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公开(公告)号:CN119155214A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411144834.X
申请日:2024-08-20
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L43/0805 , H04L43/0829 , H04L43/50 , H04L43/04 , H04L43/062 , H04W24/02 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06N3/0499 , G06N3/0895 , G06N3/0985 , G06F123/02
Abstract: 一种基于双分支模型的网络异常检测方法及装置,涉及无线通信、人工智能及大数据分析。首先从通信终端获取性能时间序列数据进行数据预处理,包括过采样、欠采样以及特征选取;然后构建异常检测网络进行离线训练,将历史数据分别输入对比学习分支以及注意力机制分支,学习数据结构内部关联、先验关联以及序列关联并计算对比损失以及重构损失,通过联合优化多任务损失函数,得到异常检测网络;在线检测阶段使用离线阶段训练得到的异常检测网络进行网络异常检测并进行周期性反馈,将网络异常时刻数据收集至历史数据库,周期性更新异常检测网络参数。
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公开(公告)号:CN119954957A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202311475786.8
申请日:2023-11-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本申请涉及靶向Trop2的抗体偶联药物及其制备方法和用途,具体涉及特异性结合Trop2的纳米抗体或其抗原结合片段、其多肽构建体、抗体偶联药物、组合物及医药用途。所述抗体偶联药物对Trop2蛋白具有优异的亲和力,对于Trop2阳性肿瘤细胞表现出较好的靶向性以及抑制活性,且安全性良好。
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公开(公告)号:CN119172259A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411395089.6
申请日:2024-10-08
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/142 , H04L41/16 , H04L43/08
Abstract: 一种基于大模型的通信网络性能预测方法及系统,涉及通信网络及人工智能。从网络管理系统历史数据库获取性能时间序列数据,离线训练阶段对数据预处理,根据提示结构生成数据描述;预处理后的性能时间序列数据分别输入时序大模型TimeGPT进行模型微调及补丁重编程模块生成一组新的向量表示;利用预训练的大语言模型将数据描述转换为时间序列提示前缀,与补丁重编程模块输出的向量拼接成新的时序表示再次输入预训练的大语言模型训练模型对时序数据的理解能力;实时阶段TimeGPT根据输入的性能时间序列数据进行异常及性能预测,将检测及预测结果输入预训练的大语言模型,输出高效准确的检测结果及异常描述、预测结果及潜在故障描述。
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