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公开(公告)号：CN111462817A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010221082.8
申请日：2020-03-25
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: 本发明公开了一种分类模型构建方法、装置、分类模型及分类方法。所述分类模型构建方法通过构建初始分类模型，在初始分类模型中引入生成层、选择层和比较层，并通过在基因表达谱训练数据集中随机选择两个样本，对生成层、选择层和比较层进行训练和更新，得到目标分类模型，使得可利用生成层，根据基因表达谱数据中任意两个样本生成新的样本，利用选择层，根据新的样本各个特征的权重选择若干个样本特征，利用比较层，根据从所有样本特征中选择的若干个目标特征对新的样本进行分类。本发明能够构建一种适用于基因表达谱的分类模型，实现增加基因表达谱数据的样本数量，缓解少样本特性带来的欠拟合问题，从而进一步提高基因表达谱数据的分类准确度。
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公开(公告)号：CN119865190A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510354109.3
申请日：2025-03-25
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) , 深圳量旋科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于动量置信传播的量子纠错码译码方法、系统及终端，所述方法包括：通过对数似然比表示各量子比特每种泡利错误发生概率的先验消息，根据所述先验概率向量得到初始化消息，根据初始化消息更新校验节点传递至所有相邻变量节点的消息，得到更新后的水平消息，根据更新后的水平消息和历史消息对每个变量节点的后验消息进行动态消息更新，得到更新后的后验消息，基于更新后的水平消息和所述后验消息，通过固定抑制方法计算出更新后的垂直消息，根据后验消息以得到对真实错误的估计，并输出结果。本发明在消息更新中引入动量项，得到基于动量消息传播的译码算法，使译码在高简并量子码上的译码精度和收敛速率得到大幅改善。
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公开(公告)号：CN118966387B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411463649.7
申请日：2024-10-21
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: G06N20/00 , G06F18/10 , G06V10/82 , G06N3/0985 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态的对比解码幻觉减轻方法、装置及终端，方法包括：获取目标初始数据，对所述目标初始数据进行多模态扰动处理，得到目标扰动数据，所述目标初始数据包括目标高清图像及其对应的目标文本提示词；将所述目标初始数据和所述目标扰动数据输入至目标模型，得到初始输出和幻觉输出，所述目标模型为大型视觉语言模型；对所述初始输出和所述幻觉输出进行对比解码，得到目标输出。本发明通过添加多模态的噪声，并将其与初始输出进行对比，从而校准模型的预测，减少生产错误信息的可能性。
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公开(公告)号：CN118982064A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411473105.9
申请日：2024-10-22
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: G06N3/098 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了去中心化的联邦学习方法、系统及相关设备，涉及计算机技术领域，包括：联邦学习的组织者和参与者加入区块链；组织者将参与者划分为普通节点和委员会节点；各节点基于区块链获取联邦学习任务配置信息和待训练的全局模型并进行本地模型更新获得前一轮次训练完成后的本地模型；普通节点对前一轮次训练完成后的本地模型进行训练获得当前轮次的本地训练模型并上传至区块链；委员会节点通过区块链获取本地训练模型以确定普通节点的贡献度评分及当前轮次训练完成后的全局模型，并确定委员会节点对应的贡献度评分；响应于触发委员会节点更新事件，组织者重新进行节点身份划分。如此，有利于提高联邦学习过程中模型训练的准确性。
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公开(公告)号：CN117895953B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410288538.0
申请日：2024-03-14
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: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种基于泡利算符解耦表示的置信传播译码方法及装置，方法包括：通过解耦表示描述泡利算符、校验矩阵以及差错矢量，并计算先验信息；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；根据所述和积算法更新变量节点传递至与所述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；基于所述先验信息、所述更新后的水平消息以及所述更新后的垂直消息，计算后验信息以得到对真实错误的估计；本发明提出了一种基于泡利算符解耦表示的置信传播（BP）译码方法，提高了量子纠错的置信传播译码精度和收敛速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118249980A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410399028.0
申请日：2024-04-03
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: 本发明公开了一种基于同态加密和安全外包矩阵的隐私保护机器学习方法及装置，方法包括：由密钥生成中心KGC基于同态加密算法的KeyGen函数进行初始化，生成公钥pk、私钥sk和评估密钥evk，然后将初始化参数parmas、公钥pk和评估密钥evk发送给云服务方S，将初始化参数parmas、私钥sk和公钥pk发送到客户端C；客户端C基于同态加密算法的Enc函数完成矩阵数据的打包和加密，并将加密后的密文传输至云服务方S；云服务方S通过基于同态加密技术的安全矩阵运算方法对接收到密文进行安全矩阵运算，得到密文结果；云服务方S将经过安全矩阵运算得到的结果密文发送回客户端，客户段对收到的密文进行解密。通过本发明可以安全高效的完成隐私保护的计算。
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公开(公告)号：CN118248206A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410222705.1
申请日：2024-02-28
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: 本发明公开了一种基于异构网络的药物靶标关联预测方法及装置，方法包括：获取药物之间的相似性矩阵和靶点之间的相似性矩阵，通过结合药物靶点关联二部图网络构建异构网络；通过图注意网络层提取不同层的节点嵌入，并提取各节点嵌入对应的核矩阵；基于多核融合策略获得最终药物嵌入向量和最终靶点嵌入向量，并将所述最终药物嵌入向量和所述最终靶点嵌入向量输入双拉普拉斯正则化最小二乘法模型，预测及输出药物和靶点之间的关联结果。本发明在药物靶标关联预测领域，结合了图注意力网络、多核学习方法、双拉普拉斯正则化最小二乘法框架构建链路预测模型，有效补充了节点信息丰富度，提高预测性能。
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公开(公告)号：CN115577273B
公开(公告)日：2024-04-26
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：CN117895953A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410288538.0
申请日：2024-03-14
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: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种基于泡利算符解耦表示的置信传播译码方法及装置，方法包括：通过解耦表示描述泡利算符、校验矩阵以及差错矢量，并计算先验信息；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；根据所述和积算法更新变量节点传递至与所述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；基于所述先验信息、所述更新后的水平消息以及所述更新后的垂直消息，计算后验信息以得到对真实错误的估计；本发明提出了一种基于泡利算符解耦表示的置信传播（BP）译码方法，提高了量子纠错的置信传播译码精度和收敛速率。
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公开(公告)号：CN117454133B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311777546.3
申请日：2023-12-22
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)
Abstract: 本发明公开了一种数据库参数配置方法及相关设备，所述方法包括：构建参数生成模型和模型参数更新模型并对其进行训练，从参数生成模型中得到数据库参数；根据数据库参数对数据库进行参数配置，参数配置完成后进行性能测试，生成奖励函数，根据奖励函数训练模型参数更新模型的参数，根据参数更新参数生成模型的参数，直至模型达到收敛条件生成最终决策树，将内部性能指标输入到最终决策树得到数据库目标参数，根据数据库目标参数对数据库进行配置，并通过最终决策树中的路径生成数据库目标参数的解释；本发明在能得到最优的参数配置，提高了数据库性能的同时，还能帮助分析当前性能不好的原因，及时发现参数配置过程中出现的问题。
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