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公开(公告)号：CN117992668A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410085335.1
申请日：2024-01-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于序列推荐、可控推荐领域，提出了一种面向风格可选的用户可控序列推荐方法，包括步骤：步骤1、在面向风格可选的用户可控序列推荐场景下，提供用户控件，收集用户指令与用户历史行为信息；步骤2、预训练阶段，利用经典序列推荐模型对用户行为序列进行训练；步骤3、指令微调阶段，包括指令嵌入阶段、兴趣对齐阶段和指令判别阶段。本发明所提供方法不仅能为用户提供与其兴趣偏好相匹配的内容，还可以根据用户指令对模型风格进行有目的的实时调整，进一步提升推荐系统可控性，实现真正意义上的模型风格可控，提供更及时、准确的推荐，且适用于多种不同类型的主干网络，具有较高的灵活性和通用性。
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公开(公告)号：CN111291924B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010051123.3
申请日：2020-01-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 一种长时交通速度预测的几何代数深度神经网络模型方法，具体方法包括如下步骤：原始数据采集及数据预处理，使用速度数据，由道路上的感应线圈检测器按时间间隔采集得到，采集得到数据后，对原始速度数据进行预处理以去除异常元素；(2)生成交通速度时空矩阵，将融合了历史速度时空矩阵用几何代数编码生成多重向量时空矩阵作为几何代数深度神经网络模型的输入；(3)构建几何代数深度神经网络模型，通过几何代数深度神经网络对历史速度参数进行多维度的深入挖掘以及时空特征的提取，实现对交通速度的长时预测；(4)通过反向传播算法对网络进行预测任务的训练优化以及测试，最后得到预测结果。提高对未来全天交通速度预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109919106B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910181642.9
申请日：2019-03-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种渐进式目标精细识别与描述方法，以视频目标识别为背景，从视频特征多层次获取和渐进式目标精细识别与描述的理论和方法开展研究工作。首先，对视频目标进行检测与分割，从而识别目标的各个部件；然后，基于部件识别进一步提取视频目标的多粒度特征；最后，融合多粒度特征来实现目标的精细识别，并生成精细化描述文本信息。本发明通过模拟人类认识和描述图像的方法，建立基于部件的多层次深度特征提取方法，为视频目标特征提取提供有效的理论和方法；通过自然语言处理技术构造基于模板匹配的视频目标精细化描述方法，为多层次视频目标识别与描述提供新的思路。本发明将丰富和拓展机器学习理论和方法。
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公开(公告)号：CN113032550B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110331685.8
申请日：2021-03-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于预训练语言模型的观点摘要评价系统，包括预处理模块、观点摘要模块与算法评价模块。预处理模块包括分句处理和主观性分析，对原生语料通过分句和长度限制过滤后，借助预训练语言模型进行主观性分析以保留主观性较强的句子；观点摘要模块使用特定预训练语言模型生成语义向量并进行谱聚类，结合效果指标与少数舍弃策略获取若干个包含不同潜在主流观点的聚类簇，并从每个聚类中心附近抽取作为最终主流观点的主观句，通过语义修正以缓解口吻差异带来的阅读问题；算法评价模块借助主流观点数据集，对生成观点的主题召回率、正负极性进行自动评价，对算法生成观点与参考观点的对应程度进行人工评价，综合上述指标对摘要算法的效果给出合理评估。
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公开(公告)号：CN112541128B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011365756.8
申请日：2020-11-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于特征双向动态协同的个性化新闻推荐方法，包括用户‑新闻双向动态协同表征模块、卷积层、池化层和预测层。用户‑新闻双向动态协同表征模块包括用户动态协同表征网络和新闻动态协同表征网络。对于用户历史浏览新闻序列，经过用户动态协同表征网络，借助注意力模型得到用户特征矩阵，其能够反映用户历史浏览的新闻内容特征和浏览序列特征，包含新闻‑用户交互信息。对于候选新闻，经过新闻动态协同表征网络，能够在新闻内容特征的基础上利用新闻历史读者的特征，引入用户‑新闻协同信息，得到新闻特征矩阵；能够同时挖掘用户浏览模式和新闻受众特点，得到用户偏好向量和新闻协同特征向量；最后，预测层利用向量预测用户对候选新闻的浏览概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111291924A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010051123.3
