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公开(公告)号：CN119338023A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202310900504.8
申请日：2023-07-20
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06N20/00 , G06N3/0464 , G06F17/16 , H04W12/02 , H04W12/106
Abstract: 本申请公开了一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：接收至少一个子模型，所述至少一个子模型用于进行全局模型的联邦学习；基于所述至少一个子模型对输入数据的第一特征进行提取，所述输入数据是所述终端设备中用于训练所述至少一个子模型的数据；在所述第一特征中增加噪声，得到第二特征，所述噪声用于对所述第一特征进行保护；基于所述第二特征对所述至少一个子模型进行训练；向网络设备发送训练完毕的所述至少一个子模型。该方法可以对终端设备中用于训练子模型的数据进行保护，从而避免终端设备的数据隐私被泄露。
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公开(公告)号：CN119312907A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411356982.8
申请日：2024-09-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N5/025 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于多视图对比学习的知识图谱补全方法及系统，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：接收原始知识图谱数据，对所述原始知识图谱数据进行数据清洗与标准化处理、图增强处理、多视图掩码编码及掩码处理和低维向量映射与特征正则化处理；构建模型的总损失函数，根据所述总损失函数进行模型训练和优化，得到知识图谱补全模型；调用所述知识图谱补全模型，利用解码器进行知识图谱补全。本方法能够完善图谱的完备性和均衡性，提升模型的预测精度和泛化能力，提高整个系统的整体性能和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119201753A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411697756.6
申请日：2024-11-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于代码变更集的离散重构编码故障定位方法，属于人工智能及信息检索领域，所述故障定位方法使用故障定位模型进行定位，所述故障定位模型包括代码语义学习模块、故障报告学习模块和故障报告‑代码匹配模块；相比传统的故障定位方法，本方法在对代码的编码阶段根据不同代码句的功能对其进行强监督引导，同时尽可能量化并减小了编码阶段的语义损失，离散的编码形式也加强了模型泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118691898A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410853614.8
申请日：2024-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于提示引导的零样本图像分类方法及系统，涉及计算机视觉人工智能技术领域。方法包括：根据全局语义表示、实例提示表示和实例视觉表示计算得到增强视觉表示、所有类别的属性的相似度分数、分类模型优化的总损失，将所述总损失作为优化目标，优化分类模型的参数；根据优化后的分类模型计算所给图像与不可见类别的属性之间的相似度分数，输出图像对应的预测标签，实现零样本图像的分类。本方法能够在没有可训练的图像样本的场景下，充分利用文本语义提示和属性向量进行自动图像分类，保证了实例级语义信息和实例级视觉信息可靠的跨模态交流，提高了图像分类的精度。
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公开(公告)号：CN118627136A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310229135.4
申请日：2023-03-09
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种模型训练方法、应用程序预测方法、装置及电子设备。在获取多个目标应用程序各自对应的上下文向量之后，会先为多个目标应用程序对应的上下文向量添加噪声，以得到多个目标应用程序各自对应的添加噪声后的上下文向量，之后，再基于多个目标应用程序各自对应的添加噪声后的上下文向量，进行机器学习训练得到目标模型，以用于通过目标模型进行应用程序的启动预测。从而通过上述方式可以提升用于预测的模型在训练过程的数据安全性，以对用户的隐私进行保护。
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公开(公告)号：CN117808104A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410226614.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种面向热点话题的基于自监督表示学习的观点挖掘方法，包括：获取文本语料库并进行数据预处理；语料中的文本用词袋模型进行表示；对文档的词袋表示进行数据增强得到成对的相似文档向量表示；将成对的相似文档向量表示输入编码器网络得到输出，作为输入文档的观点分布的向量表示；从狄利克雷分布中采样获得观点分布的先验；最小化编码器网络输出的不变性、方差、协方差正则化损失和狄利克雷先验分布对齐的先验损失，以此进行模型的训练。本发明利用自监督学习的优势，得到了文档的观点表示，获得了高质量的观点，挖掘出了多样的观点表示。
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公开(公告)号：CN112649002A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011441765.0
申请日：2020-12-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开的一种基于边缘计算的野保无人机监测系统，包括无人机、图像数据采集设备、地面基站三个部分，通过在生态保护区中布置监控设备监测野生动物的出没区域及生活习性，指派无人机组前往监控设备处收集数据并对通过边缘计算设备进行处理，将部分有效数据保存并在返程后上传至数据中心，根据处理后的图像信息，由改进的基于参考点的快速非支配排序方法动态地规划巡航的路径；在巡航结束后根据野生动物的监测状况，重新规划返回路线，决定各个监控设备的开启与关闭，减少不必要的能耗，并对受损设备状态进行评估，上报检修流程，做到森林园区巡航面积最大化，实时监测生物多样性，对生态状况和动态变化监测建立生态监测评估基础数据库。
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公开(公告)号：CN111243211B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010149229.7
申请日：2020-03-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08B13/196 , G07C9/00
Abstract: 本发明提供一种基于蓝牙的酒店防盗系统，包括嵌入式控制器、无线监控摄像头、蓝牙电子锁、控制终端和移动终端，嵌入式控制器设于防盗房间内，蓝牙电子锁设于防盗物品上，无线监控摄像头设置于防盗房间门口并与控制终端无线通讯，移动终端在注册后获取用户ID，提交开关锁请求；嵌入式控制器将请求信息传至控制终端，接收到控制终端的确认信息后发送开关锁指令给蓝牙电子锁；控制终端发送确认信息给嵌入式控制器；蓝牙电子锁在接收嵌入式控制器的开关锁指令后，实现开关锁。该系统能够实现较好的酒店内物品的防盗管理，提高酒店各房间内物品的安全性，进一步能够分别实现对酒店物品组与用户物品组的防盗管理，更加方便管理。
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