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公开(公告)号：CN116127351A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211606757.6
申请日：2022-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 东莞理工学院 , 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06F18/24 , H04L67/01 , G06F18/214 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种面向双不均衡的联邦学习方法和系统，客户端接收服务器发送的服务器模型参数，并载入本地模型；根据当前样本类别的样本数量占当前客户端样本总数量的比值确定当前样本类别对应的权重因子；利用权重因子计算本地模型识别当前样本类别产生的损失值；利用损失值计算关于当前样本类别的参数变化量，并基于参数变化量对服务器模型参数中关于当前样本类别的模型参数进行更新，直至当前客户端内所有样本类别相关的模型参数均完成更新，得到客户端模型参数；将客户端模型参数发送至服务器，以使服务器通过引力正则项对各个客户端发送的客户端模型参数进行聚合。本发明提供的技术方案，解决了联邦学习的双重不均衡场景模型训练较差的问题。
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公开(公告)号：CN114756694B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210677070.5
申请日：2022-06-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明提供的一种基于知识图谱的推荐系统、推荐方法和相关设备，系统包括：用户历史信息嵌入模块根据用户的历史交互行为生成用户表征；知识感知嵌入模块利用知识感知的注意力机制，为用户和物品生成知识加权表征；动态信息共享模块基于神经网络，根据用户物品交互的二部图以及物品侧的知识图谱得到用户/物品热门种子，计算每个用户/物品与用户/物品热门种子的相似度，根据相似度共享用户/物品热门种子的动态表征；将知识加权表征和所述动态表征进行聚合，得到每个用户和物品的最终表征并进行点积获得最后的预测值。本发明将各用户/物品与其相似的热门用户/物品进行动态的信息共享，缓解了用户侧和物品侧的冷启动问题。
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公开(公告)号：CN114756694A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210677070.5
申请日：2022-06-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明提供的一种基于知识图谱的推荐系统、推荐方法和相关设备，系统包括：用户历史信息嵌入模块根据用户的历史交互行为生成用户表征；知识感知嵌入模块利用知识感知的注意力机制，为用户和物品生成知识加权表征；动态信息共享模块基于神经网络，根据用户物品交互的二部图以及物品侧的知识图谱得到用户/物品热门种子，计算每个用户/物品与用户/物品热门种子的相似度，根据相似度共享用户/物品热门种子的动态表征；将知识加权表征和所述动态表征进行聚合，得到每个用户和物品的最终表征并进行点积获得最后的预测值。本发明将各用户/物品与其相似的热门用户/物品进行动态的信息共享，缓解了用户侧和物品侧的冷启动问题。
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公开(公告)号：CN118966387B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411463649.7
申请日：2024-10-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06N20/00 , G06F18/10 , G06V10/82 , G06N3/0985 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态的对比解码幻觉减轻方法、装置及终端，方法包括：获取目标初始数据，对所述目标初始数据进行多模态扰动处理，得到目标扰动数据，所述目标初始数据包括目标高清图像及其对应的目标文本提示词；将所述目标初始数据和所述目标扰动数据输入至目标模型，得到初始输出和幻觉输出，所述目标模型为大型视觉语言模型；对所述初始输出和所述幻觉输出进行对比解码，得到目标输出。本发明通过添加多模态的噪声，并将其与初始输出进行对比，从而校准模型的预测，减少生产错误信息的可能性。
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公开(公告)号：CN118411839A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410492132.4
申请日：2024-04-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能识别的交通牌指示提示装置，涉及交通提示领域，包括：定位安装箱、空气加热器、限位安装座、安装转轴、摆动安装座、上阻拦杆、转接连杆和下阻拦杆；空气加热器螺栓连接在定位安装箱的下部；限位安装座焊接在定位安装箱的右侧；安装转轴转动连接在限位安装座的右侧；摆动安装座固定连接在安装转轴的中部；上阻拦杆铰接在摆动安装座的右侧；转接连杆铰接在上阻拦杆的下部；下阻拦杆铰接在转接连杆的下部；本发明提高了显示屏的清晰度，减少了安全隐患，避免了未看见指示灯的行人继续通行的情况，避免了影响交通秩序的情况，提高了指示装置的实用性，解决了部分行人闯红灯影响交通秩序，影响了指示装置的实用性的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118332089A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410492078.3
