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公开(公告)号：CN115063654B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210639789.X
申请日：2022-06-08
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/778 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于序列元学习的黑盒攻击方法、存储介质和电子设备，所述方法从所述代理数据集中采样若干图像，基于所述若干图像和所述分类器模型集按照次序逐个优化所述分类器模型集中各模型fi的第一定向扰动，得到一组与各模型相关的定向对抗扰动；而后基于所述定向对抗扰动生成一个与模型无关的第二定向扰动δ，根据所述定向对抗扰动确定所述第二定向扰动δ的更新方向，并按照确定的所述第二定向扰动的更新方向对所述第二定向扰动进行优化。当迭代次数达到预设次数时，输出当前第二定向扰动。上述方案通过挖掘所有观察到的模型，能够优化出共享的扰动，有效提高定向通用扰动的可迁移性。
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公开(公告)号：CN110990769A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911170676.4
申请日：2019-11-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种适合多自由度机器人的姿态迁移算法框架，涉及机器人领域，本发明姿态迁移算法框架将机器人在不同环境下的姿态或动作生成任务视为一个多目标优化问题，将在简单环境中已经获得的机器人姿态(或动作)作为源域，将适合未知的复杂环境中的姿态(或动作)作为目标域，在寻找目标域的最优解时，利用源域的知识产生高质量的初始种群，并在此基础上利用任何一种基于种群的多目标优化算法快速地产生出适合复杂环境的机器人姿态(或动作)。本发明可以使用不同的迁移学习算法来进行知识复用，对于任何基于种群的多目标优化算法而言，本发明所提出的算法框架无需修改，即可与其实现有效结合。
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公开(公告)号：CN114498267A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210101875.5
申请日：2022-01-27
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种多波长高重频输出的锥形光纤及其制造方法和锁模激光器，该锥形光纤长度小于10cm，光纤的中部被处理成同轴双锥形区域，该同轴双锥形区域具有实现纤芯模与包层模相互耦合的几何参数。通过制备低强度高损耗的同轴锥形光纤以构建纤芯模和包层模耦合模式的激光谐振腔，可对增益强度进行调控从而实现光谱滤波效果，这种效果可以在脉冲形成过程中起到增益引导的作用，最终实现对锁模光谱的调控。通过锥形光纤的结构参数来精准控制锁模光谱的激光特性，最终在GHz高重频激光中实现多个波长输出，多波长数量和周期可以精准调谐，激光器维持全光纤化，工艺简单，有利于规模化生产或应用。
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公开(公告)号：CN107390873B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201710609207.2
申请日：2017-07-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 基于脑电控制的多尺度光标定位方法，涉及一种基于脑电控制的光标定位方法。1)开始时，光标位于光标界面的中心，待定位区域为整个光标界面；2)将待定位区域按水平中心线和垂直中心线分成左上、左下、右上、右下四个大小相同的子区域；3)使用者通过脑电信号将光标定位到待定位区域中的某个子区域的中心；4)判断光标是否在目标位置，若是，则方法结束；否则，将光标当前所在的子区域当作新的待定位区域，然后返回步骤2)。采用多尺度定位的方式对基于脑电控制的光标进行定位，克服了传统的基于脑电控制的光标每次只能移动一小段距离的不足，大大提高了定位速度；只使用SSVEP一种脑电信号，操作简单、方便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115063654A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210639789.X
申请日：2022-06-08
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/778 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于序列元学习的黑盒攻击方法、存储介质和电子设备，所述方法从所述代理数据集中采样若干图像，基于所述若干图像和所述分类器模型集按照次序逐个优化所述分类器模型集中各模型fi的第一定向扰动，得到一组与各模型相关的定向对抗扰动；而后基于所述定向对抗扰动生成一个与模型无关的第二定向扰动δ，根据所述定向对抗扰动确定所述第二定向扰动δ的更新方向，并按照确定的所述第二定向扰动的更新方向对所述第二定向扰动进行优化。当迭代次数达到预设次数时，输出当前第二定向扰动。上述方案通过挖掘所有观察到的模型，能够优化出共享的扰动，有效提高定向通用扰动的可迁移性。
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公开(公告)号：CN107390873A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710609207.2
申请日：2017-07-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 基于脑电控制的多尺度光标定位方法，涉及一种基于脑电控制的光标定位方法。1)开始时，光标位于光标界面的中心，待定位区域为整个光标界面；2)将待定位区域按水平中心线和垂直中心线分成左上、左下、右上、右下四个大小相同的子区域；3)使用者通过脑电信号将光标定位到待定位区域中的某个子区域的中心；4)判断光标是否在目标位置，若是，则方法结束；否则，将光标当前所在的子区域当作新的待定位区域，然后返回步骤2)。采用多尺度定位的方式对基于脑电控制的光标进行定位，克服了传统的基于脑电控制的光标每次只能移动一小段距离的不足，大大提高了定位速度；只使用SSVEP一种脑电信号，操作简单、方便。
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公开(公告)号：CN114498267B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210101875.5
申请日：2022-01-27
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种多波长高重频输出的锥形光纤及其制造方法和锁模激光器，该锥形光纤长度小于10cm，光纤的中部被处理成同轴双锥形区域，该同轴双锥形区域具有实现纤芯模与包层模相互耦合的几何参数。通过制备低强度高损耗的同轴锥形光纤以构建纤芯模和包层模耦合模式的激光谐振腔，可对增益强度进行调控从而实现光谱滤波效果，这种效果可以在脉冲形成过程中起到增益引导的作用，最终实现对锁模光谱的调控。通过锥形光纤的结构参数来精准控制锁模光谱的激光特性，最终在GHz高重频激光中实现多个波长输出，多波长数量和周期可以精准调谐，激光器维持全光纤化，工艺简单，有利于规模化生产或应用。
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公开(公告)号：CN115457261A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210936806.6
申请日：2022-08-05
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了一种医学图像小病灶分割方法、存储介质和电子设备，所述方法包括：构建图像分割网络模型；将待处理的医学图像输入编码模块，提取医学图像在不同尺度下的全局特征，得到多种不同尺度的特征图；将多种不同尺度的特征图输入至跳跃连接模块，采用位置相关性网络计算不同子块之间的位置关系，构建位置权重矩阵来加强对医学图像上器官区域的关注度；根据编码模块最后一层输出的特征图提取深层特征，并将提取的深层特征输入至解码模块，并通过上采样对各个尺度的特征图进行尺度还原，对不同尺度还原的特征图与位置相关性网络输出的特征矩阵进行融合，输出最终特征图。通过上述方案能够有效提升病灶分割的准确性。
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公开(公告)号：CN110990769B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201911170676.4
申请日：2019-11-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种适合多自由度机器人的姿态迁移算法系统，涉及机器人领域，本发明姿态迁移算法系统将机器人在不同环境下的姿态或动作生成任务视为一个多目标优化问题，将在简单环境中已经获得的机器人姿态(或动作)作为源域，将适合未知的复杂环境中的姿态(或动作)作为目标域，在寻找目标域的最优解时，利用源域的知识产生高质量的初始种群，并在此基础上利用任何一种基于种群的多目标优化算法快速地产生出适合复杂环境的机器人姿态(或动作)。本发明可以使用不同的迁移学习算法来进行知识复用，对于任何基于种群的多目标优化算法而言，本发明所提出的算法系统无需修改，即可与其实现有效结合。
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