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公开(公告)号：CN120012771A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411932124.3
申请日：2024-12-26
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06F16/334
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的多语言通用词性识别方法及系统，涉及自然语言处理与词性识别的技术领域，包括：采用大语言模型作为核心基座模型，通过低秩适配技术进行高效微调，设计语言和多领域的词汇与句法分析，使用模型蒸馏将大模型的知识迁移到一个小模型,以减少模型大小和计算成本，通过设计规范化的提示词引导模型生成标准化的输出，并从中自动完成词性识别任务，最后用代码解析模型输出生成JSON格式数据，以供后续的业务系统的集成使用，确保高效支持前端展示和后端业务逻辑处理。本发明输出的词性信息可用于多种下游任务，如智能搜索、文本分类、代码解析和语法校验，为多种业务系统提供数据支持。
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公开(公告)号：CN120011534A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411932523.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/334 , G06F40/194 , G06F40/279 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的实体消歧和遗忘方法及系统，涉及自然语言处理的实体消歧技术领域，包括；确定实体消歧数据集和遗忘数据集，构建对比学习样本并进行数据预处理；利用LLaMA3模型提取特征，添加投影层和对比学习模块；通过构建损失函数，对于每个样本，使用余弦相似度计算其特征表示与正负样本的相似度，使用对比损失来度量模型在区分正负样本的效果；基于损失值，通过反向传播更新模型参数，直到模型收敛。本发明以LLaMA3模型基础架构，基于对比学习的方法增强了模型的判别能力，同时提供了实现遗忘机制的途径。本发明为模型在自然语言处理领域的研究和应用提供新的思路。
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公开(公告)号：CN119051971B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411364525.3
申请日：2024-09-29
Abstract: 本发明公开了一种高效、多维隐私保护的车辆编队组建方法及系统，该系统包括可信机构TA，用于负责生成系统公共参数、分发密钥以及生成并定期地更新假名和声望值；服务提供者SP，用于负责维护假名‑声望‑属性列表，并选择领航车及匹配跟随车以进行车辆编队的组建；路侧单元RSU，用于促进车辆与可信机构TA、服务提供者SP之间的通信。在服务提供者的辅助下，本发明基于车辆的位置、属性及声望值，实现了高效的车辆编队组建，且能够在较低的计算和通信开销的情况下，确保车辆的身份隐私、位置隐私、属性隐私和声望值隐私不被泄露，从而提供了多维度的隐私保护，显著提升了编队组建的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN119299240B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411836196.8
申请日：2024-12-13
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种车辆编队中隐私保护的任务卸载方法和系统，包括：领航车辆将任务划分为多个子任务，对任务请求进行签名后广播给所有跟随车辆；跟随车辆计算其执行子任务所需的时间，生成任务参数并加密返回给领航车辆；领航车辆汇总所有跟随车辆的任务参数并转发给第一云服务器CSA；第一云服务器CSA和第二云服务器CSB对任务执行时间进行加密比较，确定最合适的车辆来执行每个子任务；领航车辆将具体任务内容分发给每个指定的跟随车辆；每个指定的跟随车辆对具体任务结果进行签名加密并发送给领航车辆，领航车辆验证签名并解密结果。采用本发明的技术方案，在保证车辆隐私和任务内容隐私的同时，提高了任务卸载的效率和安全性。
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公开(公告)号：CN119299277A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411836292.2
申请日：2024-12-13
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种车辆编队中隐私保护的多方利益保护激励方法和系统，车辆通过向可信机构TA提交初始ID获得假名；云服务提供商CSP根据竞选请求信息RE选择各路段的领航车辆PV；跟随车辆FV加密自己的评分分数，通过云服务提供商CSP的公钥加密传输给云服务提供商CSP；云服务提供商CSP根据为满足评分声望值要求的跟随车辆FV颁布奖励证书及其有效期；可信结构TA将奖励证书及其有效期发送至奖励分发中心RDC，使需要兑换奖励的车辆凭借相关凭证兑换奖励。采用本发明的技术方案，进行车辆强隐私保护的同时提高了领航车辆PV、跟随车辆FV和车联网系统三方的积极性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113935882B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111134369.8
