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公开(公告)号：CN119415749A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411548536.7
申请日：2024-11-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9032 , G06F16/9035 , G06N5/022 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了基于知识一致性的神经网络模型检索方法，所述方法包括：步骤S1：在离线阶段，利用黑盒对抗样本生成方法为神经网络模型生成边界样本，并获取语义向量；步骤S2：在线阶段，利用查询数据集的语义向量编码器为查询数据集生成语义向量；步骤S3：在线阶段，将神经网络模型的语义向量和查询数据集的语义向量进行知识一致性匹配，对齐各自语义向量中隐含的知识，筛选出最匹配的神经网络模型。本发明有效提升了模型检索的准确率，减小了敏感数据泄露的风险，对于神经网络模型的版权保护、云服务的安全访问等都大有益处。
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公开(公告)号：CN108777809A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810319891.5
申请日：2018-04-11
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04N21/433 , H04N21/44 , H04N21/845
Abstract: 本发明公开了一种全景视频分片移动网络缓存方法及系统、全景视频下载方法。本方法为：1)在核心网EPC中设置一缓存节点，在接入网RAN的每一基站中分别设置一缓存节点；2)视频源服务器端将全景视频进行空间维度的分片，即将每一待缓存的全景视频k划分为M行N列，得到M×N个视频分片，在时间维度上将全景视频K划分为T个时间分片，表示第k个视频中第m行第n列时间为t的视频分片；确定视频k的每一 的请求概率 3)内容控制器根据该全景视频k的分片信息和网络开销状况，对全景视频k的视频分片进行优化计算；各缓存节点根据优化计算结果缓存全景视频分片。本发明提升了用户的观看体验。
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公开(公告)号：CN117709597A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311836626.1
申请日：2023-12-28
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06Q10/063 , G06F17/11 , H03H17/02
Abstract: 一种数据资产价值的动态评估方法，其方法包括：确定数据资产的初始价值p(t0)，即t0时刻的数据资产价值；考虑数据资产价值系统状态的随机性特征，将数据资产价值系统状态函数为分解成P(t)＝p(t)+b(t)，即数据资产价值随时间t的走势p(t)和数据资产价值系统的状态噪声b(t)两部分；将数据资产价值函数写成数据资产价值系统在ts时刻的状态预测方程xs＝Axs‑1+Bus‑1+w和状态观测方程zs＝Hxs+ε；数据资产价值动态评估，通过市场法模型获得数据资产在ts时刻的测量值zs＝p(ts)，根据Kalman滤波的方法计算得到数据资产价值系统状态xs，结合上述步骤中系统状态预测方程和系统状态的测量方程得到去除噪声后的数据资产在时刻ts的价值p*(ts)。
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公开(公告)号：CN117376898A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311305075.6
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种边缘计算位置服务场景下的位置隐私保护方法，将用户的假位置生成到所有为其直接提供服务的边缘节点的覆盖范围之内。其方法包括：S1：记直接为用户A提供服务的边缘节点集合为E＝{e1,e2,……en}。以用户A的真实位置P为圆心，得到用户A与E集合中每一个边缘节点覆盖范围都内切的圆C；S2：为用户A的真实位置P添加噪声向量得到假位置P'，使得假位置P'在圆C的覆盖范围之内；S3：将假位置P'，上传到E集合中的每一个边缘节点ei，获取位置服务。本发明的优点是：在边缘计算场景下，将用户的假位置生成到所有为其直接提供服务的边缘节点的覆盖范围之内，使得恶意边缘节点无法识别假位置的真实性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117370516A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311307235.0
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/332 , G06F40/284 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于层级对比学习知识增强对话系统训练的方法，其方法包括：首先，选择对话数据和知识数据并对对话数据和知识数据进行处理得到语言模型的输入数据；其次，语言模型依照输入数据生成回复，生成回复的过程包括选取合适的语言模型处理数据和选取合适的解码算法生成回复；最后，使用层级对比学习及其扩展回传梯度更新模型参数。在使用预训练语言模型的基础上，在训练过程中为模型施加层级对比学习约束及其扩展锚点损失约束。在保证语言语法层面质量的基础上改善文本词表示、整合知识和对话文本空间并且调整知识神经元分布，从而提升对话系统对外部知识使用准确度，进而提升对话回复生成质量。
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公开(公告)号：CN117370515A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311305321.8
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/332 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种引入连续潜变量的多样性回复生成方法。包括以下步骤：步骤S1：处理对话数据，构建输入对话数据：将所有对话视作连续文本，以每次切换说话者作为分割，依照对话先后顺序交替给出对话数据，从而构建出输入对话数据。步骤S2：对话行为识别：将对话输入选定的BERT语言模型，利用BERT语言模型的输出计算当前对话行为，在代表对话行为接入四个全连接神经网络即构建transformer模型，使用模型识别当前对话行为；步骤S3：输出回复生成：使用步骤S2的transformer模型的对话行为识别部分计算得出的对话行为值，生成候选回复，然后验证候选回复正确概率选择最终回复结果。
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公开(公告)号：CN109166178B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201810811052.5
申请日：2018-07-23
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种视觉特性与行为特性融合的全景图像显著图生成方法及系统。本方法为：1)将全景图像从等矩形域转换到球面域、再从球面域转换到视角域，得到该全景图像对应的视角平面图像；2)使用高斯差分滤波处理该视角平面图像，得到图像中每个像素在视觉空间的DoG值；3)利用每个像素对应的DoG值与平均DoG值之间的欧几里德距离值表示对应像素在整幅全景图像上的视觉特征显著性，得到该全景图像对应的视觉特征显著图SV；4)根据用户的实际头部运动数据得到用户观看全景图像的行为特性显著图Sb；5)将该视觉特征显著图SV与该行为特性显著图Sb融合得到最终的全景图像显著图S。本发明大大提升了全景图像的显示效果。
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公开(公告)号：CN108777809B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201810319891.5
申请日：2018-04-11
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04N21/433 , H04N21/44 , H04N21/845
Abstract: 本发明公开了一种全景视频分片移动网络缓存方法及系统、全景视频下载方法。本方法为：1)在核心网EPC中设置一缓存节点，在接入网RAN的每一基站中分别设置一缓存节点；2)视频源服务器端将全景视频进行空间维度的分片，即将每一待缓存的全景视频k划分为M行N列，得到M×N个视频分片，在时间维度上将全景视频K划分为T个时间分片，表示第k个视频中第m行第n列时间为t的视频分片；确定视频k的每一的请求概率3)内容控制器根据该全景视频k的分片信息和网络开销状况，对全景视频k的视频分片进行优化计算；各缓存节点根据优化计算结果缓存全景视频分片。本发明提升了用户的观看体验。
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公开(公告)号：CN109166178A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810811052.5
申请日：2018-07-23
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种视觉特性与行为特性融合的全景图像显著图生成方法及系统。本方法为：1)将全景图像从等矩形域转换到球面域、再从球面域转换到视角域，得到该全景图像对应的视角平面图像；2)使用高斯差分滤波处理该视角平面图像，得到图像中每个像素在视觉空间的DoG值；3)利用每个像素对应的DoG值与平均DoG值之间的欧几里德距离值表示对应像素在整幅全景图像上的视觉特征显著性，得到该全景图像对应的视觉特征显著图SV；4)根据用户的实际头部运动数据得到用户观看全景图像的行为特性显著图Sb；5)将该视觉特征显著图SV与该行为特性显著图Sb融合得到最终的全景图像显著图S。本发明大大提升了全景图像的显示效果。
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