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公开(公告)号：CN102622675B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201210066346.2
申请日：2012-03-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明公开了一种适用于集群式供应链场景下不同企业通过系统之间交互来实现跨企业业务协作的方法。通过构建基于SOA(面向服务的体系架构)的企业互操作服务系统，同时完成企业自有信息系统的改造、服务注册与发布、企业基础业务模型的创建以及与系统参考业务模型的映射等过程，最终达到不同企业系统间互联互访的目的，支持跨企业业务的顺利开展。本发明支持企业通过信息系统的交互达到高效的共享和协同，提高集群式供应链场景下企业间业务协作的效率。
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公开(公告)号：CN118781440B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411267378.8
申请日：2024-09-11
Applicant: 杭州新中大科技股份有限公司 , 浙江大学 , 杭州浩联智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务联合优化的施工进度识别方法及装置。该方法包括：获取图像样本训练数据集；对图像样本训练数据集中的各施工现场图像进行图像预处理，得到待处理施工现场图像；将各待处理施工现场图像输入至预先构建的网络预测模型中，得到模型输出的施工进度类别预测结果；根据施工进度类别预测结果和真实标签值，确定类别损失值；以及，根据施工进度类别预测结果，确定目标定位损失值；根据类别损失值和目标定位损失值，确定多任务融合损失值；根据多任务融合损失值对网络预测模型进行模型训练，直到满足模型收敛条件，得到施工进度预测模型，用于进行施工进度预测。上述技术方案提高了对施工进度的预测精准度。
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公开(公告)号：CN118628836A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410897738.6
申请日：2024-07-05
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/764 , G06T3/4007 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种面向医学图像分类的无源域自适应方法及系统、电子设备，包括：在源域医学图像上，先监督训练含编码器与分类器的模型；接着，该模型处理无标签目标域图像，提取特征并预测类别概率。利用预测概率优化高斯混合模型，按模型分布将目标图像分类为类源域与目标特定类。基于类源域特征，定义类中心。通过图像增强获取新样本，与原图一同输入模型，提取特征并预测。结合预测概率与特征计算损失，迭代优化直至收敛。最后，用微调后的模型预测目标域图像，输出分类结果。本申请采用无源域自适应策略，避免了跨中心的数据隐私和数据安全的问题。
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公开(公告)号：CN116797572A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310755346.1
申请日：2023-06-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G16H30/20 , G16H30/40 , G06T3/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据的类风湿关节炎活动度分级装置，主要包括：影像预处理模块，用于将病例的多张关节影像转换为影像特征；提取模块，用于使用TransformerD提取全部关节影像特征；优化影像表征模块，用于获得对应影像的病变分类预测和影像整体的疾病分级预测，并与对应病变标签计算第一交叉熵损失；其他模态特征提取模块，用于使用MLP提取其他模态特征并增强；特征融合模块，用于使用TransformerP对上述各模态特征进行交互和融合，获得多模态数据的疾病分级预测，并与真实分级标签计算第二交叉熵损失；损失函数优化模块，用于训练疾病活动度分级预测网络；疾病分级预测模块，用于给定病例的关节影像和其他模态数据，分级预测网络输出该病例疾病活动度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116596832A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310129544.7
申请日：2023-02-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种面向医学图像分割的单一域泛化方法，本发明基于对跨中心的医学图像特性观察，采用弱增强以模拟域偏移，并实施基于域不变表征学习的单一域泛化策略，提升模型的跨中心的泛化能力和分割精度，避免了医学数据的隐私保护和高标注代价问题；本发明提出双分支一致性网络，通过该网络可以充分学习跨域不变表征，以提升模型的泛化能力；本发明提出特征指导白化模块，通过改模块可以促使模型关注语义信息而忽略风格信息，提升模型的表达能力，进一步提升模型跨中心的泛化能力和分割精度。
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公开(公告)号：CN116502882A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310788030.2
申请日：2023-06-30
Applicant: 杭州新中大科技股份有限公司 , 浙江大学 , 杭州浩联智能科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0633 , G06Q10/10 , G06Q50/08 , G06F18/25
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于多模态时序信息融合的工程进度确定方法及装置。其中，方法包括：获取当前工程进度信息，以及与各所述工程进度信息对应的历史工程进度信息；分别根据各所述当前工程进行信息，以及与各所述当前工程进度信息对应的历史工程进度信息确定各时序工程特征；将各所述时序工程特征输入至基于维度解耦的多模态融合模块中，得到融合后的多模态时序信息；根据所述融合后的多模态时序信息确定当前工程进度。本发明实施例的方案，可以基于施工现场的多模态信息进行工程进度的准确确定。
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公开(公告)号：CN112948578A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110124340.5
申请日：2021-01-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种DGA域名开集分类方法、装置、电子设备及介质，包括：获取待分类的DGA域名；将所述DGA域名分别分割为字符粒度的元素和单词粒度的元素；对所述字符粒度的元素和所述单词粒度的元素分别进行哈希计算，得到字符级别整数编码和单词级别整数编码；将所述字符级别整数编码和单词级别整数编码输入基于自注意力的DGA域名检测网络中，得到域名属于各已知DGA域名家族的概率；采用深度开集分类方法，根据所述概率，识别属于未知DGA域名家族的域名，得出分类结果。
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公开(公告)号：CN106693345A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611097849.0
申请日：2016-12-03
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: A63B71/06 , A63B24/0003 , A63B24/0062 , A63B24/0075 , A63B71/0669 , A63B2024/0015 , A63B2071/0625
Abstract: 本发明公开了一种俯卧撑标准计数管理系统，包括数据处理模块、建模模块、通信模块、摄像模块、测距模块、显示模块和计算机模块；摄像头拍摄测试者，将图像信息传输给数据处理模块，数据处理模块处理图像信息，得到测试者的身高、臂长信息，根据SQLite数据库中已经存在的训练集，通过机器学习算法计算出测试者在做标准俯卧撑时，胸部和腰部下降后距地的最高高度，并对俯卧撑不标准的情况进行分类；测距模块利用两组测距模块分别测试胸部和腰部距地的高度，当距离均小于相应的最高高度时，算作标准计数一次，否则不计数，并判断不标准的原因。本发明器械简单便携，开销少，解决了现在俯卧撑训练不标准，训练管理效率低和主观因素干扰的问题。
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公开(公告)号：CN104765779A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510124279.9
申请日：2015-03-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YAGO2s的专利文档查询扩展方法，按以下步骤进行：第一步：从专利数据集中获取内容并分析得到专利文档概念术语；第二步：将专利文档进行分类；第三步：构建专利文档索引；第四步：基于改进TF-IDF方法构建专利文档领域概念词典；第五步：查询输入分析及构建；第六步：根据查询输入的国际专利分类对应的领域概念词典对初始查询进行查询扩展；第七步，将YAGO2s作为外部查询扩展源，进行语义概念查询扩展，产生初始查询的扩展概念；第八步：查询重构，组成最终查询。本发明结合专利文档的特点，对查询进行语义分析，对初始查询概念进行扩展，其能有效地理解用户的查询意图，提高了检索的性能。
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