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公开(公告)号：CN115577273A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202210970095.4
申请日：2022-08-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种基于对比学习的单细胞数据聚类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过预先构建的特征提取模块确定待聚类单细胞数据的正视图对并提取所述正视图对的特征；通过预先构建的对比学习模型将所述特征进行对比学习，获得所述待聚类单细胞数据的高阶表示，并对所述高阶表示进行聚类分析以获得所述待聚类单细胞数据的聚类分析结果。如此，通过特征提取、对比学习获得了待聚类单细胞数据的高阶表示，解决了当前单细胞测序数据高维稀疏、种群间不平衡以及测序过程经常发生drop‑out事件的问题。
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公开(公告)号：CN115499247A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211432463.6
申请日：2022-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 暨南大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于零知识证明的属性凭证验证方法及装置，方法包括：构造属性凭证；签发属性凭证，用户向作为签发者的可信第三方提出属性凭证申请；签发者生成每个用户唯一的随机盐值，签发者对已认证的属性信息和随机盐值进行凭证签发；验证属性凭证，用户从安全信道中获取验证者所需的验证约束条件，用户使用凭证证明生成模块生成对应的零知识的属性值消息，用户将零知识的凭证证明消息通过可信信道发送给验证者；验证者在收到用户发来的凭证证明消息后对消息内容进行解析，验证凭证证明的正确性和有效性。本发明具有保护用户数据隐私和细粒度验证策略的优点，同时以比较低的交互次数和交互通信量完成凭证的签发和证明。
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公开(公告)号：CN114553394B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210424254.0
申请日：2022-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了基于多密钥全同态方案的补码运算器及运算方法，运算器包括多密钥全同态加法运算器、多密钥全同态减法运算器、多密钥全同态乘法运算器和多密钥全同态除法运算器；所述多密钥全同态加法器由多密钥全同态0‑类加法器构成；所述多密钥全同态减法器由多密钥全同态0‑类加法器与多密钥全同态取非器构成；所述多密钥全同态乘法器由多密钥全同态0‑类加法器、多密钥全同态1‑类加法器、多密钥全同态2‑类加法器和多密钥全同态与门构成；所述多密钥全同态除法器由多密钥全同态取补器、多密钥全同态CAS单元与多密钥全同态异或门构成。本发明构造了任意位的补码整数四则运算器，能够支持任意位的正负整数之间的四则运算，大大提高了MKTFHE方案的实用性。
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公开(公告)号：CN114418098A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210255131.9
申请日：2022-03-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供一种神经网络差量压缩方法、装置、电子设备及存储介质，该方法在获取到神经网络的两个相邻训练版本时，可为这些版本所包含的各网络层生成专用的量化参数，并利用这些量化参数为对应的网络层进行浮点参数量化处理，得到训练版本对应的整数版本，再利用这些整数版本替代训练版本进行差量数据计算及差量压缩。换而言之，本发明为神经网络模型的每一网络层设置了生成的专用的量化参数，可采用不同力度对每一网络层进行针对性量化，相较于全局量化策略额外考虑了神经网络模型不同网络层之间的参数取值差异，能够有效避免将整个网络的浮点数参数看作一个集合来确定全局的量化参数所导致的量化误差增大及模型的精度下降问题。
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公开(公告)号：CN116246699B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211105940.8
申请日：2022-09-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G16B20/00 , G16B40/00 , G06F16/36 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的合成致死预测方法、设备及存储介质，该方法包括：基于知识图谱卷积网络获得第一基因特征；根据合成致死相互作用网络获得第二基因特征；计算所述第一基因特征和所述第二基因特征的向量内积，预测基因对的合成致死概率。由此解决了当前需要人工设计基因特征，以及无法通过建模合成致死相互作用背后机制的问题，在提升基因对的合成致死预测性能的同时，还提高了模型的可解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113052203B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202110181592.1
申请日：2021-02-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种面向多种类数据的异常检测方法及装置。所述面向多种类数据的异常检测方法通过训练对抗学习网络，使对抗学习网络中的生成器拟合正常训练样本的分布以及学习正常训练样本的潜在模式，得到更新的对抗学习网络，根据训练过程中产生的重构误差构造更新的对抗学习网络中的异常评价函数，并将更新的对抗学习网络构建为异常检测模型，以利用异常检测模型对输入的检测数据进行异常检测，得到异常检测结果。本发明基于传统生成对抗学习模型的异常检测方法，通过引入模式分类器的思想，有效解决了检测数据与正常数据分布相近时异常检测难的问题，进一步提高了异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111291890B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010399728.1
申请日：2020-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种博弈策略优化方法、系统及存储介质，该博弈策略优化方法包括建立基于最大熵的策略递度算法步骤和多智能体最优反应策略求解步骤。本发明的有益效果是：本发明采用中心化训练和分散式执行的方式，提高动作估值网络的准确性，同时引入了全局基线奖励来更准确地衡量智能体的动作收益，以此来解决人博弈中的信用分配问题。同时引入了最大熵方法来进行策略评估，平衡了策略优化过程中的探索与利用。
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公开(公告)号：CN111260040A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010370070.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种基于内在奖励的视频游戏决策方法，包括以下步骤：S1、获取视频游戏模拟环境；S2、构建神经网络模型；S3、设计内在奖励模型；S4、将内在奖励模型与构建的神经网络模型结构结合；S5、通过模拟环境获取游戏的记录；S6、通过获取的游戏记录，更新神经网络模型；S7、循环训练神经网络模型直至收敛。本发明的有益效果是：较好的解决了三维场景中较为常见的缺乏环境反馈奖励值的问题。
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公开(公告)号：CN114896712B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202111488320.2
申请日：2021-12-07
Applicant: 中铁五局集团建筑工程有限责任公司 , 中铁五局集团有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)
Inventor： 张凤亮 , 刘洋 , 翦凝敏 , 谷东锴 , 石磊 , 董浩 , 丁习斌 , 李坤林 , 陈熙 , 吴边 , 韦骄原 , 樊志标 , 罗成 , 敖凌宇 , 杨波 , 王璐 , 李颖 , 华建成
Abstract: 本发明公开了一种基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化的结构损伤识别方法，包括对结构进行环境振动测试，采集加速度信号数据；对采集信号进行快速贝叶斯FFT模态识别，获得结构实测模态信息；建立有限元模型，参数化刚度矩阵；基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化构建损伤识别目标函数；设置正则化参数选取范围和迭代步长，对其中任一正则化参数采用群体智能优化算法求解目标函数；基于DP准则选取正则化参数，求解得到最优结构参数。本发明根据基准贝叶斯原理及稀疏正则化技术建立了实测模态参数与根据有限元模型计算的理论模态参数之间的拟合函数(即损伤识别目标函数)，并采用智能优化算法求解最优的结构参数，实现了结构损伤的定位与量化。
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公开(公告)号：CN112241468B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202010718382.7
申请日：2020-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/732 , G06F16/783 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供了一种基于多头目自注意力机制的跨模态视频检索方法、系统及存储介质，该跨模态视频检索方法包括视频编码步骤、文本编码步骤和联合嵌入步骤，本发明通过有监督训练的形式，充分利用训练多模态数据中的语义信息进行训练，同时引入多头目自注意力机制，捕捉视频和文本内部的细微交互，有选择性地关注多模态数据的关键信息来增强模型的表征能力，更好地挖掘数据语义，保证数据在原始空间和在共享子空间中距离的一致性。本发明的有益效果是：通过实验证明，本发明既可以有效保持数据在原始空间相似性，又能提高检索的准确率。
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