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公开(公告)号：CN112101358B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011217929.1
申请日：2020-11-04
Applicant: 浙江大学 , 城云科技(中国)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于解耦和干预的图网络对齐短语和图片区域的方法，属于图像数据处理领域。该方法先提取图片候选区域的视觉特征和图片描述句子中名词性短语的文本特征，并利用视觉场景图和语法解析树分别得到视觉和文本语义图结构；然后将视觉和文本图结构通过基于解耦和干预的图神经网络后得到包含图结构中邻居关系的视觉候选区域和文本短语特征；最后通过跨模态的自注意力机制进行对齐映射，并根据对齐后的内积判断指定短语和视觉区域的对齐结果。本发明结合解耦和干预的图神经网络方法，能够学习到更加可解释和鲁棒的视觉和文本特征，从而利用包含图结构环境关系的特征实现跨模态对齐，完成短语到图片区域的定位。
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公开(公告)号：CN119150978A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411626400.3
申请日：2024-11-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N5/025 , G06F40/35 , G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体的网格治理知识图谱构建方法，属于知识图谱构建领域。本发明包括以下步骤：预先设计智能体角色信息，为每个智能体编写智能体提示语，并构建对应的智能体，对照智能体角色信息进行角色对齐，当智能体的实际能力与智能体角色配置存在偏差时，优化智能体提示语，直至生成满足要求的智能体；通过自然语言对话形式构建知识图谱；当有新知识需要补充到构建好的知识图谱中时，由相应智能体按需更新知识图谱，完成知识图谱的构建。本发明的方法充分利用大规模预训练语言模型的习得知识、自然语言处理能力和任务泛化能力，基于多智能体的多视角特点和大规模预训练语言模型的反思机制增强了任务执行结果的质量。
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公开(公告)号：CN116667081B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310943105.X
申请日：2023-07-31
Applicant: 上海中船船舶设计技术国家工程研究中心有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种船舶动力控制系统的接地连接装置及方法，包括接地电缆压紧装置、转动轴套箍装置、接地电缆接触面积调节装置、导电银环装置、压紧装置基座以及摇杆装置；通过可调节接触面积的形式，不同的接触面积对应不同的电阻，适配不同的接地电流，在不同情况下可以根据需要进行调节，灵活地调整接触面积以适应不同的工作要求；通过向船舶的转动轴施加外部反向电流，以抵消船舶转动轴与其他材料之间的电势差；本发明设计紧凑，安装方便，占用空间小，装配导电银环装置避免对船舶传动轴造成损伤，显著提高了船舶的使用寿命。
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公开(公告)号：CN116128051A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211393015.X
申请日：2022-11-08
Applicant: 浙江大学 , 城云科技(中国)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种激励驱动的链上半异步联邦学习方法，该方法提出将联邦学习任务部署在区块链平台上，利用区块链平台所流通的数字货币来奖励对联邦学习做出贡献的参与者，并利用智能合约来实现完全去中心化地协调多参与者协同配合，在不暴露各方数据隐私的前提条件下迭代多轮优化任务所需的全局模型，同时保证联邦学习过程中的信息不被篡改且能够被查询。与传统的联邦学习方法相比，本发明一方面可以吸引更多的参与者持续为联邦学习贡献本地算力和通信资源，另一方面可以提高联邦学习抵抗恶意攻击的能力，防止所训练模型被恶意参与者操控，能够适应于各种在信任难以建立的环境之中的联邦学习。
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公开(公告)号：CN115913685A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211393072.8
申请日：2022-11-08
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/098 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种激励驱动的联邦欺诈防御方法，本发明首先提出了激励驱动的联邦欺诈者模型，提出保护隐私与验证信息真实性之间的矛盾。进而，提出了一种激励驱动的联邦欺诈防御方法，确保欺诈者无法满足其目标的激励/花费比值来上报与激励分配相关的本地信息，而不是通过遵守学习规则获得与其本地数据集相关的真实的本地信息，即参与者有较少的经济动机来产生一个编造的本地信息而不是真实的本地信息。实验表明，该防御方法能够有效抵御欺诈者，并且不会给客户和服务器带来过多的传输和计算代价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112036512A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202011212294.6
