基于分布外检测的图像类增量学习方法及系统

    公开(公告)号:CN117079011A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202310883422.7

    申请日:2023-07-18

    申请人: 南开大学

    摘要: 本发明公开了基于分布外检测的图像类增量学习方法及系统,其中所述方法,包括:获取待检测图像以及训练后的分类器列表C;取出训练后的分类器列表C中的最后一个分类器,将取出的分类器的输入端与图像特征提取器的输出端连接得到最后一个图像学习模型,将待检测图像输入到最后一个图像学习模型中,输出待检测图像的图像类别,如果待检测图像的图像类别为分布外类别,则采用,列表中的下一个分类器进行分类,如果待检测图像的图像类别为分布内类别,则采用文本特征与图像特征提取器所求的图像特征之间的相似度,对待检测图像的图像类别做出进一步的判断。本发明可以提升分布外检测的性能。

    一种基于区块链的谣言智能检测及精准辟谣方法及系统

    公开(公告)号:CN115840797A

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202211090959.X

    申请日:2022-09-07

    申请人: 南开大学

    摘要: 本发明属于信息技术领域,更具体地,涉及一种基于区块链的谣言智能检测及精准辟谣的方法及系统。该方法包括以下步骤:S1、社交平台将言论消息加密上传至IPFS,从对应IPFS节点上读取数据;S2、使用谣言判别模型对读取的数据进行初步识别检测和分类;S3、将步骤S2识别言论消息使用加密算法加密后上传到区块链,并同步存储到图形数据库中;S4、通过谣言检测模型在数据库中匹配相反语义消息对,进行谣言智能检测;S5、将辟谣的内容、正确的消息推送给持有或浏览过错误观点和消息的用户。