申请日：2021-09-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T1/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积特征融合的水印去除方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取图像数据库，其中，图像数据库包括水印图像；将所述水印图像输入多任务水印分割网络，得到初步去除水印的第一图像、预测的水印图案、预测的水印掩码和预测的水印嵌入强度；根据所述水印图像、所述水印图案、所述水印掩码和所述水印嵌入强度，得到初步去除水印的第二图像；将所述第一图像和所述第二图像进行拼接，得到拼接图像；将所述拼接图像输入基于注意力模块特征选择的优化网络，得到去除水印的图像。本发明提出的水印去除方法，通用性强，能适用于各种嵌入强度、各种颜色的水印的去除。
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公开(公告)号：CN118013201A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410258967.3
申请日：2024-03-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BERT融合对比学习的流量异常检测方法及系统，该方法包括下述步骤：获取流量数据并进行数据预处理；构建改进BERT模型，包括嵌入层和12个Transformer的编码器网络，对前6个Transformer的编码器和后6个Transformer的编码器网络分别进行权值共享操作；构建分类网络；基于交叉熵损失和对比损失构建总损失函数；改进BERT模型进行无监督预训练；改进BERT模型进行微调训练；通过反向传播更新模型参数，得到训练后的改进BERT模型；将待测试的流量数据输入训练后的改进BERT模型，得到流量检测结果。本发明能有效提升模型的泛化能力，同时保持稳定准确率。
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公开(公告)号：CN117423236B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311732817.3
申请日：2023-12-18
Applicant: 暨南大学 , 深圳联友科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于临时避让停车位的狭窄弯道车辆调度方法，包括：将激光雷达和毫米波雷达获取得到的车辆数据进行融合，以实现相会车辆的车辆状态及行驶轨迹预测；通过车辆行驶轨迹的预测计算车辆的预计会车点；基于预计会车点并根据道路情况和临时避让停车位的数量执行不同的车辆避让策略，以实现狭窄弯道会车的车辆避让与调度。本发明将融合处理后的车辆状态数据应用于狭窄弯道避让策略中，实现了基于临时避让停车位的狭窄弯道车辆调度方法。一方面，降低了连续弯道的交通事故发生频率，保证了车上人员的生命财产安全；另一方面，本发明具有成本低、自动化高的特点，推动车路协同向智能化统一管理的方向发展。
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公开(公告)号：CN116881254A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310871571.1
申请日：2023-07-14
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及智能合约测试技术领域，提出一种基于智能合约的历史交易重放方法及系统，包括以下步骤：根据以太坊的状态变更对交易特征进行建模，并基于所述交易特征配置交易筛选规则；基于帕特里夏默克树与二叉排序树构建世界临时状态树；创建伪造区块，基于所述交易筛选规则对原交易列表中的交易进行过滤筛选后添加至所述伪造区块中；根据所述世界临时状态树中存储的历史状态进行回溯，构建伪造世界状态树并添加至所述伪造区块中；以太坊运行所述伪造区块，所述伪造区块执行历史交易重放以修复合约，并将修复合约与原合约进行比对，将比对结果写入日志。
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公开(公告)号：CN116714461A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310535811.0
申请日：2023-05-11
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请公开了一种移动充电设备充电方法、装置、终端设备以及存储介质，涉及车辆充电领域，其方法包括：在接收到停车场所内的待充电车辆的充电请求时，获取所述待充电车辆所在的目标车位，所述停车场所的空中架设有可移动的充电设备；根据所述充电请求确定所述充电设备及对应的移动充电方案；根据所述移动充电方案控制所述充电设备移动到所述目标车位对所述待充电车辆进行充电。从而提高充电资源的利用率，减少车主等待时间。
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