申请日：2020-11-03
Applicant: 浙江大学 , 城云科技(中国)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于网络裁剪的图像分类神经网络架构搜索方法和装置。该方法首先构建神经网络架构搜索的超网络，提出用非标准化的强度因子去拟合网络架构的参数进行学习；然后对学习到的非标准化的强度因子进行按照提供的标准进行网络裁剪，以得到最优的网络架构。本发明在图像分类任务中可以使用较少的参数达到到相对于其他方法更好的性能。
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公开(公告)号：CN117169544A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311159277.4
申请日：2023-09-10
Applicant: 上海中船船舶设计技术国家工程研究中心有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像特征匹配的海冰漂移速度检测系统，包括照相机和图像处理系统，照相机布置于船侧，每间隔一定时间从船侧向外拍摄海冰图像；图像处理系统由特征识别模块、特征匹配模块、投影变换模块和冰速计算模块组成；特征识别模块使用SURF算法识别照相机拍摄的海冰图像中的特征点以及特征描述子；投影变换模块利用相机内外参数，将拍摄到图片中特征点的坐标投影至真实世界坐标系中；冰速计算模块通过对比两张照片的时间间隔和特征点位移，结合船体运动速度计算船侧海冰漂移速度。
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公开(公告)号：CN112101358A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011217929.1
申请日：2020-11-04
Applicant: 浙江大学 , 城云科技(中国)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于解耦和干预的图网络对齐短语和图片区域的方法，属于图像数据处理领域。该方法先提取图片候选区域的视觉特征和图片描述句子中名词性短语的文本特征，并利用视觉场景图和语法解析树分别得到视觉和文本语义图结构；然后将视觉和文本图结构通过基于解耦和干预的图神经网络后得到包含图结构中邻居关系的视觉候选区域和文本短语特征；最后通过跨模态的自注意力机制进行对齐映射，并根据对齐后的内积判断指定短语和视觉区域的对齐结果。本发明结合解耦和干预的图神经网络方法，能够学习到更加可解释和鲁棒的视觉和文本特征，从而利用包含图结构环境关系的特征实现跨模态对齐，完成短语到图片区域的定位。
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公开(公告)号：CN116667081A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310943105.X
申请日：2023-07-31
Applicant: 上海中船船舶设计技术国家工程研究中心有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种船舶动力控制系统的接地连接装置及方法，包括接地电缆压紧装置、转动轴套箍装置、接地电缆接触面积调节装置、导电银环装置、压紧装置基座以及摇杆装置；通过可调节接触面积的形式，不同的接触面积对应不同的电阻，适配不同的接地电流，在不同情况下可以根据需要进行调节，灵活地调整接触面积以适应不同的工作要求；通过向船舶的转动轴施加外部反向电流，以抵消船舶转动轴与其他材料之间的电势差；本发明设计紧凑，安装方便，占用空间小，装配导电银环装置避免对船舶传动轴造成损伤，显著提高了船舶的使用寿命。
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公开(公告)号：CN115688914A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211393730.3
申请日：2022-11-08
Applicant: 浙江大学 , 城云科技(中国)有限公司
IPC: G06N3/091 , G06N3/098 , G06F18/2415 , G06V10/70 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于异质客户端感知的联邦主动学习方法。初始轮，客户端在自身私有数据上使用交叉熵损失进行本地模型训练；完成本地训练后，上传本地更新至服务器；服务器执行聚合获得新一轮的全局模型，并下发给所有客户端。客户端收到新的全局模型并开始本地训练前，执行采样操作。首轮外，本地训练不仅计算交叉熵损失，客户端还将基于前一轮记录的认知波动信息对抽取的无标签子集进行分类，并额外计算一个对齐损失项，以校准模型的决策边界，避免在不准确模型上浪费标注预算。本发明解决了现有联邦主动学习方法在异质场景下失效的问题。一方面更有效地衡量了样本信息量，另一方面能训练更准确地模型，从而减少模型的认知波动以提升模型性能。
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