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公开(公告)号：CN117253094B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311411509.0
申请日：2023-10-30
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种图像分类系统对抗性样本生成方法、系统及电子设备，涉及黑盒对抗攻击技术领域，所述方法包括：根据预设下游任务，获取i种类别的图像；每种类别均包括j张图像；将各类别的图像分别求均值，得到对应类别的均值图像；基于各类别的均值图像确定对应类别的类别敏感补丁区域；获取目标图像；基于目标图像、微调后的替代图像分类模型和攻击区域修正网络，确定实例敏感补丁区域；基于类别敏感补丁区域和实例敏感补丁区域确定待填充补丁区域；基于目标图像和微调后的替代图像分类模型，确定补丁纹理；基于待填充补丁区域、补丁纹理和目标图像，得到对抗性样本。本发明提高了图像分类系统对抗性样本的迁移性。
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公开(公告)号：CN117453563A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311524483.0
申请日：2023-11-15
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/36 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种应用程序GUI测试方法、系统、电子设备及存储介质，涉及移动应用测试技术领域，该方法包括：判断当前GUI图像是否存在缺陷；存在则将缺陷种类存入当前轨迹记忆中开启下一轨迹记忆，判断是否达到测试停止条件；不存在则判断当前轨迹记忆是否截止；截止则开启下一轨迹记忆，判断是否达到测试停止条件；若不截止或未达到测试停止条件，则从记忆仓库中搜索重要记忆；将重要记忆、图像信息记忆、目标设定和探索倾向输入多模态大模型得到当前探索倾向和当前操作，并分别添加到记忆仓库和当前轨迹记忆中，将当前操作施加到当前GUI上；更新当前GUI图像为下一GUI图像并进行测试。本发明提高了应用程序GUI测试的效率。
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公开(公告)号：CN113032243B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110116469.1
申请日：2021-01-28
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明涉及一种移动应用程序GUI智能测试方法及系统，该方法包括：根据打图形元素标签的GUI截图训练目标检测模型；根据同时打图形元素标签和交互标签的GUI交互事件序列训练深度强化学习模型；获取移动应用程序当前状态的GUI截图；根据训练完成的目标检测模型，获得打图形元素标签的当前状态的GUI截图；检测图形元素标签中是否存在GUI缺陷；根据训练完成的深度强化学习模型，获得打图形元素标签和交互标签的当前状态的GUI截图；根据打图形元素标签和交互标签的当前状态的GUI截图，施加操作动作到被操作的图形元素，更新移动应用程序的状态；根据深度强化学习模型中奖励函数判断是否停止测试。本发明提高了移动应用程序GUI自动化测试的自动化水平及效率。
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公开(公告)号：CN112331353A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011244759.6
申请日：2020-11-10
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的医疗人工智能模型训练系统，包括：模型分发模块、参数收集模块、模型训练模块、模型同步模块、区块链基础设施、医疗人工智能模型库、用户信息库、模型更新过程库以及模型发布模块。本发明中的上述系统能够打通各医疗机构的数据孤岛，并降低各医疗机构私有数据泄露的风险。系统中只传递模型及参数，因此可在私有数据保护的情况下，让人工智能模型在更多的数据样本下学习，提高模型准确率与泛化能力。此外，在系统中模型训练更新过程可追溯，从而实现模型的安全、可信与可控。
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公开(公告)号：CN119046424A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411104009.7
申请日：2024-08-13
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F16/332 , G06N3/008 , G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本申请公开了一种大语言模型测试数据集生成方法、系统、设备及介质，涉及自然语言处理领域，该方法包括：多个对话智能体基于提示语生成对话链：每个对话智能体根据提示语生成回答，并对其他对话智能体生成的回答进行质疑和评分，根据其他智能体给出的质疑和评分重新生成回答，最终将评分最高的回答作为最优回答；关键词提取智能体和关键词判断智能体基于提示语及最优回答生成判断链：关键词提取智能体从最优回答中提取关键词集合，关键词判断智能体对关键词集合进行质疑，关键词提取智能体根据质疑重新提取关键词集合，最终得到最优关键词集合；将提示语、最优回答及最优关键词集合存入数据库。本申请提高了大语言模型测试数据集的生成效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117253094A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311411509.0