申请日：2024-04-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据关键词比对的人工智能交互系统，包括如下步骤：S1.通过交互功能模块确定用户键入关键词并对关键词所属类别进行分类；S2.通过获取到的交互信息进行大数据分析并选取相似度最高的结果进行排列；S3.通过预设算法对选取后的结果进行数据分析发现规律和特征；S4.对发现的规律和特征进行整理优化并建模与训练。该基于大数据关键词比对的人工智能交互系统，通过人工智能交互终端能够在闲时自动通过互联网自动采集当前热点关键词并进行资料的收集和存储的方式，降低用户在使用智能终端进行关键词查询时的等待时间，从而使得人工智能交互终端在进行人机交互时能够降低用户的等待时间，从而提升用户的整体体验。
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公开(公告)号：CN117454133B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311777546.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种数据库参数配置方法及相关设备，所述方法包括：构建参数生成模型和模型参数更新模型并对其进行训练，从参数生成模型中得到数据库参数；根据数据库参数对数据库进行参数配置，参数配置完成后进行性能测试，生成奖励函数，根据奖励函数训练模型参数更新模型的参数，根据参数更新参数生成模型的参数，直至模型达到收敛条件生成最终决策树，将内部性能指标输入到最终决策树得到数据库目标参数，根据数据库目标参数对数据库进行配置，并通过最终决策树中的路径生成数据库目标参数的解释；本发明在能得到最优的参数配置，提高了数据库性能的同时，还能帮助分析当前性能不好的原因，及时发现参数配置过程中出现的问题。
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公开(公告)号：CN117454133A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311777546.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种数据库参数配置方法及相关设备，所述方法包括：构建参数生成模型和模型参数更新模型并对其进行训练，从参数生成模型中得到数据库参数；根据数据库参数对数据库进行参数配置，参数配置完成后进行性能测试，生成奖励函数，根据奖励函数训练模型参数更新模型的参数，根据参数更新参数生成模型的参数，直至模型达到收敛条件生成最终决策树，将内部性能指标输入到最终决策树得到数据库目标参数，根据数据库目标参数对数据库进行配置，并通过最终决策树中的路径生成数据库目标参数的解释；本发明在能得到最优的参数配置，提高了数据库性能的同时，还能帮助分析当前性能不好的原因，及时发现参数配置过程中出现的问题。
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公开(公告)号：CN117035074A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311286288.9
申请日：2023-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈强化的多模态知识生成方法及装置，包括：构建多模态模型，在多模态知识生成任务中将人类反馈引入所述多模态模型，形成的监督数据用于训练预先设立的奖励回报模型；将所述监督数据输入奖励回报模型进行训练，使得奖励回报模型从所述监督数据中学习到人类的理解；利用内外探索相结合的强化学习方法微调所述多模态模型，使得多模态模型能够学习到人类偏好，生成更自然的知识；本发明具有人类反馈知识的强化学习方法应用于多模态知识生成任务中，解决了多模态知识生成任务缺乏人类反馈监督的不足，并引入基于内外探索相结合的强化学习微调技术，有效缓解多奖励稀疏问题。
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公开(公告)号：CN115622684B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211433166.3
申请日：2022-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全同态加密的隐私计算异构加速方法及装置，本发明从内存和指令两个层级对全同态加密算法进行优化，根据计算负载动态调配GPU中的Block块，将计算量过大的任务拆小，计算量小的任务合并变大，控制结果合并过程中的访存竞争。利用GPU中的内存层次结构，减少SM上同时分配的访存量大的任务数，分配更多的共享内存提升内存命中率，减少与全局内存的通信；设计异构计算流：从时间上和空间上，共享有限的硬件资源。本发明在GPU中实现NTT/INTT算法的挑战是高效地分配线程以实现高利用率，为了获得最佳性能，所有线程都应该是繁忙的，每个线程的工作负载应该是相等的。
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