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公开(公告)号：CN113792776A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111032209.2
申请日：2021-09-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供了一种面向网络安全异常检测中深度学习模型的解释方法。其中方法包括：建立通用性解释框架，所述通用性解释框架将面向网络安全异常检测中深度学习模型的解释问题转化为多目标优化问题的求解过程；针对不同种类的网络安全任务类型，根据所述通用性解释框架确定与网络安全任务类型对应的解释器算法。本申请的解释方法适用于无监督异常检测，能够有效解释深度模型判定异常的决策依据；能权衡保真性、稳定性、解释性、鲁棒性以及高效性多方面的需求。同时该解释方法具有较强的通用性，可以适用于多种不同的深度学习模型和不同的网络安全场景。
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公开(公告)号：CN113235225A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110400487.2
申请日：2021-04-14
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基板材料及其制备方法，该基板材料的制备方法包括准备包括热塑性材料的悬浮分散液；并将纺丝助剂溶于溶剂中，制得纺丝助剂溶液；而后将悬浮分散液和纺丝助剂溶液混合制备纺丝液；再采用纺丝液进行气纺丝，制备前驱体纤维膜；而后进行烧结。本发明基板材料的制备方法通过添加纺丝助剂可辅助热塑性材料通过气纺丝的方式形成纺丝纤维，其中采用气纺丝方式对纺丝液要求低，从而可提高适用性，便于大规模生产；并且通过气纺丝可在纤维膜结构中引入气孔，调控纤维膜的介电常数，降低基板材料的介电常数和介电损耗，提高基板材料的电学性能。
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公开(公告)号：CN113149616A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110149945.X
申请日：2021-02-03
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: C04B35/10 , C04B35/48 , C04B35/622
Abstract: 本发明公开了一种中空陶瓷微纳米纤维及其制备方法和隔热保温材料，该制备方法包括：将高分子材料溶解于溶剂中，制得高分子溶液；而后将陶瓷前驱体与高分子溶液混合均匀，制得纺丝前驱体溶液；再将纺丝前驱体溶液采用溶液喷射纺丝技术进行纺丝，制得复合纤维，而后进行煅烧，制得中空陶瓷微纳米纤维。本发明中空陶瓷微纳米纤维的制备方法将纺丝前驱体溶液经过溶液喷射纺丝后，再经煅烧制得，生产工艺和设备简单，无毒环保，且无需高电压，安全可靠，可制备三维纤维棉，生产效率高，所制得中空陶瓷微纳米纤维品质好，具有耐高温和耐化学稳定性。
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公开(公告)号：CN112960976A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110240591.X
申请日：2021-03-04
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: C04B35/195 , C04B35/622 , C04B35/624
Abstract: 本发明公开了堇青石陶瓷纤维及其制备方法和应用。该制备方法包括以下步骤：取第一溶液和第二溶液混合，得到前驱液；对前驱液进行气纺丝处理，得到纤维前驱体；对纤维前驱体进行热处理，得到堇青石陶瓷纤维；其中，第一溶液中溶解有镁源和铝源，第二溶液溶解有硅源。根据本申请实施例的制备方法，至少具有如下有益效果：本申请所提供的制备方法利用气纺丝技术，分别将铝镁元素、硅元素溶解形成第一溶液和第二溶液，再将两者混合得到纺丝用的前驱液，使得前驱液中各个原料的混合更均一透明。通过这种方式，使得纺丝过程中得到的陶瓷纤维更均匀，其直径也能够达到纳米级别，从而大大扩展了堇青石陶瓷纤维的应用范围。
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公开(公告)号：CN112208183A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010993334.9
申请日：2020-09-21
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: B32B27/38 , B32B27/18 , B32B27/06 , B32B33/00 , C08L63/00 , C08K3/18 , C08K7/28 , C08K3/28 , C08K7/06 , C08K3/34 , C08K3/04 , H05K9/00
Abstract: 本发明公开了一种复合吸波材料及其制备方法，复合吸波材料包括：若干吸波层，吸波层包括吸波剂和第一环氧树脂，第一环氧树脂的固化温度为130～180℃、50℃粘度为2000～8000mPa·s；环氧树脂层，环氧树脂层设置于若干吸波层之间，环氧树脂层包括第二环氧树脂和固化剂，第二环氧树脂的固化温度为170～200℃、50℃粘度为20000～70000mPa·s。第一环氧树脂与吸波剂颗粒相容性好，第二环氧树脂具有更好的延展拉伸性能，固化剂的加入能提升第二环氧树脂固化后的交联度，使得吸波层之间的黏结稳固，同时避免单一层状结构无法同时满足波阻抗匹配和高损耗性能的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111018499A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911404476.0
