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公开(公告)号:CN118537861A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410804488.7
申请日:2024-06-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/40 , G06N3/045 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06F16/332
Abstract: 本发明包括视觉编码器、图像特征压缩器、预训练的BERT模型、事件特征编码层和大语言模型。视觉编码器将视频帧编码为帧特征;事件特征编码层提取和筛选事件特征;事件特征提取器通过自适应滑动窗口从视频中提取耦合的细粒度事件特征,事件特征感知器根据用户输入的问题筛选相关的事件特征。本发明使用层级放置的事件特征提取器充分考虑视频帧之间的关联,将视频信息编码为细粒度的层级事件特征,解决了现有模型存在的粗粒度特征提取问题,使用事件特征感知器从每一层事件特征提取器输出的事件特征中选择与用户查询最相关的特征,大幅减少了视频的特征令牌数量,辅以相似帧融合模块和图像特征压缩器,解决了长视频理解困难问题。
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公开(公告)号:CN115759811A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211327519.1
申请日:2022-10-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及一种网络安全CTF竞赛多类作弊识别与溯源分析方法,属于网络安全技术领域。本发明首先对选手比赛答题过程进行监测并记录日志;然后使用有限状态机分析答题步骤的逻辑异常的选手,基于正态分布判断答题步骤用时异常的选手,并依据flag提交时间提出选手关联度计算方法,发现可疑高相似性选手,对选手作弊来源进行分析追溯;最后收集并综合判别可疑选手Writeup、新旧环境下答题日志,输出作弊识别结果及分析报告。方法有效识别了CTF竞赛中代替参赛、一人多号、抄袭其他选手flag或解题思路的作弊行为,定位到可疑的相似选手;同时能够收集可疑选手多维度特征综合对比分析,输出更具说服力的判别结果和作弊分析报告,保证比赛的公平性。
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公开(公告)号:CN211310062U
公开(公告)日:2020-08-21
申请号:CN201922147516.X
申请日:2019-12-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本实用新型涉及一种筷子整理装置。所述筷子整理装置包括:筷子承载台,所述筷子承载台用于放置待整理的筷子;顶推件,前后导向设置在筷子承载台上,顶推件用于顶推筷子的大头端或小头端以推动筷子沿顶推件的导向方向前后运动;筷端支撑台,设置在顶推件顶推方向的前侧;筷端支撑台与筷子承载台在前后方向上具有间隔,所述间隔形成落筷口,落筷口供筷子落下。通过使间隔与筷子的长度匹配,能使放置在筷子承载台上、被顶推件沿前后方向顶推的筷子在间隔内形成以大头端朝下的姿态落下,实现筷子的快速整理,节省了人力。
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