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公开(公告)号：CN120018064A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510173248.6
申请日：2025-02-17
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京九栖科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于扩散过程的移动信令轨迹数据生成方法及系统，该方法的步骤包括：获取预设时间段的原始的移动信令数据，原始的移动信令数据包括对应每个基站的移动信令数据，并对原始的移动信令数据进行预处理；基于每个基站的移动信令数据确定基站关系图，所述基站关系图中包括基站之间的切换关系，基于每个基站的切换关系和基站的特征数据构建每个基站的初始数据集；基于每个基站的初始数据集构建对应每个基站的表示向量，将各个基站的表示向量组合为输入向量输入到预训练的扩散模型中，所述扩散模型输出轨迹生成向量，所述轨迹生成向量由多个对应用户的轨迹生成子向量组成；基于所述轨迹生成向量确定预设时间段中用户的轨迹数据。
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公开(公告)号：CN120000489A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510316600.7
申请日：2025-03-18
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明属于上肢康复训练技术领域，具体涉及一种用于上肢镜像康复机器人的镜像运动实现方法及系统。其中用于上肢镜像康复机器人的镜像运动实现方法包括：S1，通过深度相机获取患者的图像，识别出健肢的预设关键点以及患肢的预设关键点，获得预设关键点在图像上的像素坐标，将像素坐标转换为三维坐标；S2，通过预设的镜像算法，将健肢的目标关键点镜像到患肢一侧，得到患肢的目标关键点的三维坐标，通过转换矩阵，将患肢的目标关键点的三维坐标转换到机械臂基坐标系中，得到目标三维坐标；S3，将目标三维坐标输入到机械臂控制系统中，以驱动机械臂实现同步运动。本发明用于脑卒中患者的上肢康复中时，具有可靠性和便捷性等优点。
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公开(公告)号：CN115858813B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202211628660.5
申请日：2022-12-20
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京市工程咨询股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F16/35 , G06F16/3329 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及面向工程咨询报告的文本检索方法，以改善工程咨询报告撰写过程中人力成本大、编撰周期过长等问题，包括以下步骤：构建面向工程咨询报告的文本检索语料集，使用语料集微调simCSE对比学习模型，将得到的模型参数初始化Vanilla BERT模型，将语料的文本信息送入Vanilla BERT模型得到语义匹配分数。将文本信息和关键词信息通过SAT模型得到词级粒度的义原词向量表示并送入DRMM深度文本交互模型，得到关联匹配分数。将得到的语义匹配分数和关联匹配分数归一化后加权融合，得到最终的匹配分数，完成标题与段落之间的文本检索。本发明联合上下文向量表示和文本交互匹配方法，有效增强了文本检索的效果。
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公开(公告)号：CN119959986A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510051308.7
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合速度信息的LSTM辅助弹丸轨迹修正方法及装置。其中，该方法包括：通过GPS采集弹丸的GPS位置信息，将从理论弹道信息中解算出理想速度与从所述GPS位置信息中解算出的实际运动速度进行融合，得到融合速度；基于所述GPS位置信息和所述融合速度，利用训练好的神经网络模型，来生成轨迹预测数据，其中，所述轨迹预测数据包括弹道位置增量和预测的速度；基于所述轨迹预测数据和利用引信得到的目标实际位置数据，来计算位置误差，利用所述位置误差来生成滚角修正值，并基于所述滚角修正值对所述弹丸的轨迹进行修正。本发明解决了弹丸轨迹计算不准确、计算量大的技术问题。
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公开(公告)号：CN119939659A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510029199.9
申请日：2025-01-08
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F21/62 , G06F18/214 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和零知识证明的联邦学习隐私保护方法，涉及机器学习隐私保护技术领域，包括任务发布者确定训练任务及联邦学习的参与者集合，初始化模型参数，并将训练任务和初始全局模型参数分发给各个参与者；各个参与者进行本地模型训练，并对本地模型的梯度进行加噪，实现差分隐私保护；生成关于本地模型推理过程的零知识证明，并上传至区块链；利用智能合约对接收的零知识证明进行验证，将验证通过的本地模型更新传递给任务发布者进行全局模型聚合，并将其下发至诚实的参与者进行下一步训练，直至收敛。因此，采用上述方法，能够在保证在不影响整体数据分析的前提下，保护个体数据的隐私，实现对模型来源可靠性的验证与透明管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115900572B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202211300797.8
