-
公开(公告)号：CN116167434A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310445450.0
申请日：2023-04-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/0895 , G06N3/098 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种弱监督视觉语言预训练模型的训练方法和装置，包括：选定若干个对齐的图文对，并将每一个图文对作为一个图文锚点对；基于图片数据集/文本数据集中每一个图片/文本与每一个图片锚点/文本锚点的相似度，确定图片数据集/文本数据集中每一个图片/文本的相对表征；根据图片数据集中每一个图片的相对表征和文本数据集中每一个文本的相对表征，构建伪平行图文数据集；利用伪平行图文数据集训练视觉语言预训练模型。本发明使用相对表征来作为图片和文本的统一表示，在相对表征的基础上构建高质量的伪平行数据，并利用伪平行数据训练的弱监督视觉语言预训练模型，以使模型具有更强跨模态理解能力。
-
公开(公告)号：CN115511078A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211204260.1
申请日：2022-09-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06N5/02 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/44 , G06F40/58
Abstract: 本发明提供一种机器翻译模型的知识学习方法和装置，包括：构建迁移数据集；分别利用机器翻译教师模型和机器翻译学生模型翻译迁移数据集每一条样本的原文，得到迁移数据集每一条样本的第一候选词概率分布和第二候选词概率分布；根据迁移数据集每一条样本的第一候选词概率分布、第二候选词概率分布以及标准候选词概率分布，确定迁移数据集每一条样本的迁移损失；基于迁移数据集每一条样本的第一候选词概率分布和迁移损失，实现机器翻译学生模型对机器翻译教师模型的知识学习。本发明通过迁移损失，使机器翻译学生模型从机器翻译教师模型中学习到互补性知识，实现机器翻译学生模型的知识累积，进而提升机器翻译学生模型的翻译性能。
-
公开(公告)号：CN114780672A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210295494.5
申请日：2022-03-23
Applicant: 清华大学 , 北京智源人工智能研究院
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/338
Abstract: 本发明提供一种基于网络资源的医学问题问答处理方法及装置。该方法包括：确定用户输入的医学问题信息，并对医学问题信息进行关键词提取及扩展处理，得到扩展后的关键词集合；利用基于词频逆文档频率的统计方式及关键词集合，从文档库中检索出与关键词集合对应的目标问答文档；基于预训练语言模型和医学问题信息对目标问答文档进行重排序，输出重排序后的问答结果；预训练语言模型是基于通用领域样本数据、医学问答领域数据组成的混合数据集及相应的评分指标为预训练样本对初始掩码语言模型进行训练得到的。本发明提供的方法，通过基于词频逆文档频率的统计方式进行筛选并利用预训练语言模型重排序，能够有效提高医学问题问答匹配的精度和效率。
-
公开(公告)号：CN113205801A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110498059.8
申请日：2021-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种恶意语音样本的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取初始语音样本集；根据预设的多种恶意类别对初始语音样本集进行分类，得到多种恶意类别中每种恶意类别对应的语音样本子集；根据每种恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本信息，计算每种恶意类别对应的语音样本子集的恶意度；将恶意度满足预设恶意度条件的恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本，确定为恶意语音样本。本方法基于语音样本子集的恶意类别以及恶意度可自动确定恶意语音样本，有利于提高恶意语音样本的确定效率。
-
公开(公告)号：CN111168649B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202010018625.6
申请日：2020-01-08
Applicant: 清华大学
IPC: B25J9/00