申请日：2020-01-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种长时交通速度预测的几何代数深度神经网络模型方法，具体方法包括如下步骤：原始数据采集及数据预处理，使用速度数据，由道路上的感应线圈检测器按时间间隔采集得到，采集得到数据后，对原始速度数据进行预处理以去除异常元素；(2)生成交通速度时空矩阵，将融合了历史速度时空矩阵用几何代数编码生成多重向量时空矩阵作为几何代数深度神经网络模型的输入；(3)构建几何代数深度神经网络模型，通过几何代数深度神经网络对历史速度参数进行多维度的深入挖掘以及时空特征的提取，实现对交通速度的长时预测；(4)通过反向传播算法对网络进行预测任务的训练优化以及测试，最后得到预测结果。提高对未来全天交通速度预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117334043B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202311273726.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/0639 , G08G1/052
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，提出了基于神经注意受控微分方程的城市交通路网韧性评估方法，包含三个步骤：步骤1：基于原始交通速度数据进行功能性指标预测；步骤2：基于原始交通速度数据进行结构性指标计算；步骤3：融合功能及结构指标构建综合评价指标体系，并结合多指标韧性评估算法实现城市交通路网韧性评估。本发明继承了神经受控微分方程训练时高效的内存利用率、处理缺失观测值的鲁棒性，又展示了处理长时间突变抖动信号的特殊优势，对时序数据趋势特征尤为敏感，能够胜任于建模动态长时间交通速度数据预测。此外，所设计的综合韧性评价指标体系及多指标韧性评估算法能够实现城市交通路网韧性的精准评估。
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公开(公告)号：CN116664736A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310451191.2
申请日：2023-04-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于计算机图形学和计算机视觉领域，提出了一种基于级联生成网络进行风格迁移的道路视频处理方法，包括步骤：S1原始视频预处理；S2基于维度转换的交通工况生成；S3通过级联生成网络进行场景风格迁移；S4图片合帧形成视频。本发明所提出的基于维度转换和级联生成网络的面向交通场景仿真的多样化道路工况生成与风格渲染技术，可以为智能交通、车路协同、虚拟现实和游戏等领域提供技术支持，同时也可以为交通管理和控制提供决策支持，具有广泛的应用前景和市场价值。
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公开(公告)号：CN115617982A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211158010.9
申请日：2022-09-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/34 , G06F16/383
Abstract: 一种细粒度人物、动作及情感可控的故事生成方法。步骤1，将故事的上文以及人工指定的人物、动作及情感条件输入至故事生成模型中，通过所设计的针对细粒度控制的特殊提示符微调方法进行学习。步骤2，故事生成模型通过所设计的针对人物和动作控制的注意力拷贝机制对输入的条件信息进行复制，提升输入条件中人物和动作的可控性。步骤3，故事生成模型通过所设计的针对情感控制的人物级情感损失，使输出句子能够体现输入条件中不同人物的情感。步骤4，故事生成模型输出得到最终的输出句子，即生成的所述故事语句。步骤5，使用迭代，将生成的故事语句与故事上文拼接起来作为新的输入上文，重复迭代以上步骤，直到达到人工设定的理想故事长度。
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公开(公告)号：CN112651294A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011225198.5
申请日：2020-11-05
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度融合的遮挡人体姿势识别方法，以视频中人体姿态识别为背景，从检测框回归和关键点识别的理论和方法开展研究。首先，在检测框回归阶段，引入惩罚机制训练检测框自动靠近既定目标而远离非目标物体。其次，基于检测框识别结果，使基于级联金字塔的网络架构，采用多尺度特征融合学习更丰富的特征。最后，在关键点识别阶段，提出了基于保持高分辨率的定位算法，同时使用在线难例挖掘策略显式处理困难节点。本发明通过多尺度特征融合优化遮挡人体姿势识别算法，有效提升了遮挡关键点识别的准确性，为视频中人体姿势识别提供有效的方法和新的研究思路。本发明将丰富和拓展机器学习理论和方法。
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