申请日：2022-10-24
Applicant: 北京信息科技大学 , 广州市南沙区北科光子感知技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于光纤光栅传感吸盘吸附状态的测试系统，所述测试系统包括：柔性吸盘，所述吸盘上固定光纤光栅传感器，所述光纤光栅传感器一端通过耦合器连接光源，另一端连接光谱仪，所述柔性吸盘连接真空泵；当所述柔性吸盘置于被测试的吸附面时，通过所述真空泵使所述柔性吸盘内产生负压，吸附在被测试的吸附面上。本发明利用光纤光栅传感适用范围广、稳定性好、精度高、体积小、重量轻等特点，通过将光纤光栅传感器进行封装固定在柔性吸盘上，能够实现柔性吸盘吸附状态的实时监测。
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公开(公告)号：CN119897858A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510165991.7
申请日：2025-02-14
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种机械臂人机交互方法及系统，该方法包括：获取力传感器采集的施加在机械臂末端的外力的力数据；对力数据进行预处理，预处理包括：进行时域特征提取、对时域特征进行直线拟合；将预处理后的力数据输入预先训练的随机森林模型，输出人体运动的种类作为运动意图识别结果；随机森林模型以多种类人体运动对应的力数据作为输入、人体运动的种类作为输出训练得到。本发明实施例提供的机械臂人机交互方法，采用随机森林法构建基于力传感器的人体上肢主观运动意图识别算法，识别多种人体上肢运动行为，具有一定预测性，能够提前识别人体上肢运动意图，提高人机交互系统的实时性。
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公开(公告)号：CN118779431B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410999169.6
申请日：2024-07-24
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于逻辑推理和多任务融合的认知刺激对话生成方法及系统，涉及人机对话技术领域，包括：提出认知刺激对话生成的多任务流程；构建基于情感分类模型、决策模型和生成模型的多任务融合模型；对所述多任务融合模型进行训练。本发明将认知刺激对话生成视为一个多任务融合的逻辑思维推理过程，将情感分类任务、决策任务和对话回复生成任务间的逻辑关系，建模为一个推理过程，来引导大语言模型生成。针对多任务过程，本发明提出多任务融合方法，将三个任务对应的模型结合在一起。生成实验结果表明，分类、决策及生成的多任务融合方法，显著提升了对话回复能力，证明了该方法的有效性和先进性。
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公开(公告)号：CN119888074A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411926362.3
申请日：2024-12-25
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请提供一种可控三维数字人生成模型的构建方法和装置，包括获取不同姿势下的人体点云；利用所述人体点云对可控数字人生成模型中的形变模型和占用场网络训练后，利用训练后的所述形变模型和所述占用场网络，得到基于规范空间的第二人体网格；利用所述第二人体网格训练所述可控数字人生成模型中的颜色预测网络，并利用联合约束，最终得到训练后的所述可控数字人生成模型。本发明通过训练少量不同姿势的扫描人体网格，能够生成高质量、带有纹理的虚拟数字人模型，且驱动的数字人模型包含非刚性形变等细节，更符合真实物理形变效果。驱动速度可达实时生成，使得本发明在三维人体重建中具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN119886125A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411980884.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/205 , G06F16/35 , G06N3/047 , G06N3/096 , G06N3/098 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种面向军事领域的事件论元抽取方法，涉及事件论元抽取技术领域，包括如下具体步骤：步骤一、获取数据；步骤二、定义标注规则；步骤三、引入多标记实体分类器：将实体标注为单标记或多标记类型；步骤四、引入多标记实体导向注意力机制；步骤五、序列标注；步骤六、联合训练；步骤七、使用BERT模型进行编码；步骤八、捕捉上下文并对文档进行编码；步骤九、构建全局AMR图和局部AMR图：通过AMR引导模块刺激文档中概念之间的交互，使用信息融合模块融合双流表示。本发明的事件论元抽取方法结合了多标记实体分类器和多任务学习机制，通过提升对事件论元的识别能力，尤其是在军事领域的应用中，提供了更高的准确性和召回率。
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