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公开(公告)号：CN100476354C
公开(公告)日：2009-04-08
申请号：CN200410046261.3
申请日：2004-06-08
申请人： 中国人民大学
IPC分类号： G01B21/28
摘要： 一种以不同尺度遥感数据为数据源，采用对称系统抽样技术，估计农作物种植面积、森林覆盖面积、城市用地面积等地物面积要素变化的方法，主要应用于遥感工程、农林业工程、城市规划、国土资源调查和统计领域。利用中低分辨率遥感影像，如MODIS、TM，构造抽样基本单元；用面积变化大小的初略值为辅助变量进行排序；采用对称系统抽样技术选取代表性强的样本点；以此样本信息推算研究对象在整个区域的面积变化情况。可以广泛应用于各种地物面积要素变化的监测。
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公开(公告)号：CN1651860A
公开(公告)日：2005-08-10
申请号：CN200410046261.3
申请日：2004-06-08
申请人： 王汶
IPC分类号： G01B21/28
摘要： 一种以不同尺度遥感数据为数据源，采用对称系统抽样技术，估计农作物种植面积、森林覆盖面积、城市用地面积等地物面积要素变化的方法，主要应用于遥感工程、农林业工程、城市规划、国土资源调查和统计领域。利用中低分辨率遥感影像，如MODIS、TM，构造抽样基本单元；用面积变化大小的初略值为辅助变量进行排序；采用对称系统抽样技术选取代表性强的样本点；以此样本信息推算研究对象在整个区域的面积变化情况。可以广泛应用于各种地物面积要素变化的监测。
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公开(公告)号：CN118036746B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410176844.5
申请日：2024-02-08
申请人： 中国人民大学
IPC分类号： G06N5/04 , G06N5/025 , G06N5/02 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06N3/045 , G06F40/279 , G06F40/30
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公开(公告)号：CN118863998A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410898212.X
申请日：2024-07-05
申请人： 中国人民大学
IPC分类号： G06Q30/0241 , G06Q30/08 , G06Q30/0283 , G06N3/047
摘要： 本公开提供一种基于联合营销的端到端自动广告机制设计方法。针对在用户搜索关键词时，平台返回包含多个广告位界面，每个广告位展示一个包含商店和品牌信息的广告组合的场景，构建所述平台的基于JRegNet架构的广告位拍卖机制，当所述平台对广告位进行拍卖时，调用所述基于JRegNet架构的广告位拍卖机制，对广告位进行拍卖；整体网络由两部分组成：编码分配规则的分配网络和编码支付规则的支付网络；由支付网络输出所有投标者的支付矩阵；JRegNet网络架构经过训练后，基于商店和品牌的拍卖结果，输出用户搜索关键词时平台返回的广告位界面中展示根据拍卖机制得到的广告自核内容。通过上述方法允许品牌供应商和商店共同竞标广告位。
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公开(公告)号：CN118786425A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202280089427.6
申请日：2022-01-29
IPC分类号： G06F16/9538
摘要： 本申请涉及一种排序模型训练方法、装置及存储介质，所述方法包括：根据日志数据，确定第一训练集；根据所述第一训练集中各个第一样本的位置信息，确定所述各个第一样本的逆倾向性得分；根据与所述各个参考查询词对应的未被用户观测的查询结果，确定第二训练集；根据所述第一训练集、所述逆倾向性得分及所述第二训练集，训练排序模型，所述排序模型用于预测查询词与查询结果之间的相关性。本申请的实施例能够同时消除选择偏置及位置偏置对排序模型的影响，从而得到无偏的排序模型。
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公开(公告)号：CN118351321B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410783101.4
申请日：2024-06-18
