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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119474540A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411576633.7
申请日：2024-11-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06F40/289 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种知识引导的基于大语言模型的可信API推荐方法，所述方法的核心思想是利用API知识提升LLM在API推荐任务中的可信性。具体地，针对LLM在API推荐中的不可信问题，本发明提出知识引导的数据增强以提升LLM建立用户指定类型与API序列之间的关联性的能力；提出知识引导的束搜索以引导LLM去生成真实存在且调用条件可以被满足的API；提出知识引导的重排序优化API序列推荐列表，使与接口参数类型匹配的API序列在推荐结果中的排名更靠前。本发明的优势在于能够在接口参数类型约束下实现API推荐，并且能够通过API知识图谱中的高质量先验知识提高大模型在API推荐任务中的可信性。
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公开(公告)号：CN107017412A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710294516.5
申请日：2017-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H01M4/90
CPC classification number: H01M4/9083
Abstract: 一种有单分散金属原子掺杂的sp2杂化碳材料及其制备方法，它涉及一种sp2杂化碳材料及其制备方法。本发明的目的是要解决金属掺杂碳材料制备成本高、金属引入位点不可控的问题。一种有单分散金属原子掺杂的sp2杂化碳材料，金属元素一部分通过配位键与N原子进行键合均匀掺杂在sp2杂化的碳骨架中，另一部分均匀分布在有单分散金属原子掺杂的sp2杂化碳材料上。制备方法：一、混合得氮源/碳源液体混合物；二、冻干得到氮源/碳源固体混合物；三、烧结，得到有单分散金属原子掺杂的sp2杂化碳材料。本发明主要用于制备有单分散金属原子掺杂的sp2杂化碳材料。
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公开(公告)号：CN119475352A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411576635.6
申请日：2024-11-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06F21/56 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态细粒度特征对齐和融合的语句级漏洞检测方法，所述方法将高级程序语言代码转换为源代码语句与汇编代码指令序列对齐且源代码变量与汇编代码寄存器对齐的双模态融合信息的汇编代码，通过双模态互切和双模态净化方法对代码进行预处理，得到净化后的源代码切片和汇编代码切片；将净化后到的双模态切片代码段送入编码网络进行双模态特征融合并学习语句的长依赖关系；将双模态信息融合的代码切片高级向量表示送入解码网络，将编码器得到的语义向量转换为特定序列；将解码网络的输出结果送入分类器中判别待测代码语句是否含有漏洞。本发明可检测出包含多种类型的漏洞或跨越多行语句的复杂漏洞结构，有效地降低误报率和漏报率。
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公开(公告)号：CN119475345A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411523678.8
申请日：2024-10-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合特征提示调优的语句级代码漏洞检测方法，首先利用静态分析工具解析源代码，利用程序切片技术生成切片代码段；随后，将语句级别的硬提示和软提示相结合，形成融合特征提示；之后，融合切片特征和语句特征，将这些特征嵌入模型中；最后，利用融合特征提示调优和预训练模型实现语句级别的漏洞检测。该方法根据漏洞语句的特征设计提示模板，能够充分利用预训练知识，学习漏洞代码的结构和属性信息，使模型能够更准确地区分漏洞语句和非漏洞语句，减少误报的可能性。此外，该方法可以充分利用预训练模型对上下文的理解能力，捕捉代码中细微的语法和语义信息。
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