过将一步水热法制备得到的Ni‑Co双金属MOF材料用作等离子体辅助合成氨的催化剂，依赖于其增强的气体传质特性和双金属间的耦合作用，这种材料大幅增强了等离子体辅助合成氨性能：相较于等离子体辅助合成氨领域最广泛使用的材料——Ni/Al2O3，增强了30％以上的性能。同时在这种将Ni‑Co双金属MOF用于等离子体辅助氨合成方法中，催化剂材料还拥有良好的稳定性和循环性能，其可以在36h的长周期以及10次以上的循环中保持结构和性能的稳定。这种将Ni‑Co双金属MOF用于等离子体辅助合成氨领域的优异性能，使其成为分布式合成氨工艺的巨大潜力。
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公开(公告)号：CN111274790B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202010090488.7
申请日：2020-02-13
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F16/35
摘要： 本发明公开了一种基于句法依存图的篇章级事件嵌入方法及装置。首先，对每篇新闻文本，使用自然语言处理工具对其进行句法依存分析，构建句法依存关系图；接着，利用迭代更新算法计算句法依存图中各节点词的权重；然后，基于句法依存图，采用负采样技术构造正负训练样本；之后，分别构建并训练事件要素权重和关系预测模型，获得篇章级事件的低维稠密向量表示；最后，将事件嵌入向量输入到机器学习模型，应用于事件分类、聚类等相关任务。本发明基于句法依存图，采用无监督方式学习产生的向量表示能够改善传统基于词袋模型的事件表示的高维稀疏、语义和语法结构缺失问题，进而提升下游事件分析相关任务的效果。
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公开(公告)号：CN111428047B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010194484.3
申请日：2020-03-19
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/951 , G06F40/30
摘要： 本发明公开了一种基于UCL语义标引的知识图谱构建方法及装置。本发明首先从开放链接数据库中提取实体和关系，构建基础实体库；然后利用爬虫爬取各大门户网站中的新闻信息，对这些信息进行清洗解析形成UCL实体，完成实体消歧，并将UCL实体与基础实体库进行语义融合构建知识图谱；最后利用改进的关系推理算法完成对知识图谱的自动化补全，提高知识图谱的自动化水平。本发明能够利用UCL国家标准对互联网信息进行规范化、细粒度语义标引，使知识图谱所表示的语义信息更加丰富，为基于语义深度处理的内容大数据应用提供基于UCL语义标引的知识图谱支持。
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公开(公告)号：CN109918621B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201910119330.5
申请日：2019-02-18
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/194 , G06F16/951 , G06N3/0442 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于数字指纹和语义特征的新闻文本侵权检测方法与装置，能够通过检测文本相似性实时检测各大新闻媒体网站的新闻是否有侵权行为。本发明首先通过互联网采集新闻文本样本数据，并在新闻原文基础上构造出的侵权样本；然后利用word2vec模型实现新闻文本统一坐标系化，基于改进的局部敏感哈希方法提取文本指纹特征；接着基于长短时记忆循环神经网络模块，利用三元组损失学习文本语义特征；最后通过计算数字指纹特征和语义特征融合的相似度来判断文本是否有侵权。与现有技术相比，本发明将词语义嵌入到指纹中，更易检测出抄袭行为，并且同时利用数字特征和语义特征进行新闻文本相似度检测，能够有效提高新闻文本侵权检测的准确率。
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