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公开(公告)号：CN101667197A
公开(公告)日：2010-03-10
申请号：CN200910152876.7
申请日：2009-09-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘方法。利用流数据库管理系统的输入输出机制，将应用产生的原始数据流接入流数据库管理系统。在流数据库管理系统中建立数据流预处理应用环境，并将处理后的输出数据流传递给关联规则挖掘系统。使用关联规则挖掘系统时，用户通过设置滑动窗口大小、步长，关联规则的最小支持度、置信度及其相应的误差值确定关联规则查询条件。关联规则挖掘系统将产生的关联规则实时输出给外部设备。利用数据流上关联规则挖掘的现有研究及实现成果，提出基于滑动窗口的数据流关联规则方法，在已有的流数据库管理系统上，使用者可以根据应用需求选择合适的查询参数，获得最好的性能。
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公开(公告)号：CN101276436A
公开(公告)日：2008-10-01
申请号：CN200810061396.5
申请日：2008-04-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种利用基于关联规则的遗传算法进行仪表设计的方法。本发明是通过挖掘已有知识库中的元器件关联属性，并在遗传算法中的变异繁殖步骤中利用这些关联采取有针对性的遗传变异，从而提高遗传算法的收敛速度。本发明利用已有的专家知识以及将运算结果加入知识库，不断的扩大知识库的容量，使得在知识库中的仪表设计可行解进行关联规则挖掘的结果更加的可靠。本发明同时在对遗传算法最优解的求取过程中，按照关联规则的置信度进行有选择的变异，能够加快算法的收敛速度，从提高在实际运用中仪表设计系统计算最优仪表方案的速度，解决批量设计仪表方案时的用户长时间等待的问题。
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公开(公告)号：CN101272399A
公开(公告)日：2008-09-24
申请号：CN200810061395.0
申请日：2008-04-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于P2P网络实现全文检索系统的方法。本方法首先将所有普通节点根据各自包含的文档集的内容相似度进行分组，使得内容上相近或相似的普通节点连接同一个超级节点。其次，所有的超级节点组成结构化网络，用于维护“词→相关超级节点列表”的全局查询目录，并且每个超级节点独立维护“词→组内相关普通节点列表”的组内查询目录。本方法利用分层的网络模型和粗粒度的全局查询目录，使得这个P2P全文检索系统能够适应大量节点频繁加入或退出的情况，并且保证查询的性能和减少查询目录的维护代价。
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公开(公告)号：CN101158958A
公开(公告)日：2008-04-09
申请号：CN200710156183.6
申请日：2007-10-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于MySQL存储引擎的融合查询方法。利用MySQL数据库的存储引擎插件机制，开发全文检索存储引擎，将现有全文检索系统链接到MySQL数据库中。在MySQL数据库中使用“全文检索链接表”来表示全文检索系统，用户通过标准的SQL访问“全文检索链接表”时，全文检索存储引擎自动将全文检索请求转发至全文检索系统处理。通过“全文检索链接表”与其它表示结构化信息的数据库之间的联接等SQL操作实现融合查询。利用了数据库和全文检索和现有研究和实现成果，基于已有系统可以方便快捷的提供融合查询能力，并且不依赖于一种特有的全文检索系统实现，使用者根据应用需求选择最合适的全文检索系统，提供最好的性能。
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公开(公告)号：CN1174543C
公开(公告)日：2004-11-03
申请号：CN02112194.X
申请日：2002-06-21
Applicant: 浙江大学
IPC: H02M3/28
CPC classification number: Y02B70/1491
Abstract: 本发明的相移控制双向直流-直流变换器，具有主电路和控制电路两部分，主电路包括四个开关管M1～M4、钳位电容Cc1、两个隔直电容Ct1、Ct2、滤波电感Lo和隔离变压器T，控制电路包括相移控制芯片，接于相移控制芯片输出端的两个PWM控制芯片，每个控制芯片的误差放大器正端接占空比控制信号，输出端分二路，分别与两个数据选择器的输入端相连，数据选择器的输出信号分二路，其一路输入主电路驱动器，另一路经非门输入主电路驱动器，由驱动电路输出的驱动信号控制主电路开关管。本发明在相移控制传输功率大小和方向的基础上，根据两侧电压幅值，跟踪调节PWM的占空比，能有效的减小变换器的电流应力和电流有效值，并且变换器可以实现软开关工作，提高效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1120562C
公开(公告)日：2003-09-03
申请号：CN01132207.1
申请日：2001-11-13
Applicant: 浙江大学
IPC: H02M3/335
