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公开(公告)号：CN109163973A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811165199.8
申请日：2018-09-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01N3/08
Abstract: 本发明公开了一种薄壁管试样加载装置，涉及裂纹扩展测量领域，包括夹具与套管，所述夹具由第一半圆柱体、第一正方体、第二半圆柱体和第二正方体组成，所述第一半圆柱体一端与所述第一正方体一面固定连接，所述第二半圆柱体一端与所述第二正方体固定连接，所述套管包括第一半套管和第二半套管，所述第一半套管套接于所述第一半圆柱体上，所述第二半套管套接于所述第二半圆柱体上。本发明通过合理的夹具设计使得薄壁管试样在开裂过程中不发生大的塑性变形，半套管的设计有效预防电偶腐蚀对裂纹扩展的影响，同时可以根据薄壁管试样的尺寸相应的改变夹具和半套管尺寸，通用性强。
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公开(公告)号：CN104182457B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201410334425.6
申请日：2014-07-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种在社交网络中基于泊松过程模型的事件流行度预测方法，步骤：第一步，选取样本事件，并获取样本事件的微博传播链；第二步，用户影响力计算并筛选影响力大的作为关键用户，而将剩下的用户标记为非关键用户；第三步，将关键用户带来的转发微博过程建模为泊松过程模型，而对非关键用户带来的转发微博过程简单处理；第四步，使用样本事件的信息来学习和估计关键用户的泊松过程模型的参数以及非关键用户的参数；第五步，给定一个已知一定时间长度的演化信息的新的事件，根据第三步中的模型来预测它在未来某时刻的流行度。本发明能在微博事件发生的初期给出比较好的流行度预测，将为合理引导事件的发展提供非常有效的帮助。
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公开(公告)号：CN105608454A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510968301.8
申请日：2015-12-21
Applicant: 上海交通大学 , 中国太平洋保险(集团)股份有限公司
CPC classification number: G06K9/3258 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开一种基于文字结构部件检测神经网络的文字检测方法及系统，所述方法在深度卷积神经网络中构建文字结构部件检测层，所述文字结构部件检测层对文字结构部件进行检测，从而实现文字区域定位和分割。在文字结构部件检测层中，构建是多个文字结构检测器，对某一类文字结构使用单独的文字结构检测器进行检测，提高了文字结构检测的准确性和独特性。本发明以文字结构部件检测的深度学习网络对文字结构特征的强提取能力为出发点，针对中文字结构特征做了专项检测，因此具有更高的主动性和精确性。
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公开(公告)号：CN105550901A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510968255.1
申请日：2015-12-21
Applicant: 上海交通大学 , 中国太平洋保险(集团)股份有限公司
IPC: G06Q30/02
CPC classification number: G06Q30/0202
Abstract: 本发明公开一种基于少量用户评价的物品流行度与喜好度联合预测系统，包括：数据准备模块，将用户的原始评价数据预处理，生成用户-物品评分矩阵、物品流行度向量；特征建模模块，生成用户对不同物品的喜好特征矩阵、物品属性特征矩阵、物品属性矩阵与流行度的回归系数向量；预测模块，把少量关键用户的喜好特征矩阵、对新物品的评价，映射为该新物品的属性特征向量，使用新物品的属性特征向量与线性预测系数相乘得到未来流行度预测结果。本发明仅采用少量具有显著区分度的“关键”用户的评价来对新物品流行度和新物品在全体用户中喜好度进行联合预测，提高运行速度，减少时间代价，并保证预测的准确度。
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公开(公告)号：CN103092956B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310018004.8
申请日：2013-01-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种社交网络平台上话题关键词自适应扩充的方法及系统。本发明通过分析社交网络信息内容中词之间的相关性，提取隐含和相关话题的关键词建立关键词扩充词汇库。该方法通过标注少量的关键词建立种子关键词库，增量自反馈收集样本信息建立语料库，通过样本信息获取词频，利用词频和多层过滤算法得到与种子关键词相关性高的相关词语，最后选择合适的词汇加入到关键词扩充库中。本发明区别于传统的网页类关键词扩充机制，这种方法是建立在社交网络信息内容的特点上，对关键词的选择具有更高的灵活性和自适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104182457A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410334425.6