申请日：2023-10-30
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种图像分类系统对抗性样本生成方法、系统及电子设备，涉及黑盒对抗攻击技术领域，所述方法包括：根据预设下游任务，获取i种类别的图像；每种类别均包括j张图像；将各类别的图像分别求均值，得到对应类别的均值图像；基于各类别的均值图像确定对应类别的类别敏感补丁区域；获取目标图像；基于目标图像、微调后的替代图像分类模型和攻击区域修正网络，确定实例敏感补丁区域；基于类别敏感补丁区域和实例敏感补丁区域确定待填充补丁区域；基于目标图像和微调后的替代图像分类模型，确定补丁纹理；基于待填充补丁区域、补丁纹理和目标图像，得到对抗性样本。本发明提高了图像分类系统对抗性样本的迁移性。
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公开(公告)号：CN117808784B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410000064.5
申请日：2024-01-02
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06T7/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开一种柔性薄膜褶皱预测方法、系统、电子设备及介质，涉及工业辊系生产柔性薄膜产品线的褶皱检测技术领域。所述方法包括：将待预测膜面灰度图像序列中各图像分别输入目标检测模型，基于Grad‑CAM方法，得到预测Grad‑CAM图序列；将预测Grad‑CAM图序列中各图像均依次进行灰度值处理和掩膜操作，得到预测加权掩膜序列；对预测加权掩膜序列进行上采样操作，得到预测上采样加权掩膜序列；将预测上采样加权掩膜序列以及待预测膜面时间序列数据输入褶皱预测模型，得到待预测柔性薄膜卷绕镀膜过程中下一时刻的柔性薄膜图像。本发明可对柔性薄膜镀膜过程中膜面图像的褶皱变化趋势进行在线预测。
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公开(公告)号：CN117827660A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410000593.5
申请日：2024-01-02
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/36 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种自然语言处理测试用例生成方法、系统、设备及介质，涉及自然语言处理测评领域，该方法包括：根据用户需求和应用场景确定词典；根据词典、用户的测试类型和测试项目，确定掩膜语言模板；掩膜语言模板中的掩膜为词典中的键或掩码符号；基于词典和预训练语言模型对掩膜语言模板中的掩膜进行预测，生成初步的测试用例；预训练语言模型采用训练集对深度学习模型进行训练得到；训练集包括：随机挖去若干词的中文文本和对应的完整中文文本；采用自然语言处理算法对初步的测试用例进行扩充，将扩充后的测试用例中语言通顺的测试用例确定为最终的测试用例。本发明能自动生成中文自然语言处理测试用例，适用于中文语境下的场景的测试。
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公开(公告)号：CN115564043A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211269688.4
申请日：2022-10-18
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种图像分类模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，该方法包括获取训练T个周期后的待剪枝的图像分类模型的参数序列；参数序列包括T个网络参数集合；网络参数集合由训练一个周期后的待剪枝的图像分类模型的网络参数组成；利用累计变化算子对参数序列中的网络参数变化进行统计，得到T个周期内网络参数的累计变化数组；根据累计变化数组和参数序列对图像分类模型进行参数剪枝或参数冻结，得到稀疏神经网络模型；将稀疏神经网络模型部署至图像分类便携式智能终端。本发明能够提高图像分类模型训练性能和训练效率。
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公开(公告)号：CN115564043B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211269688.4
申请日：2022-10-18
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种图像分类模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，该方法包括获取训练T个周期后的待剪枝的图像分类模型的参数序列；参数序列包括T个网络参数集合；网络参数集合由训练一个周期后的待剪枝的图像分类模型的网络参数组成；利用累计变化算子对参数序列中的网络参数变化进行统计，得到T个周期内网络参数的累计变化数组；根据累计变化数组和参数序列对图像分类模型进行参数剪枝或参数冻结，得到稀疏神经网络模型；将稀疏神经网络模型部署至图像分类便携式智能终端。本发明能够提高图像分类模型训练性能和训练效率。
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