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公开(公告)号：CN112635294A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011524714.4
申请日：2020-12-22
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: H01J65/04
Abstract: 本发明公开超高亮度真空紫外灯，包括石英保护件和具有依次连通的过渡接头、石英短管和长管、小直径石英管的紫外灯本体；小直径石英管的孔径小于石英短管和长管的孔径；过渡接头的金属管端能接入气体，石英长管是气体被激发到等离子体态的起始场所；石英长管的自由端开有孔，该孔与石英长管的内部通道连通；石英保护件与紫外灯本体相连，石英长管的自由端伸入石英保护件内。紫外灯本体中小直径石英管的孔径小于石英短、长管的孔径，形成独特的流导梯度，等离子体态气体会在流经石英长管底部的小孔后被汇聚，且灯中本有气压上高下低的特征，电离过程很难传播至灯管上方，使绝大多数等离子体集中在石英保护件内，进入超高亮度模式，释放巨量光子。
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公开(公告)号：CN112613608A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011504906.9
申请日：2020-12-18
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本申请公开了一种强化学习方法及相关装置，其中，所述强化学习方法使用的正则化项为基于样本的正则化项，所述基于样本的正则化项包括所述目标智能体执行不同动作的额外奖励，其定义了探索行为的可取程度，且建模了所执行动作之间的相互影响，利用所述基于样本的正则化项进行强化学习时无需计算概率密度函数，有利于提升强化学习的效率，特别是提升针对复杂策略的强化学习效率。另外，利用所述基于样本的正则化项进行强化学习可以利用动作空间的几何信息，且可以与更广泛的策略结构兼容。
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公开(公告)号：CN106971203B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710205410.3
申请日：2017-03-31
Applicant: 中国科学技术大学苏州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于走路特征数据的身份识别方法，包括步骤：对采集的三轴加速度数据进行分段，将一段连续的动作分解成时间连续的固定长度的数据片段；对每一数据片段分别在时域和频域中计算特征；用预先训练好的分类器对每个段的特征进行分类；对一定数量连续的数据片段的识别结果进行汇总，得出身份识别结果。可以通过随身携带的智能手机采集走路数据，提取出用于分类的特征，然后利用训练好的分类器对采集的走路数据进行分类，从而识别当前使用者的身份。有效节约了设备的成本，同时又达到了很好的识别效果。
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公开(公告)号：CN118761368B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411253234.7
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F30/337 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06N3/126 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种电路遗传进化方法，可以应用于算术逻辑电路优化技术领域。该方法包括：将基因序列模型中的电路基因作为局部搜索算子的初始状态信息；利用目标案例集合对强化学习代理任务的初始状态进行反复重启进而完成对局部搜索算子的设计，利用局部搜索算子对基因序列模型的局部结构进行优化；基于多粒度遗传变异因子设计全局搜索算子，利用全局搜索算子对局部结构优化后的基因序列模型进行全局结构优化；利用基于深度神经网络的混合学习评估模型对全局结构优化后的基因序列模型进行筛选，得到电路基因更新后的基因序列模型；迭代进行局部结构优化操作、全局结构优化操作以及筛选操作，直到满足预设训练条件，得到结构优化后的目标电路。
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公开(公告)号：CN118427974A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410661123.3
申请日：2024-05-27
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车火灾仿真系统及方法，其中方法包括：汽车基本结构构建模块、汽车材料火灾特征获取模块、汽车火灾CFD仿真模块和汽车火灾特征数据处理模块；汽车基本结构构建模块，用于获取电动汽车的结构模型和空间布局，构建电动汽车基本结构；汽车材料火灾特征获取模块，用于获取电动汽车火灾仿真过程中各个部件的物性参数；汽车火灾CFD仿真模块，用于根据各个部件的物性参数和电动汽车基本结构，对电动汽车进行火灾过程的仿真；汽车火灾特征数据处理模块，用于对电动汽车火灾仿真后的情况进行数据分析。本发明利用电动汽车三维模型、电动汽车物性参数库、火灾计算仿真单元、全尺寸验证库等构件，实现电动汽车火灾的精确仿真。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118350379A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410787492.7