Abstract: 本发明的最小电压型有源钳位直流-直流变换器是采用钳位电容和辅助电感的串联电路与辅助开关管相并联后的一端与主开关管相连，另一端与二极管相连的基本变换电路去替代降压变换器、升压变换器、升-降压变换器、库克变换器、赛比克变换器、柴特变换器等6种常规的直流-直流变换器中的基本变换电路而构成。本发明结构简单，成本低，能有效抑制二极管的反向恢复电流，变换器的主开关和辅助开关均为零电压开关工作，工作效率较高。并且变换器的各个功率半导体器件关断后所承受的电压应力相对于常规的直流-直流变换器并没有增加；变换器中半导体器件的电压应力和钳位电容的电压应力均比对应的常规有源钳位变换器中的小。
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公开(公告)号：CN119398289A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411268070.5
申请日：2024-09-10
Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院 , 浙江大学
IPC: G06Q10/047 , G06N5/022 , G06N3/063 , G06N10/20
Abstract: 本申请涉及一种基于混合量子算法的路径优化方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：获取待优化路径的无向完全加权图的权重邻接矩阵；将权重邻接矩阵输入到预设的量子电路中进行优化，得到第一候选解和对应的第一权重；其中，在量子电路的编码与剪枝的优化过程中，将所有候选解划分为多个步骤；将旅行商在每个步骤中的选择，编码到量子电路中，执行相应的剪枝，以形成包含所有候选解的均匀叠加态；根据第一权重和预设的第一阈值，更新第一候选解，得到目标路径。通过本申请，解决了相关技术中路径规划的效率低下的问题，有效减少编码候选解所需的量子资源，实现在精确规划路径的同时，能够提高路径规划效率。
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公开(公告)号：CN119398018A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411975829.3
申请日：2024-12-31
Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种二维表格数据多模态模型的设计和训练方法。本发明首先设计二维表格数据多模态模型，其包括表格表征模块，所述表格表征模块由多个串行的双向注意力模块组成；通过所述双向注意力模块处理使得表格表征词嵌入集能够与其它相关单元格交互，捕获全局结构化表格语义；然后预训练表格表征模块，使用大量原始表格数据来训练表格表征模块，使其能够输出准确的表格表征信息；最后对表格表征模块和大语言模型解码器进行对齐训练，采用表格表征模块和大语言模型解码器进行联合监督微调。本发明能实现表格模态与文本模态共同输入大模型进行表格问答、数据分析等生成式任务，有效提升二维表格问答、代码生成等任务的效果和性能。
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公开(公告)号：CN119360077A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411297222.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院 , 浙江大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06F40/289 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及一种图像标签标注方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取图像信息，图像信息包括图像数据、文本数据以及图像标签，图像标签包括第一类别标记信息；基于图像编码模型确定图像数据的视觉特征序列，并基于文本编码模型分别确定文本特征序列、类别特征；基于视觉特征序列以及文本特征序列确定相似度矩阵，并将相似度矩阵对齐至修正矩阵，以更新图像编码模型，修正矩阵基于图像信息确定；基于更新后的图像编码模型，确定更新后的视觉特征序列，基于更新后的视觉特征序列以及类别特征，确定图像标签的第二类别标记信息；基于第二类别标记信息，对第一类别标记信息中的未知类别进行标注。本申请提高了标签标注准确性、鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118503435B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410977333.3
申请日：2024-07-22
Applicant: 浙江大学 , 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于知识融合的多未知领域文本分类方法、设备、介质，包括：基于预先训练好的n个教师模型构建2n‑1个教师模型组合；对每一个仅包含一个教师模型的教师模型组合进行第一采样，得到训练好的学生模型及其分类准确率，将教师模型组合‑分类准确率数据对作为初始的观测信息；基于当前的观测信息选择教师模型组合；若被选择的教师模型组合为已被采样的教师模型组合，则将观测信息中最大分类准确率对应的学生模型作为文本分类模型；若被选择的教师模型组合为没有被采样且包含两个及以上教师模型时，对该教师模型组合进行第二采样，得到训练好的学生模型及其分类准确率，更新观测信息；通过文本分类模型确定待分类文本的分类结果。
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