申请人： 首都医科大学附属北京朝阳医院 , 中国人民大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种用于纵隔肿瘤CT图像的半监督分割方法和装置。该方法包括如下步骤：获取待处理的纵膈肿瘤CT图像；采用预设的教师‑学生模型对待处理的纵膈肿瘤CT图像进行分割；采用教师模型生成的信度预测值从待处理的纵膈肿瘤CT图像中筛选出目标预测点，使目标预测点满足预设的可信度要求；交替执行主训练过程和辅助训练过程来训练学生模型中的双重解码器，双重解码器基于目标预测点生成分割结果和信度评分。利用本发明，能够在标注数据有限的情况下，实现纵隔肿瘤CT图像的高精度分割。
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公开(公告)号：CN118520497A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410670376.7
申请日：2024-05-28
申请人： 中国人民大学
摘要： 本发明涉及一种用户级本地差分隐私的高维数据处理方法、装置及介质，该方法包括：获得用户高维数据的特征X，其中，高维数据来自n个用户，每个用户有m个数据，每个数据均存在特征X，X为d维的实数向量；将用户高维数据的特征X通过训练完成的系数优化模型进行优化，得到低维数据。本发明对用户级本地差分隐私下的高维数据处理首次提供了解决方案，拓展了本地差分隐私的应用领域并提高了其在实际问题中的可用性。本发明可以广泛应用于用户级本地差分隐私下的高维数据处理中。
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公开(公告)号：CN118445314A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410581331.2
申请日：2024-05-11
申请人： 中国人民大学
IPC分类号： G06F16/2453 , G06N3/0455 , G06N3/092
摘要： 本发明涉及计算机信息处理技术领域，公开一种基于深度强化学习的查询计划优化方法、系统、设备及介质，通过基于深度强化学习的查询计划优化框架实现，查询计划优化框架包括计划优化器、计划对比器，方法包括：通过计划优化器识别原始查询计划的次优节点，生成优化动作对原始查询计划进行优化，得到多个候选计划；通过计划对比器评估多个候选计划中每两个候选计划之间的优势值，得到最优查询计划。本发明通过训练计划优化器自主生成候选计划，无需依赖专家知识，通过计划对比器评估候选计划的性能，高效、低成本地得到性能佳的最优查询计划，借助模拟训练进行高效的自我交互，利用大量高质量的模拟经验增强查询计划优化框架的优化能力。
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公开(公告)号：CN118364141A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410449129.4
申请日：2024-04-15
申请人： 中国人民大学
IPC分类号： G06F16/901 , G06F18/241 , G06Q50/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084
摘要： 本公开提供一种基于大语言模型的社交网络注入攻击方法。步骤S1‑S6：步骤S1，将社交网络中的对象及对象关系使用图数据结构进行建模；步骤S2，选择示例节点；步骤S3，选择受害节点与类别，并根据最脆弱节点中平均得分最高的类别选择目标类别；步骤S4，原始文本生成；步骤S5，结构优化；步骤S6：重复步骤S3～S5，进行迭代，达到预计的插入节点数量，并返回完成插入节点后的图作为攻击后的图。本发明的方案通过构建更为有效的攻击方法，使社交网络构建过程中可以对短时间内发生大量关注行为的用户提高警惕，对与攻击算法得到的虚假用户画像相似的用户加大关注力度。
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公开(公告)号：CN118332080A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410385483.5
申请日：2024-04-01
申请人： 中国人民大学
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/34 , G06F16/38 , G06F16/383 , H04L51/02 , H04L51/21 , H04L51/216 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种面向特殊用户的语音交互方法、装置及设备，在进行人机交互场景中，在获取到用户输入的第一信息之后，可以根据第一信息和用户的性格信息确定针对第一信息的第一回复信息，这样，可以使得不同的用户在发送第一信息时，所得到的回复信息可能不同，从而也就更有利于用户与聊天机器人建立良好的交互过程，同时在针对第一回复信息进行呈现的时候，会根据用户的健康特征信息，确定针对第一回复信息的具体呈现方式，从而可以使得第一回复信息的呈现方式可以更加满足用户的需求，使得第一回复信息的呈现方式可以与用户更加匹配，从而可以进一步改善用户与聊天机器人的交互体验。
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