Abstract: 本发明公开了一种高速高精度并联机器人，包括定平台、多个驱动装置、动平台部件和多组支链组。每个驱动装置包括一个主动臂和驱动单元，驱动单元围绕定平台设置。动平台部件包括多个连接部。每组支链组包括第一支链臂和第二支链臂，第一支链臂分别通过第一虎克铰、第二虎克铰与主动臂、对应的连接部相连，第一虎克铰包括垂直相连的第一转动副和第二转动副，第二虎克铰包括垂直相连的第三转动副和第四转动副。第二支链臂分别通过第三虎克铰、第四虎克铰与主动臂、对应的连接部相连，第三虎克铰包括垂直相连的第五转动副和第六转动副，第四虎克铰包括垂直相连的第七转动副和第八转动副。根据本发明的高速高精度并联机器人，可以提升刚度和作业精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112366757A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011040281.5
申请日：2020-09-28
Applicant: 华北电力大学 , 清华大学 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种微电网能量管理调控方法和装置，涉及电力调度技术领域，其中，方法包括：获取光伏出力数据、电价数据和负荷数据；根据第一约束条件、光伏出力数据、电价数据和负荷数据建立微电网能量管理调度模型；根据第二约束条件、光伏出力数据、电价数据、负荷数据建立市场出清模型；通过对角化算法、节点电价LMP和备用容量成本ARC对微电网能量管理调度模型和市场出清模型进行求解，得到微电网的净负荷需求量和总备用需求量。由此，实现微电网的净负荷需求量和总备用需求量以及微电网LMP和ARC的收敛，最终得到联合优化结果，为降低绿色能源削减比率的行为决策提供理论指导。
-
公开(公告)号：CN111975749A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010744209.4
申请日：2020-07-29
Applicant: 烟台清科嘉机器人联合研究院有限公司 , 清华大学
IPC: B25J9/00
Abstract: 本发明公开了一种水平搓动式转动与移动自由度解耦的高速并联机器人，多个驱动装置设在定平台上，每个驱动装置包括主动臂和驱动单元。动平台设在定平台下方，动平台包括较主动臂的数量少一个的连接部。转动部可转动地设于动平台的中部，末端执行器与转动部固定相连。搓动部在水平面内可滑动地设于动平台上，搓动部可带动转动部转动。多组第一支链组分别一一对应连接在多个主动臂和多个连接部之间，第二支链组连接在其中一个主动臂和搓动部之间。根据本发明实施例的高速并联机器人，可实现末端执行器转动与移动自由度解耦，易进行运动学分析，从而简化控制、轨迹规划和标定过程，具有控制简单、作业效率高等特点。
-
公开(公告)号：CN111267098A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010101656.8
申请日：2020-02-19
Applicant: 清华大学 , 烟台清科嘉机器人联合研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于ROS2框架和EtherCAT总线的机器人关节层控制方法及系统，其中，方法包括以下步骤：生成满足预设条件的三维空间中的轨迹路径点；基于ROS2架构生成满足预设条件的关节层的关节命令轨迹；基于EtherCAT总线并根据轨迹路径点和关节命令轨迹控制机器人的控制器和不同伺服驱动器，以对机器人的目标关节进行控制。该方法可以快速实现机器人底层关节的稳定、实时、高效和平滑控制，为机器人的快速开发提供可靠的技术方法和支持，简单易实现。
-
公开(公告)号：CN107681159B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201710707580.1
申请日：2017-08-17
Applicant: 清华大学
IPC: H01M4/66
Abstract: 一种电池用的金属箔集流体，属于电化学技术领域。本发明的技术特点是金属箔集流体表面具有纳米碳涂覆层，该涂层含有通过高温化学气相沉积法制备的石墨烯碳纳米管杂化物。由于石墨烯碳纳米管杂化物中石墨烯和碳纳米管通过共价键形式连接，具有优异的本征导电性和机械自分散特性，避免了纳米碳结构微观聚并。在电池的组装和运行过程中，本发明中金属箔集流体表面的纳米碳涂覆层可有效提高集流体与正极活性材料颗粒直接的机械结合、导电互联、并强化电解液的浸润特性；对降低电池的阻抗特性，提升电池的大电流充放电性能及循环稳定性具有重要价值。
-
公开(公告)号：CN109359297B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201811101429.4
申请日：2018-09-20
Applicant: 清华大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本发明实施例提供一种关系抽取方法及系统，该方法包括：获取包含实体对的句子，根据所述句子得到对应的实例特征向量；基于关系层次的注意力机制，根据所述实例特征向量，得到不同层的实体对潜在关系；根据所述不同层的实体对潜在关系，抽取所述实体对的关系。本发明实施例提供的关系抽取方法和系统，通过引入关系的层次结构信息构建了一套层级结构的注意力机制使得关系抽取模型能够考虑关系之间的内在关联，从而提高了关系抽取模型的稳定性，并在缺少训练数据的长尾关系上表现突出，实现关系抽取模型的性能也能够极大提升，具有良好的实用性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
259
records
(took 0.155 seconds)