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开一种提升知识系统中自然语言处理准确性的方法、设备及介质，方法包括：步骤1，将待处理知识系统的自然语言构建为待补全知识图谱；步骤2，获取每个三元组的语义模式；步骤3，用语义模式对三元组填充合适的词获得多个语义完整的候选句子；步骤4，添加提示句得出将任务形式转为掩蔽语言建模预训练任务的多个带有完整语义的提示句作为正、负训练样本；步骤5，将正、负训练样本输入预训练语言模型，用交叉熵损失训练预训练语言模型直到满足训练条件；步骤6，用训练好预训练语言模型补全待补全知识图谱；步骤7，处理补全后的知识图谱得出处理结果。该方法提升了智能知识系统中对应知识图谱的自然语言处理的准确性。
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公开(公告)号：CN118036655A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410446003.1
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开一种提升图神经网络节点预测准确性的方法、设备及介质，方法包括：步骤1，获取图神经网络属性图的节点属性、图结构数据矩阵、节点标签数据矩阵，根据节点属性的数据模态选择对应的预训练大模型；步骤2，用图结构数据矩阵和节点标签数据矩阵计算出K跳标签；步骤3，根据K跳标签计算反标签，用反标签微调所选择预训练大模型参数的同时固定图神经网络参数；步骤4，固定微调后预训练大模型参数，向该预训练大模型输入节点属性，推理并存储相应的低维节点特征向量；步骤5，基于原始的节点标签数据矩阵训练图神经网络，用训练后的图神经网络按得出的低维节点特征向量和图结构数据矩阵进行节点属性预测。该方法能提升节点预测准确性。
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公开(公告)号：CN113360605B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202110698612.2
申请日：2021-06-23
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于主题实体语境迭代优化的全局实体链接方法，包括：步骤1，以预先训练好的主题实体迭代语境细化模型，对包含多个指称的文档和包含多个候选实体的知识图谱进行实体链接处理；步骤2，所述主题实体迭代语境细化模型处理过程中，对知识图谱中每个指称的候选实体进行迭代优化打分，最终选择得分最高的候选实体作为实体链接的结果。该方法计算效率高，性能优异。
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公开(公告)号：CN115809686B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310053879.5
申请日：2023-02-03
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种提升循环图结构数据处理系统处理效率方法、设备及介质，属于图结构数据处理领域，方法包括：步骤1，训练循环图结构数据处理系统的循环图神经网络；步骤2，分别存储每个节点的历史节点均衡表示与历史辅助变量，并通过采样子图方式更新历史节点均衡表示与历史辅助变量；步骤3，在子图消息传递中，用历史节点均衡表示与历史辅助变量近似子图外的精确节点均衡表示与精确辅助变量；步骤4，通过精确辅助变量求出随机梯度并优化循环图神经网络参数，直到完成训练；步骤5，用训练好的循环图神经网络处理图结构数据。该方法通过子图近似随机梯度，只需计算子图节点的均衡表示与梯度，极大提升处理效率，减少了内存和计算开销。
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公开(公告)号：CN115809686A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202310053879.5
申请日：2023-02-03
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种提升循环图结构数据处理系统处理效率方法、设备及介质，属于图结构数据处理领域，方法包括：步骤1，训练循环图结构数据处理系统的循环图神经网络；步骤2，分别存储每个节点的历史节点均衡表示与历史辅助变量，并通过采样子图方式更新历史节点均衡表示与历史辅助变量；步骤3，在子图消息传递中，用历史节点均衡表示与历史辅助变量近似子图外的精确节点均衡表示与精确辅助变量；步骤4，通过精确辅助变量求出随机梯度并优化循环图神经网络参数，直到完成训练；步骤5，用训练好的循环图神经网络处理图结构数据。该方法通过子图近似随机梯度，只需计算子图节点的均衡表示与梯度，极大提升处理效率，减少了内存和计算开销。
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