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公开(公告)号：CN119721173A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411594574.6
申请日：2024-11-09
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N3/091 , G06F18/214 , G06Q30/015
Abstract: 本发明提供一种基于端云协同的大模型生态在线进化学习方法及应用，并将其应用于电商领域，实现了电商模型的高效训练与部署。该方法采用端云协同架构，云端部署大语言模型，端侧使用中小型语言模型，二者通过协同工作实现大模型生态的高效训练和推理。在训练过程中，云端模型作为教师模型，生成伪标签以补充数据集，指导端侧模型的优化训练。同时，引入多模型协作的自训练机制，多个模型扮演不同角色并相互讨论，自主生成训练标签，进一步优化端侧模型。与此同时，用户反馈信息将被纳入云端模型的提示词中进行情境学习，从而持续优化模型性能。本发明将该方法应用于电商场景，成功构建并部署了电商模型生态，实现了该领域的智能化发展。
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公开(公告)号：CN119420691A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411642807.5
申请日：2024-11-18
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L45/02 , H04L45/12 , H04L45/121 , H04L45/125 , H04L45/24 , H04L49/9057 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供动态多链路智能管理与调度系统，涉及网络通信技术领域。该系统可以实现对网络链路的实时监测、动态管理和传输数据调度，解决了现有技术中的带宽利用率较低与传输效率不足的问题。首先，通过链路层以下的智能代理技术，实时获取并监测各链路的状态信息。其次，系统利用动态调整规则的方法，根据实时监测数据进行链路准入控制，并在两节点间数据传输带宽不足时，动态判断是否需要建立新的中继链路并提供最佳的中继节点选择。最后，采用深度强化学习与启发式调度算法相结合的方式，进行多链路传输数据调度，最大程度提高带宽利用率。整体而言，本发明通过智能代理、动态调整规则和深度强化学习等方法的结合，提供了一种高效、智能的网络链路管理调度方案，有效提升了网络资源的利用率和数据传输的质量。
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公开(公告)号：CN119396497A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510005390.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于云端大模型增强的边缘AI协同方法及系统。所述方法包括：通过自然语言处理技术解析自然语言请求并转化为各个子任务；评估各个边缘设备的处理能力，将子任务协调卸载到对应的边缘设备上；通过分布式的方式在各个边缘设备上进行边缘AI模型训练；使用跨设备一致性维护算法对各个初步边缘AI模型进行同步机制和一致性约束，将初步边缘AI模型的模型参数在各个边缘设备间对齐，完成边缘AI协同。通过利用自然语言处理技术深度解析用户的自然语言请求，准确转换为边缘设备可执行的子任务，实时动态分配，可以优化资源利用率并降低任务执行延迟；通过对模型进行同步机制和一致性约束，可以提升模型的整体性能和泛化能力。
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公开(公告)号：CN116541161A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310235749.3
申请日：2023-03-13
Applicant: 复旦大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及云计算、物联网技术领域，具体地说，涉及一种应用于云边端的checkpoint分布式系统处理方法，通过设置Checkpoint策略，设备正常运行过程中，周期性的将计算的任务状态和变量定期保存在Redis上，当任务执行过程中出现故障时，把Redis上的计算信息下发给另一个正常运行的设备，保证任务可以继续正确地执行，并最终完成任务，避免了从头开始运行，减少了故障带来的损失，可以使用先前保存的恢复信息从中间状态继续计算，从而减少丢失的计算量，增强云系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN113538456A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110692455.4
申请日：2021-06-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN网络的图像软分割及背景替换系统。该系统包括图像软分割和背景替换两部分。图像软分割部分用于预测原始图像的前景以及alpha值，共包含五个模块：输入模块，全文组合模块，残差网络模块，金字塔场景解析模块和轻量级交互式分支模块；背景替换部分用于背景替换，生成高分辨率的背景替换图，其包括生成器模型和判别器模型。本发明的有益效果在于：其能减轻图像软分割过程中辅助图制作带来的繁重任务，能在获得高精度的分割图像的前提下，结合图像生成进行背景替换。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113222686A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110375272.X
申请日：2021-04-08
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种装修设计方案推荐方法，具体包括以下步骤：S1、获取目标房屋的图像，根据图像计算目标房屋的房屋信息，根据房屋信息进行三维建模，得到目标房屋的目标3D模型；S2、获取数据库中的历史房屋3D模型和相应的装修设计方案信息，提取目标3D模型和历史房屋3D模型的特征信息；S3、根据目标3D模型和历史房屋3D模型的特征信息，计算得到目标3D模型和历史房屋3D模型之间的房屋相似度，根据房屋相似度进行排序，并根据排序结果将相应的历史房屋3D模型对应的装修设计方案信息作为推进方案进行输出。与现有技术相比，本发明具有更加快捷、方便并且成本更低，提高最终的装修设计方案的可选择性等优点。
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公开(公告)号：CN113197586A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110394187.8
申请日：2021-04-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉脑电信号的自我意识检测方法，该方法包括三轮测验，每一轮测验设置三组图片依次显示播放，待检测人员头戴脑电帽观看依次显示的图片，所述的脑电帽分别采集并记录三轮测验中待检测人员的视觉脑电信号，作为判断自我意识是否存在以及是否不可变更的依据，所述的图片内容为待检测人员的名字或其他人员的名字，且每张图片中仅包含一个名字，与现有技术相比，本发明具有安全可靠、准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN113229823B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202110206250.0
申请日：2021-02-24
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种套筒式脑电测量电极和使用方法，该电极通过发束固定安装于头皮上，包括套筒、电极导线和耦合剂，所述的套筒为两端开口的套筒结构，所述的电极导线与套筒；该电极安装于头皮上时，所述的发束穿设于套筒的筒身内腔中，所述的套筒的一端与头皮紧密接触，所述的耦合剂填充于套筒的筒身内腔中，在发束根部区域与套筒之间形成油封，所述的套筒与发束通过接触摩擦固定电极，与现有技术相比，本发明具有稳固性强、测量准确、使用方便等优点。
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公开(公告)号：CN119396497B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510005390.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于云端大模型增强的边缘AI协同方法及系统。所述方法包括：通过自然语言处理技术解析自然语言请求并转化为各个子任务；评估各个边缘设备的处理能力，将子任务协调卸载到对应的边缘设备上；通过分布式的方式在各个边缘设备上进行边缘AI模型训练；使用跨设备一致性维护算法对各个初步边缘AI模型进行同步机制和一致性约束，将初步边缘AI模型的模型参数在各个边缘设备间对齐，完成边缘AI协同。通过利用自然语言处理技术深度解析用户的自然语言请求，准确转换为边缘设备可执行的子任务，实时动态分配，可以优化资源利用率并降低任务执行延迟；通过对模型进行同步机制和一致性约束，可以提升模型的整体性能和泛化能力。
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公开(公告)号：CN119668865A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411763401.2
申请日：2024-12-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供基于预调度资源协同适配的分布式计算系统，涉及资源协同分配系统技术领域。该基于预调度资源协同适配的分布式计算系统旨在解决现有技术中资源调度不灵活、应用配置与资源调度缺乏协调等问题。通过引入资源的动态调度机制，本发明实现了资源预调度与柔性分配的有机结合。同时，通过应用配置与资源调度的协同，本发明实现了计算任务的优化分配与执行，该系统由服务端与客户端组成，其中客户端拥有预调度资源，用于实时反馈资源状态、接收并执行计算任务，而服务端负责全局资源的监控、调度与任务分发。通过设计的启发式协同适配算法，服务端能够动态调度预调度资源内资源，确保任务执行的高效与稳定。
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