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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：CN115357909A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211279030.1
申请日：2022-10-19
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: 本发明提供了一种用于代码漏洞检测的全局信息感知图神经网络系统，包括关系代码表示模块和全局信息感知模块；关系代码表示模块在图卷积神经网络信息聚合过程中添加边类型信息，用边类型信息丰富节点特征表示，并使用注意力机制增强节点特征；全局信息感知模块在图卷积神经网络中使用大核卷积和小核卷积分别提取代码属性图中的全局特征和局部特征，学习更抽象高级的图表征用于代码漏洞分类。本发明的有益效果是：本发明能缓解传统图神经网络难以有效捕获大图图表征的缺陷，有效地学习代码量大的函数的代码属性图的向量表示并提升漏洞检测的准确率和F1指标。
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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：CN114429109B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210354868.6
申请日：2022-04-06
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)
IPC: G06F40/169 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于评论有用性的自动用户评论摘要的方法，包括依次执行以下步骤：步骤1：预处理；对评论文本进行词形还原；步骤2：评论有用性预测；提取可能会影响评论有用性的特征，用所提取的特征来刻画评论，并使用随机森林分类模型预测评论的有用性；步骤3：基于二元词语的情感‑话题建模；向传统二元词语话题模型中加入情感变量，为评论同时建模话题和情感；步骤4：多要素话题和评论排序。本发明的有益效果是：1.本发明的方法可有效利用一些忽略的重要的评论特征辅助评论有用性预测、辅助后续的排序摘要任务；2.本发明的方法的话题的排序可以节约开发者的时间。
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公开(公告)号：CN112819052A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110094267.1
申请日：2021-01-25
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: 本发明涉及机器视觉技术领域，公开了一种多模态细粒度混合方法、系统、设备和存储介质，所述多模态细粒度混合方法包括：从多模态图文数据中提取数据特征，并获取数据特征的各个组成成分；数据特征包括视觉区域特征和文本单词特征；对数据特征的各个组成成分的模态信息进行细粒度分类，得到分类结果；根据分类结果，对各个组成成分进行来自模态内和模态间的信息融合，得到融合特征。本发明实施例提供的多模态细粒度混合方法在多模态细粒度混合时不以模态为单位进行，考虑到了各模态中不同组成成分的特点，所处上下文环境的差异，选择对应的合适的交互方式，可以使得多模态模型在利用多模态数据互补的特点的同时，避免不相关信息的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119889451A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411684130.1
申请日：2024-11-22
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)
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于图卷积神经网络的合成致死基因对预测方法、装置、终端及介质。合成致死基因对预测方法包括：基于蛋白质结构数据获取蛋白质的结构特征；基于蛋白质序列数据获取蛋白质的序列特征；基于蛋白质‑蛋白质相互作用网络获取蛋白质的功能特征；将蛋白质的结构特征、序列特征和功能特征进行合并与标准化，获得蛋白质的主要生成基因的基因特征；获取基因间的相互作用，以基因间的相互作用和基因特征训练基于图卷积神经网络的合成致死基因对预测模型；基于训练好的合成致死基因对预测模型获得每个基因的最终特征表示，根据最终特征表示预测两个基因是否为合成致死基因对。该方法提高了特征提取的效率和对基因相互作用的预测能力。
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公开(公告)号：CN119886379A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510370813.8
申请日：2025-03-27
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) , 深圳量旋科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应先验概率的量子纠错码置信传播译码方法、系统及终端，所述方法包括：通过指数加权平均方法对量子比特的每种泡利错误发生的先验概率进行自适应更新，以进行每轮迭代的动态初始化；根据和积算法更新校验节点传递至与所述校验节点连接的所有邻接变量节点的消息，得到更新后的水平消息；根据和积算法更新变量节点传递至与变量节点连接的所有邻接校验节点的消息，得到更新后的垂直消息；基于先验信息、更新后的水平消息以及更新后的垂直消息，计算后验信息以得到对真实错误的估计。本发明通过自适应地调整先验信息，提高了高简并量子码的译码精度和收敛速率，同时维持计算复杂度的不变，有利于容错量子计算的工程化实现。
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公开(公告)号：CN119855480A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411982252.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 深圳量旋科技有限公司 , 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: 本发明公开了一种蓝宝石衬底通孔、超导量子芯片制造方法及超导量子芯片。所述蓝宝石衬底通孔制造方法包括：清洗并干燥蓝宝石衬底；将清洗并干燥后的蓝宝石衬底固定于三维定位平台上，该三维定位平台用于根据预定的加工位置移动所述蓝宝石衬底，以实现相对加工的贝塞尔光束纳米级的位移；通过飞秒激光光源系统，按照预设的激光工艺参数，发射贝塞尔光束，并按照预设的激光扫描路径，使贝塞尔光束聚焦至蓝宝石衬底待加工通孔的至少一个位置，对所述至少一个位置进行通孔加工。本发明解决了蓝宝石衬底上难开通孔的问题，满足了超导量子芯片中蓝宝石衬底上通孔高质量要求，为未来超导量子比特大规模扩展的实现提供了解决方案。
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公开(公告)号：CN119855479A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411986621.1
申请日：2024-12-26
Applicant: 深圳量旋科技有限公司 , 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: 本发明公开了一种约瑟夫森结、超导量子芯片制备方法及相关产品。所述约瑟夫森结的制备方法包括：在衬底上旋涂第一层光刻胶并烘烤；再次旋涂第二层光刻胶并烘烤；对第一层光刻胶和第二层光刻胶进行曝光并在曝光后显影，在第一层光刻胶和第二层光刻胶中形成交叉形间隙的图案；对显影后的衬底使用等离子体对交叉形间隙中残留的光刻胶进行清洗；然后再把衬底放入TMAH溶液中浸泡以去除交叉形间隙处残留的光刻胶；在交叉形间隙中蒸镀相互交叉的金属沉积层；剥离剩余的第一层光刻胶和第二光刻胶，得到约瑟夫森结。本发明在基本不影响阻挡层光刻胶侧壁尺寸的情况下，可很好地去除交叉形间隙残留的光刻胶，提高了约瑟夫森结的制备质量和超导量子芯片的性能。
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公开(公告)号：CN119028436B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202410945326.5
申请日：2024-07-15
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: G16B25/00 , G16B5/00 , G16B40/00 , G16B30/10 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于异构网络的多物种蛋白质功能预测方法及系统，所述方法包括：使用ESM‑2模型对蛋白质序列进行特征提取，得到序列特征；构建蛋白质的结构接触图，基于图卷积和层次图池化的结构模型对结构接触图训练，提取结构特征；将序列特征和结构特征进行拼接，根据PPI网络和同源相似性网络构建跨物种的异构网络；在训练阶段，使用结构特征和序列特征在异构网络上传播，并在传播时使用图注意力机制更新节点向量；在预测阶段，加入训练集的GO标签进行网络传播，将蛋白质表示和GO标签的传播结果进行线性组合，得到最终的GO标签预测概率。本发明提高了多物种蛋白质功能预测的预测效果，实现了功能标签的跨物种传播。
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