申请日：2014-07-14
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06F16/951 , G06Q10/04 , G06Q50/01
Abstract: 本发明提供了一种在社交网络中基于泊松过程模型的事件流行度预测方法，步骤：第一步，选取样本事件，并获取样本事件的微博传播链；第二步，用户影响力计算并筛选影响力大的作为关键用户，而将剩下的用户标记为非关键用户；第三步，将关键用户带来的转发微博过程建模为泊松过程模型，而对非关键用户带来的转发微博过程简单处理；第四步，使用样本事件的信息来学习和估计关键用户的泊松过程模型的参数以及非关键用户的参数；第五步，给定一个已知一定时间长度的演化信息的新的事件，根据第三步中的模型来预测它在未来某时刻的流行度。本发明能在微博事件发生的初期给出比较好的流行度预测，将为合理引导事件的发展提供非常有效的帮助。
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公开(公告)号：CN101963918B
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201010519516.9
申请日：2010-10-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种电信技术领域的实现CPU/GPU异构平台的虚拟执行环境的方法。利用动态二进制翻译技术使得程序运行在X86CPU和NVIDIA GPU混合架构上，并且利用动态二进制翻译技术来收集程序的静态信息和动态信息，利用这些信息寻找程序执行嵌套的循环、循环之间的依赖关系和进出热块的数据流；执行中分两阶段实施：第一阶段、收集信息和优化热块，并存储到文件中；第二阶段、生成包含串行指令和并行指令的混合程序，执行含有混合指令的程序。本发明的优点是在不修改程序源代码的情况下，利用了动态二进制翻译技术使得传统的串行程序可以运行在CPU/GPU异构多核架构上，并且可以利用GPU实现程序执行的加速。
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公开(公告)号：CN102571486A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110419267.0
申请日：2011-12-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BoW模型和统计特征的流量识别方法，该方法采用了BoW模型，配合提出的特征提取方法，训练采集到的网络流量特征，从而获得每一个网络类别所对应的特征向量。对于新来的网络流量，同样能够通过提取其流量特征，利用BoW建模得到其相应的特征向量，然后依次与先前建立好的每一个网络类别的特征向量进行比较，取匹配度最高的特征向量所对应的类别作为新来的网络流量的分类标签。本发明使用的BoW方法是结合了非监督的k-means聚类方法以及有监督的K-近邻方法，因而更适合于进行多分类。由于Bow模型对于空间位置不敏感，因而在提取特征时不需要按照特征的时序进行排列，方便进行处理。
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公开(公告)号：CN102571484A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110418586.X
申请日：2011-12-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种检测网络水军以及找到网络水军的方法，首先建立蜜罐帐号；通过帐号管理模块对所有蜜罐帐号进行统一筹划，确定蜜罐帐号的发帖和关注策略；从收集的帐号中检测机器人帐号；帐号特征模块对帐号特征向量进行描述，这个向量包括多维；帐号检测模块对收集的帐号，根据帐号特征向量符合机器人帐号特性的多少来检测网络水军；利用检测出来的机器人帐号找到更多的机器人帐号和水军。本发明能够从社交网络中找到更多的机器人帐号或者水军帐号，确定水军军团分布。
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公开(公告)号：CN101847195B
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201010210246.3
申请日：2010-06-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F21/22
Abstract: 一种信息安全技术领域的基于Cache时间特性的防御攻击方法，通过对二进制代码进行加密，得到加密程序；然后以基本块为单位逐条解释加密程序并依次提交进行中间表示转化处理，得到中间表示数据；当中间表示数据中包含访问内存指令时，则在该中间表示数据的基本块的中间表示中注入冗余指令后进行翻译处理，得到可执行指令并发送至硬件进行执行。本发明采取边执行，边修改的动态策略，大大提高了执行效率；可以直接应用于现有的加密程序，用户无需对源程序进行更改即可直接进行应用。
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