-
公开(公告)号：CN116522220A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310401602.7
申请日：2023-04-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于浅层特征预训练的联邦学习大模型进行文本分类的方法，包括：服务端获取全局模型；客户端获取全局模型的初始参数，并根据全局模型的初始参数和服务端指定的待训练的处理层编号l构建本地模型，对本地模型进行训练；客户端将更新的第l层处理层的参数以及输出层参数上传至服务端进行聚合，得到更新的参数，更新服务端的全局模型，并将更新的参数下发给各个客户端进行新一轮的联邦学习训练；客户端从服务端得到更新的参数和服务端新指定的待训练的处理层编号l'，重复进行联邦学习；完成联邦学习后，服务端使用各个客户端聚合得到的参数替换全局模型的对应参数，得到进一步预训练好的全局模型，微调后进行专业领域的文本分类。
-
公开(公告)号：CN110310342B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201910598505.5
申请日：2019-07-04
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G06T7/90
Abstract: 本发明提供了一种适用于灰度颜色空间图像相关色域映射方法，包括以下步骤：S1：小色域边界上下阈值获取；S2：将灰度图像的二维平面结合灰度值构建为三维颜色曲面；S3：灰度颜色曲面待映射范围边界设置；S4：基于颜色准确度与纹理保持权衡构建待求解优化模型；S5：利用迭代求解的方法获得模型的次优解。本发明所述的一种适用于灰度颜色空间图像相关色域映射方法，通过设置参数来动态调整颜色映射的精准度与灰度图像层次纹理信息的保持程度，实现灰度图像保持颜色纹理的同时实现颜色的精准映射。
-
公开(公告)号：CN116063031A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211570951.3
申请日：2022-12-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种绿色低碳再生粗粒路基填料及其制备方法，所述制备方法包括如下步骤：将风干的渣土和渣土改良剂按照比例混合后，进行破碎和过筛处理，得到粉末状改良渣土；将粉末状改良渣土投入圆盘造粒机，边喷水边造粒，得到再生粗粒路基填料胚体；收集胚体，将其放在含CO2气体的燃烧尾气环境中使胚体与CO2气体充分反应；之后风干得到绿色低碳再生粗粒路基填料。本方法原料为废弃渣土，不仅成本低廉，而且可以减少渣土堆放场地，保护自然环境；制备过程中无需煅烧，无直接环境污染；与燃烧尾气反应，吸收并固定CO2，可以减缓地球的“温室效应”。本发明能大量处理废弃渣土，生成粗粒路基填料，具有极高的经济效益和环境效益。
-
公开(公告)号：CN111797910B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010573198.8
申请日：2020-06-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/241 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于平均偏汉明损失的图片数据偏标签多维学习方法，本发明首先进行数据标签集合预处理，然后进行数据集的预训练，接着使用预训练好的模型来提取图片特征，利用多层感知机基于获得的图片特征进行训练，得到训练模型，最后使用训练好的模型进行多维标签预测。本发明基于平均偏汉明损失，解决了偏标签多维分类问题。
-
公开(公告)号：CN113032390B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110162262.8
申请日：2021-02-05
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种内存数据库中的工作负载自适应学习型索引方法。该方法结合基数树和具有最大误差界的分段线性模型，通过机器学习模型利用数据分布来降低索引的内存占用，同时保持稳定的查询性能。在此基础上，使用一种高效的插入缓冲来降低数据插入更新的成本，同时为了缓解数据插入对索引性能的影响，使用两种工作负载自适应的重组优化方法，有针对性地对工作负载中点查询和范围查询涉及的热点数据进行优化。该方法具有较高的构建效率和较低的内存占用，也保证了相对高效的查询性能，并且能够很好地支持插入和更新；同时通过感知查询工作负载有针对性地进行重组优化，以较低的代价降低了插入对于索引性能的影响。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115541037A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211240794.X
申请日：2022-10-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G01J11/00
Abstract: 本发明提出了一种雪崩光电二极管传感器电路，属于光电应用领域。本发明使用低压差线性稳压器电路提供稳定的正负电源电压，雪崩光电二极管传感器的PN结吸收射入的激光后会形成光电流信号，并转换为负、正电压两路差分信号；使用差分转单端电路用于将两路差分信号转换为单端信号输出；使用偏置控制电路控制雪崩光电二极管传感器的高压偏置电压，使光电流信号成倍激增。为了避免电源等的电磁干扰，本发明采用差分信号的形式传输，最终将差分信号转换为单端信号输出。该电路能够有效解决电磁干扰和电源的干扰，保证测量结果准确，同时，外连温度闭环控制电路使得传感器工作于相对稳定的温度下，保持传感器具有较好的线性范围和最佳灵敏度。
-
公开(公告)号：CN114878423A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210448376.3
申请日：2022-04-26
Applicant: 浙江大学 , 广东博智林机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于环境尘土含量回光自动增强的调制方法和系统、装置、电子设备和存储介质，属于激光扫描领域。首先获取测量的回光信号，并判断数字信号的幅度，若不满足信号识别要求，则对数字信号进行增益处理：获取外部环境的尘土含量值，根据尘土含量值确定增益区间，在增益区间内由小到大对数字信号进行增益处理，直至满足信号识别的要求。本发明可以对超出阈值的信号进行增益调节，避免信号过大或过小，从而提高鉴相结果的精准度，进而提高激光扫描测距的精度。
-
公开(公告)号：CN112069199B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010842798.X
申请日：2020-08-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/242 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于中间语法树的多轮自然语言转SQL方法。为解决传统端到端方法存在自然语言和SQL间的语义代沟，忽略了SQL内在的语法逻辑等问题，本发明设计了一种类SQL的中间语法树文法，以非端到端的方式，采用编码‑解码架构的语法神经网络，在轮次维度上迭代，按照语法树逻辑由粗到细的两阶段生成每一轮的中间语法树，并在后处理阶段推理生成SQL。应对多轮会话间语义依赖导致生成SQL局部重叠现象，本发明提出了对历史生成SQL的复用策略，进一步地提高了转化准确率。本发明在智能数据库系统等场景中具有广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN114842268A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210579416.8
申请日：2022-05-25
Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强的深度学习对抗训练方法。所述数据增强模块，对数据中的每一数据样本应用多次数据增强或数据变换得到多个增强样本；还包括对抗攻击模块，对抗攻击模块对增强样本施加扰动以生成对抗样本，再输入到对抗训练模块的目标模型中用于进行训练；所述对抗训练模块，将生成的对抗样本中使得损失函数最大的对抗样本组件训练数据集对目标模型进行训练。本发明在大大缓解了对抗训练普遍存在的鲁棒过拟合现象的同时提升了模型的精度，达到提升模型精度以及增强模型鲁棒性的目的。
-
公开(公告)号：CN114580633A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210225240.6
申请日：2022-03-09
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低参数增长快照模型的连续学习方法。本发明将参与训练的模型分为快照模型以及全局模型，全局模型通过顺序学习任务序列中的所有任务以此来接收所有任务中所需要的知识，快照模型为任务流中的每个独立任务训练出来用于存储知识的模型。在学习当前到达的任务时，将学习流程分为两个阶段，第一个阶段是对快照模型进行学习，第二个阶段是利用习得的快照模型来指导约束全局模型学习。本发明利用低参数增长的方法来实现空间高效的快照模型存储，以此来消解对历史数据的依赖，保护用户隐私。使用全局模型保留所有任务的信息，在推断阶段不会引入额外的计算代价。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
352
records
(took 0.082 seconds)
