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公开(公告)号：CN114383999A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210020889.4
申请日：2022-01-06
Applicant: 浙江东南网架股份有限公司 , 浙江大学 , 山西大学
IPC: G01N17/00
Abstract: 本发明涉及一种钢格构柱干湿循环局部腐蚀装置及其腐蚀速度测定方法，所属钢构件腐蚀实验设备技术领域，包括耐腐蚀PE储罐，所述的耐腐蚀PE储罐下部设有与耐腐蚀PE储罐相连通的PP主管路，所述的PP主管路上设有若干与PP主管路相并联式连通的钢格构柱，所述的钢格构柱外围设有与钢格构柱相套接的环形管路，所述的环形管路与PP主管路间均设有分支管路，其中一根分支管路与耐腐蚀PE储罐上部间设有退水管路。具有安装便捷、操作简单、成本低和通用性强的特点。通过模拟加速腐蚀试验，加快对结构构件局部腐蚀试验的周期，解决了大气暴露试验周期长的问题。
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公开(公告)号：CN114383999B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202210020889.4
申请日：2022-01-06
Applicant: 浙江东南网架股份有限公司 , 浙江大学 , 山西大学
IPC: G01N17/00
Abstract: 本发明涉及一种钢格构柱干湿循环局部腐蚀装置及其腐蚀速度测定方法，所属钢构件腐蚀实验设备技术领域，包括耐腐蚀PE储罐，所述的耐腐蚀PE储罐下部设有与耐腐蚀PE储罐相连通的PP主管路，所述的PP主管路上设有若干与PP主管路相并联式连通的钢格构柱，所述的钢格构柱外围设有与钢格构柱相套接的环形管路，所述的环形管路与PP主管路间均设有分支管路，其中一根分支管路与耐腐蚀PE储罐上部间设有退水管路。具有安装便捷、操作简单、成本低和通用性强的特点。通过模拟加速腐蚀试验，加快对结构构件局部腐蚀试验的周期，解决了大气暴露试验周期长的问题。
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公开(公告)号：CN117668354A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311492668.8
申请日：2023-11-10
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N20/00 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种可学习增强的图对比推荐方法，包括如下步骤：步骤一，对原始交互矩阵进行表示学习以进行原始交互图学习，这使模型能够保留原始信息，以保留有价值的上下文关系；步骤二，构建若干个视图生成器来获得可学习的矩阵以进行可学习视图的表示学习；步骤三，引入基于SVD的潜在矩阵来探索潜在的用户‑物品关系以进行潜在用户‑物品关系建模；步骤四，采用三视图对比策略来帮助学习主要推荐任务以进行三重视图对比学习。本发明的可学习增强的图对比推荐方法，通过结合图对比学习和可学习增强，便可将生成的可学习视图被很好地细化为无噪声。
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公开(公告)号：CN118113731A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311486619.3
申请日：2023-11-09
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F16/2452 , G06F16/242 , G06F16/2453 , G06F16/901 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的自然文本转图数据库查询语言的方法，包括如下步骤：步骤一，构建CQL查询模板，获取自然文本问题、图数据库模式；步骤二，进行嵌入表示；步骤三，预测MATCH子句；步骤四，预测WHERE子句；步骤五，预测RETURN子句；步骤六，进行反向传播，更新网络参数，完成语言转换。本发明的基于注意力机制的自然文本转图数据库查询语言的方法，通过步骤一至步骤六的设置，所生成的CQL查询语句比现有的方法更加准确和规范。
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公开(公告)号：CN117950794A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311491000.1
申请日：2023-11-10
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明公开了一种基于Kubernetes的服务编排系统，包括可视化编排组件，该可视化编排组件用于与用户进行人机交互，以供用户通过前端的图形化流程配置服务编排过程及其服务的相关的信息；控制面板组件，该控制面板组件与可视化编排组件通信连接，以接收可视化编排组件配置好的信息，并将信息进行解析，转换为crd的配置信息；编排引擎组件，该编排引擎组件与控制面板组件通信连接，以接收控制面板传入的配置信息，编排引擎会根据信息进行拓扑排序，并对每个节点启动一个go routine来负责完成服务编排，并将服务编排结果直接传递至用户；其中，控制面板组件的crd是指k8s里的operator。本发明的基于Kubernetes的服务编排系统，基于Kubernetes的服务编排系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117909577A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311858903.9
