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公开(公告)号：CN115577273A
公开(公告)日：2023-01-06
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：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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN119338013B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411887056.3
申请日：2024-12-20
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: G06F16/332 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种多模态模型视觉感知能力探测方法及终端，所述方法包括：获取多张检测图像，检测每张所述检测图像之中包含的对象；针对每张所述检测图像，均根据包含的对象构建正向提示答案对和负向提示答案对，以构成探测数据集；获取待探测模型，根据所述探测数据集探测所述待探测模型的性能，输出探测结果。本发明通过针对每个图像构建正向提示答案对和负向提示答案对，不仅简化了问题的构造，同时也要求模型在理解图像内容及其语境时不能仅依赖随机猜测，迫使模型需要正确理解图案和问题才能得到较好的探测结果，有效解决了在进行探测时，对部分模型无法准确的衡量模型的能力的问题。
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公开(公告)号：CN119768035A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411975665.4
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: 本发明公开了一种空气桥制备方法及量子芯片，应用于量子技术领域，包括：在基底的表面设置第一光刻胶层；在第一光刻胶层的表面设置第二光刻胶层；第二光刻胶层的粘度小于第一光刻胶层的粘度；基于第一光刻胶层与第二光刻胶层的叠层光刻胶结构制备桥撑；基于桥撑制备空气桥。通过使用两层光刻胶的叠层结构制备桥撑，其中位于下层不与空气桥直接接触的第一光刻胶层的粘度较大，可以起到良好的支撑作用，保证空气桥具有大跨度，高尺寸；位于上层与空气桥直接接触的第二光刻胶层的粘度较小，可以有效减少桥撑的内部应力，从而避免在去胶后空气桥因应力的变化导致的形变、断裂等问题，保证空气桥具有良好的形貌。
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公开(公告)号：CN119028436A
公开(公告)日：2024-11-26
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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公开(公告)号：CN118981372A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410987081.2
申请日：2024-07-23
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并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法，方法包括下述步骤：当操作系统启动时，获取非统一内存访问架构中的节点信息及任务信息；将非统一内存访问架构的资源问题视为带位置约束的背包问题，采用并行自适应拍卖算法进行优化求解，得到分配结果。本申请将经济学理论和计算机科学进行结合，在拍卖机制下使任务对资源进行自主竞标，同时将问题有效分解为独立的并行计算子问题，使得各任务的出价策略相互独立，实现内存资源的更有效且高效分配；在对资源进行自主竞标时，本发明将DQN模型与拍卖机制下的广告主策略求解相结合，提高了DQN模型的稳定性，实现了任务基于本地信息的自主决策，从而实现分散、高效的资源分配。
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