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公开(公告)号：CN105389326A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510591147.7
申请日：2015-09-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 北京联索科技有限公司
CPC classification number: G06F17/30268 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了基于弱匹配概率典型相关性模型的图像标注方法及系统，本发明涉及网络跨媒体信息处理技术领域，包括获取图像数据库中已标注图像与未标注图像，分别提取所述已标注图像与所述未标注图像的图像特征和文本特征，生成已匹配样本集合和未匹配样本集合，所述已匹配样本集合包括已标注图像特征集合与已标注文本特征集合，所述未匹配样本集合包括未标注图像特征集合与未标注文本特征集合；根据所述已匹配样本集合与所述未匹配样本集合，训练所述弱匹配概率典型相关性模型；通过所述弱匹配概率典型相关性模型，对待标注图像进行标注。本发明同时使用标注图像及其关键词和未标注图像学习视觉模态和文本模态之间的关联，准确对未知图像进行标注。
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公开(公告)号：CN105389326B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201510591147.7
申请日：2015-09-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 北京联索科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于弱匹配概率典型相关性模型的图像标注方法及系统，本发明涉及网络跨媒体信息处理技术领域，包括获取图像数据库中已标注图像与未标注图像，分别提取所述已标注图像与所述未标注图像的图像特征和文本特征，生成已匹配样本集合和未匹配样本集合，所述已匹配样本集合包括已标注图像特征集合与已标注文本特征集合，所述未匹配样本集合包括未标注图像特征集合与未标注文本特征集合；根据所述已匹配样本集合与所述未匹配样本集合，训练所述弱匹配概率典型相关性模型；通过所述弱匹配概率典型相关性模型，对待标注图像进行标注。本发明同时使用标注图像及其关键词和未标注图像学习视觉模态和文本模态之间的关联，准确对未知图像进行标注。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104105100A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201310112332.4
申请日：2013-04-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于分簇伪随机子信道选择策略的下行干扰消除方法及系统，其中方法包括：步骤1，簇的生成：终端进行参考信号测量，根据测量到的物理值确定家庭基站之间的相互干扰强度，利用该所述相互干扰强度生成干扰图，其中所述干扰图中的每个子图为一个簇；步骤2，伪随机子信道的选择：在每个簇内进行伪随机子信道的选择，每个家庭基站采用RS伪随机序列来随机生成伪随机序列进行通信。本发明能大大提高系统吞吐量和femto UE的信噪比，并且能够有效的减少同层和跨层干扰。
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公开(公告)号：CN116992453A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310835097.7
申请日：2023-07-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明提出一种基于栈哈希的漏洞根因自动定位方法，包括：以输入数据对目标程序进行模糊测试，若输入数据导致该目标程序崩溃，则以输入数据为崩溃输入，反之则为非崩溃输入；获取崩溃输入和非崩溃输入于程序执行中，对应测试指令的指令信息和指令调用时的函数调用栈哈希值，作为谓词构建信息；基于所有输入数据的控制流转换，构建目标程序的控制流图，根据谓词构建信息和控制流图，为测试指令生成对应程序行为的谓词；以排序方式从谓词中选出根因谓词，以根因谓词对应的测试条件作为导致目标程序崩溃的解释。本发明还提出一种基于栈哈希的漏洞根因自动定位系统，以及一种实现基于栈哈希的漏洞根因自动定位的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN104105100B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201310112332.4
申请日：2013-04-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于分簇伪随机子信道选择策略的下行干扰消除方法及系统，其中方法包括：步骤1，簇的生成：终端进行参考信号测量，根据测量到的物理值确定家庭基站之间的相互干扰强度，利用该所述相互干扰强度生成干扰图，其中所述干扰图中的每个子图为一个簇；步骤2，伪随机子信道的选择：在每个簇内进行伪随机子信道的选择，每个家庭基站采用RS伪随机序列来随机生成伪随机序列进行通信。本发明能大大提高系统吞吐量和femto UE的信噪比，并且能够有效的减少同层和跨层干扰。
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公开(公告)号：CN103995849B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201410190542.X
申请日：2014-05-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 北京联索科技有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种事件跟踪方法及系统，适用于舆情信息处理。所述方法包括获取与事件相关的文档；根据所获取的文档数量确定所述事件的阶段个数；以及根据内容的相似程度对所获取的文档进行聚类，得到与所述事件的每个阶段对应的文档簇，其中文档簇的总数与所述事件的阶段个数相同。本发明无需人工参与，可以自动地进行事件跟踪并输出结果。与人工整理所耗费的人力和财力相比，节省了成本，并且提高了事件跟踪的效率与准确度。
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公开(公告)号：CN103995849A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410190542.X
申请日：2014-05-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 北京联索科技有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705
Abstract: 本发明提供一种事件跟踪方法及系统，适用于舆情信息处理。所述方法包括获取与事件相关的文档；根据所获取的文档数量确定所述事件的阶段个数；以及根据内容的相似程度对所获取的文档进行聚类，得到与所述事件的每个阶段对应的文档簇，其中文档簇的总数与所述事件的阶段个数相同。本发明无需人工参与，可以自动地进行事件跟踪并输出结果。与人工整理所耗费的人力和财力相比，节省了成本，并且提高了事件跟踪的效率与准确度。
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