申请日：2019-12-31
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: C04B35/10 , C04B35/14 , C04B35/46 , C04B35/468 , C04B35/622 , C04B41/91 , B33Y70/00 , B33Y80/00
Abstract: 本发明公开了一种用于太赫兹超材料构建的基板、太赫兹超材料及制备方法，该用于太赫兹超材料构建的基板的制备方法包括：将目标陶瓷基板材料与粘结剂、极性溶剂均匀混合，配制成浆料；而后将浆料通过3D打印技术成型，再进行干燥处理，制得陶瓷片半成品；最后将陶瓷片半成品进行烧结处理。该制备方法工艺简单，生产周期短，成型效率高，生产成本低，适用于制备小尺寸基板，所制得基板适用于构建太赫兹超材料，利于太赫兹超材料的大规模生产应用。
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公开(公告)号：CN104614783B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510047687.9
申请日：2015-01-29
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 , 清华大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明涉及一种对电力系统输电杆塔周边环境的气象风险确定方法，属于电力系统运行分析与决策技术领域。以待测杆塔为中心，按照设定区域半径分级，分别建立当前时刻评估杆塔的雷暴风险评估方程、台风风险评估方程、山火风险评估方程和暴雨风险评估方程和覆冰风险评估方程，最后得到当前评估杆塔的环境气象综合风险结果。本发明方法基于输电线路的微气象、覆冰等在线监测装置获取的监测数据及外部气象预报信息，兼顾气象环境的恶劣程度及其与评估对象之间的距离，充分考虑到环境气象风险具有的时间、空间变化特性，采用多级评估区域的方案，可以在一定程度上更为合理、准确地体现和预估环境气象风险的时空变换趋势。
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公开(公告)号：CN119544500A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411423001.7
申请日：2024-10-12
Applicant: 清华大学
IPC: H04L41/0853 , G10L15/18 , H04L41/084
Abstract: 本申请涉及计算机网络配置技术领域，特别涉及一种基于大语言模型的路由配置互译方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取待转换配置的路由器的原始配置文件和目标厂商的路由器的配置手册；基于大语言模型提取原始配置文件的源配置模板；利用配置手册对大语言模型进行训练得到目标大语言模型，基于目标大语言模型将源配置模板翻译成目标配置模板，基于目标配置模板将原始配置文件互译为与目标厂商的路由器对应的目标格式配置文件，其中，目标大语言模型具有目标厂商的路由器配置方法垂直领域知识。由此，解决了相关技术中配置解析器仅限于解析来自特定供应商的配置，无法实现不同厂商的路由器间的互译等问题。
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公开(公告)号：CN115501876B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211139030.1
申请日：2022-09-19
Applicant: 清华大学 , 江苏洋井环保服务有限公司
Abstract: 本发明提供一种整体式催化剂及其制备方法和用途。整体式催化剂包括：基体，所述基体具有多孔道结构；催化剂涂层，所述催化剂涂层与所述基体相接触，且覆盖于所述基体的表面；其中，所述催化剂涂层催化助剂和催化活性成分，所述催化活性成分包含有铈氧化物、铜氧化物以及钴氧化物；所述催化助剂包括铝氧化物。本发明的整体式催化剂的负载量高，催化活性优异。进一步地，本发明的整体式催化剂的制备方法简单易行，原料易于获取，适合大批量生产。
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公开(公告)号：CN116032557B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211606695.9
申请日：2022-12-13
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04L41/082 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种网络安全异常检测中深度学习模型的更新方法与装置，该方法包括：对不同网络安全场景的样本数据进行特征提取得到高维特征向量；输入至异常检测模型得到模型输入样本异常度值的原始输出值，对校正后的原始输出值进行漂移检测得到基于置信度的漂移检测结果；通过计算优化目标函数得到引起网络安全数据分布发生变化的漂移样本；利用漂移样本对异常检测模型进行模型重训练，通过计算模型重训练时的损失函数以优化模型参数权重，并基于优化后的模型参数权重以得到训练好的异常检测模型。本发明能准确的检测出分布的漂移，降低标注样本带来的人力开销，在拟合新环境的代表性样本的同时保证不会遗忘原有模型中的有效知识。
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