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公开(公告)号：CN110298024A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201810232937.X
申请日：2018-03-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种涉密文档的检测方法、装置及存储介质，该涉密文档的检测方法包括：对待检测文档进行分词处理，得到N个词；N为大于等于2的整数；通过循环神经网络模型在N个词中提取M个关键词；其中，M为小于N的整数；将M个关键词与涉密词库中的关键词进行匹配，若匹配率大于第一阈值，则确定待检测文档为涉密文档。本发明实施例提供的涉密文档的检测方法、装置及存储介质，提高了检测效率，且提高了检测的准确度。
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公开(公告)号：CN119398122A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411646618.5
申请日：2024-11-18
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F17/16 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于通用LoRA和领域专用LoRA多任务混合专家模型微调方法，通过整合通用专家和领域特定专家，并引入残差连接，以平衡模型对一般任务和领域特定任务的处理能力，提高性能和稳定性。本发明实现了参数高效的多任务学习和新领域适配。
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公开(公告)号：CN118095488A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410248758.0
申请日：2024-03-05
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06N3/084 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于端选择的联邦学习方法及系统，涉及联邦学习技术领域，该方法包括以下步骤：服务器将初始全局模型分发至多个客户端；通过端选择方法FedSTS对多个客户端进行优选，得到多个优选客户端；将多个优选客户端的梯度信息进行聚合，对初始全局模型参数进行更新，得到更新后的全局模型；将更新后的全局模型分发至多个优选客户端进行多次迭代直至收敛，得到最优全局模型。本发明采用压缩梯度作为聚类特征，不仅可以获得更好的聚类效果，而且在通信效率上也更高，通信成本更低。通过端分层算法对多个客户端进行分配，得到多个层，使得具有较低相似性的聚类有更多要选择的端，提高联邦学习的端更新效率，加快了收敛速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117972432A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410277222.1
申请日：2024-03-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F16/951 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种数据集的构建方法及装置，涉及深度学习领域。用于解决现有多模态数据集的构建因需要人工进行数据收集导致消耗大且数据质量较差的问题。该方法包括：选择将设定网站的中包括的多个类别的多个高排名产品确定为产品种子；通过至少包括文本分析和图像识别的多模态商品爬虫爬取每个所述产品种子的SKU库存量单位，得到每个产品种子的SPU标准化产品单元；按照层级结构逐层爬取每个产品种子的SPU的全部信息，得到每个产品种子对应的SPU所包括的全部SKU、以及SKU所对应的细粒度属性，对细粒度属性进行一致性注释得到每个产品种子的细粒度候选组。该方法推动了人工智能在医疗、农业、电商等领域的广泛应用。
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公开(公告)号：CN117877659A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311824002.8
申请日：2023-12-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G16H15/00 , G16H10/20 , G16H10/60 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种基于关键短语增强的医学报告生成方法及系统，针对现有技术中存在的关键异常识别难、生成报告的事实正确性差的问题，引入了一种媒介模态(即构建的短语手册)来促进细粒度的跨模态对齐，全面的考虑了医学图像的视觉特征、临床病史的内容偏好和写作风格生成完整准确的医学报告；短语手册可以指导模型提取细粒度的视觉特征，同时识别由于写作风格差异引起的同义句子，在语言生成和临床疗效指标方面均优于最新的基线方法。
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公开(公告)号：CN117708307A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410170139.4
申请日：2024-02-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/953 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种大语言模型微调和Adapter融合方法及装置，涉及深度学习领域。用于解决现有多模态数据集的构建因需要人工进行数据收集导致消耗大且数据质量较差的问题。该方法包括：从设定网络平台上收集多个问答数据集和对话数据集；对问答数据集和对话数据集分别进行LoRA‑adapter微调，依次得到问答大语言模型、问答负对数似然损失函数、对话大语言模型和对话负对数似然损失函数；得到问答数据集和对话数据集在理想状态下的理想损失函数、理想融合权重和第一理想参数；得到问答LoRA‑adapter的最佳参数、对话LoRA‑adapter的最佳参数和最佳融合参数；根据问答LoRA‑adapter的最佳参数、对话LoRA‑adapter的最佳参数和所述最佳融合参数得到通用LORA‑adapter。
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公开(公告)号：CN111812625A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010674882.5
申请日：2020-07-14
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种反无人机偷拍检测方法，包括如下步骤：S1：快速升空浮空器集群，实现低空广区域覆盖的自组通信网、监控网、监测网络低空轻型无人浮空器集群；S2：构建针对无人机通信协议无线空口数据采集框架，实现无人机与控制基站之间通信信号的自动采集以及逆向跟踪和解析；S3：边缘智能服务中心基于空中探测平台5G回传数据流量，提取了不同无人机FPV解析度下对应的流量特征；本发明构建了低空高机动性浮空器集群实验床，通过发射挂载有5G芯片的低空浮空器进行定向组网，实时采集待检测区域中空口无线信号，并利用5G链路将探测数据回传到边缘智能服务中心进行分析，形成无人机窥视的流量特征指纹，实现对无人机黑飞偷拍行为的快速检测。
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