申请日：2023-12-30
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F16/9535 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多行为感知的图对比推荐方法，包括：(1)原始视图上的表示学习；(2)无噪视图上的表示学习；(3)多行为感知建模，包含潜在行为建模、E步的行为表示学习和M步的行为对比学习；(4)多任务学习。本发明很好地建模了用户的多种行为，从而更加有效地捕捉了用户/物品之间的交互关系，使得表示得到进一步提升；同时，解决了对比学习中的噪声问题，使得本发明推荐方法学习到的表示更加有效。
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公开(公告)号：CN117829165A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311646344.5
申请日：2023-12-04
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F40/35 , G06F40/211 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的超采样文本生成方法，包括：(1)将输入文本切分出基本文本单元；(2)基于大语言模型对文本进行特征嵌入，识别相邻基本文本单元之间的语义跃迁，构建由前段、中段、后段组成的文本三元组；(3)每个文本三元组初始化段落嵌入和位置嵌入，和文本嵌入相加得到综合嵌入；(4)将综合嵌入送入超采样模型，捕捉中间被省略的语义信息，得到特征向量；(5)使用多头注意力将特征向量和实际前后段文本的综合嵌入进行信息融合，并与前段文本综合嵌入拼接；(6)将拼接向量送入解码生成器模型，根据前段文本信息和超采样模型对中间语义的补充，生成后续内容。本发明可以提高模型的泛化能力，提升文本生成效果。
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公开(公告)号：CN118674239A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411155492.1
申请日：2024-08-22
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，包括如下步骤：步骤一，进行服务实体及关系建模，之后进行服务能力及流程建模，完成服务生态抽象建模；步骤二，基于服务生态模型、服务日志分析及性能监测报告，评价当前服务现状，之后借助大模型能力，将当前服务状态指标作为输入，挖掘当前服务隐性需求；步骤三，基于粗糙‑模糊综合决策，确定最佳隐性需求。本发明的面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，能够有效的挖掘出最佳的隐性需求。
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公开(公告)号：CN118626517A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410918721.4
申请日：2024-07-10
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
IPC: G06F16/2453 , G06F16/28 , G06F16/242 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链数据不可篡改特性的高效分类检索结构及其衔接查询方法。本发明中的数据属性按特征进行分类，每个数据是否具有某一个特征用二进制的一个比特标识，其最终索引的数据保持区块链上数据的时序性；检索过程中以位运算和数学运算为主，最终检索得到的结果是满足条件的数据相对于第一个数据的相对偏移量，最后在数据文件中通过计算偏移量移动磁头进行精确I/O。本发明基于区块链上数据不可篡改的独特特性，能以常数数量级进行维护，具有极高的可扩展性；检索单个数据的复杂度也能降为常数数量级。同时提出了衔接查询，可以极大地减少检索开销，解决了现有区块链检索结构随着区块链上数据规模增大而导致的性能下降问题。
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公开(公告)号：CN118395009A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410556321.3
申请日：2024-05-07
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
IPC: G06F16/9535 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06V10/74 , G06F18/22 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于互信息与改进图自编码器的多模态推荐方法，包括：(1)构造物品‑物品共现图和物品前k相似度图，并将这两种物品图归一化；(2)通过改进的图自编码器学习有效的物品模态特征；(3)通过聚合用户所交互物品的模态表示来获得对应的用户模态特征；然后，使用L层GNN在交互图上传播和聚合用户/物品的模态特征；(4)采用两个层次的互信息约束；(5)采用内积来预测用户和物品之间的交互概率，作为推荐的依据；然后，采用多任务训练方法来训练模型；(6)利用训练好的模型进行推荐的应用。利用本发明，可有效解决多模态推荐任务中的模态噪声问题、特征冗余问题、表示对齐问题，从而大幅度提升多模态推荐系统的性能。
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