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公开(公告)号：CN115204899A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210827128.X
申请日：2022-07-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学计算机创新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于PBFT算法的电力交易方法，涉及区块链技术领域，用于解决现有监管困难和交易易被篡改的问题，该方法包括以下步骤：接收电力交易请求；根据所述交易请求类型，将所述交易请求发送给对应节点；当超过2/3的所述节点完成投票后，将投票结果广播给区块链上的其他节点进行验证，当同意交易的节点所占权重达到50％时，验证通过，否则，验证失败；当接收到超过2/3的其他节点的验证结果为验证通过时，交易上链；否则，拒绝此次交易请求。本发明还公开了一种基于PBFT算法的电力交易装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对交易类型和节点关联并对节点设置权重，进而增加交易的真实性和可信赖度。
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公开(公告)号：CN115174117A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210799756.1
申请日：2022-07-08
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学计算机创新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于静态地域分区的区块链交易方法，涉及区块链技术领域，用于区块链难以满足高并发的交易需求，该方法包括以下步骤：接收交易信息；根据地域信息将所述交易信息分配到区块链对应分区；接收分区中委员会成员节点核验结果：当所述核验通过，为所述交易信息创建新的区块并打包加入到所述区块链中；否则，对所述交易信息进行校对。本发明通过分区对交易信息进行处理，进而满足区块链系统高并发的交易需求。
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公开(公告)号：CN115022377A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210870796.0
申请日：2022-07-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学计算机创新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种高弹性电网数据传输方法，涉及电力系统技术领域，用于解决现有数据容易泄露的问题，该方法包括以下步骤：高弹性电网数据产生方将经过对称密钥加密后的电网数据发送至区块链智能合约存证；高弹性电网数据管理方从所述区块链上获取所述加密后的电网数据，并通过所述对称密钥进行解密，得到原始电网数据；所述高弹性电网数据管理方对所述原始电网数据进行脱敏处理，将脱敏后的电网数据发送至所述区块链智能合约存证；高弹性电网数据使用方从所述区块链上获取脱敏后的电网数据。本发明还公开了一种电网数据传输装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对称密钥对数据进行加密，进而防止传输过程中数据泄露问题。
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公开(公告)号：CN115578325A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211164880.7
申请日：2022-09-23
Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于通道注意配准网络的图像异常检测方法。先构建感知高维特征通道重要性的通道注意模块，后构建权值共享的异常检测网络，通道注意模块嵌入异常检测网络的特征提取阶段，基于提取的图像高维特征为正常样本构建多元高斯分布概率表达；在测试阶段，将待检测查询图像和模板图像同时输入到异常检测网络，计算查询图像每个像素位置的拼接特征与模板图像的多元高斯分布之间的马氏距离，以马氏距离较大位置进行异常判断。本发明方法能避免网络对物体类别的依赖，可有效泛化到未知物体类别的异常检测任务上，能够增强网络对特征通道的差异感知，提高网络对物体多维特征的提取能力，有效抑制噪声对异常检测的干扰。
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公开(公告)号：CN112396164A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011309990.9
申请日：2020-11-20
Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于环境敏感智能轨迹预测方法。搜集车辆的轨迹数据并做预处理；选取横坐标和纵坐标范围建立路网区域；根据粒度将路网区域划分为相等的网格；根据粒度，设置网格映射函数，将轨迹数据转换为网格轨迹序列；统计构建获得网格粒度矩阵；构建基于环境敏感的神经网络模型；训练神经网络模型；使用模型预测轨迹进行预测；更新神经网络模型。本发明将路网划分为细粒度的网格，利用神经网络对路网整体情况进行抽象，并将信息加入到轨迹预测模型中，提高了轨迹预测的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117635542A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311481618.X
申请日：2023-11-08
Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩自适应的零样本异常图像检测方法。本发明构建了低秩自适应模块并将其嵌入视觉语言大模型的视觉编码网络中，将待检图片输入至视觉编码网络获得图像的视觉编码特征，同时构建文本状态嵌入模块，将设计的通用状态文本输入文本状态嵌入模块获得图像对应的文本特征，接着将视觉编码特征和文本特征输入图像异常区域计算模块，获得待检图像的异常区域。本发明提出的低秩自适应模块具有规模较小的可学习参数，能有效降低预训练大模型迁移任务的微调难度，并且本发明构建的文本状态嵌入模块仅使用了通用的状态文本，极大降低了提示工程的设计难度，并显著提高了异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN115546212B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211503297.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院
IPC: G06T7/00 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于全局上下文嵌入生成对抗网络的图像异常检测方法。先构造一个包含生成网络和判别网络的生成对抗网络，生成网络由编码网络和解码网络构成，感知全局上下文信息的全局上下文模块嵌入到编码网络和解码网络中，训练时将生成网络生成的假图像以及输入的真图像输入到判别网络进行训练；测试时根据生成图像与真实图像之间的差异以及相对应的隐式特征差异计算图像的异常分数，根据异常分数判断是否异常。本发明能够充分捕获图像特征的长范围依赖关系，有效提取全局上下文特征，有利于生成网络对异常特征的生成能力，提升异常检测任务的精度。
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公开(公告)号：CN115546212A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211503297.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于全局上下文嵌入生成对抗网络的图像异常检测方法。先构造一个包含生成网络和判别网络的生成对抗网络，生成网络由编码网络和解码网络构成，感知全局上下文信息的全局上下文模块嵌入到编码网络和解码网络中，训练时将生成网络生成的假图像以及输入的真图像输入到判别网络进行训练；测试时根据生成图像与真实图像之间的差异以及相对应的隐式特征差异计算图像的异常分数，根据异常分数判断是否异常。本发明能够充分捕获图像特征的长范围依赖关系，有效提取全局上下文特征，有利于生成网络对异常特征的生成能力，提升异常检测任务的精度。
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公开(公告)号：CN112506876A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011362702.6
申请日：2020-11-27
Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院
IPC: G06F16/174 , G06F16/2455 , G06F16/31
Abstract: 本发明公开了一种支持SQL查询的无损压缩查询方法。本发明将文本数据根据预设的分隔符进行分割，分割后的文本数据形成序列集合，利用基于n‑gram(n元语法)的上下文概率模型估计序列集合中各个序列的每个字符的潜在概率分布，获得每个字符的潜在概率分布后对序列集合中各个序列进行压缩，压缩后的序列通过线性扫描的不解压顺序进行多种方式的查询。本发明在保证概率分布的准确性以更好地适应数据分布的变化，并且能够确保编码后的数据支持不解压的查询，提高了查询的效率。
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公开(公告)号：CN116127956A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310018843.3
申请日：2023-01-06
Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院
IPC: G06F40/247 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N5/046 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双塔模型的自适应术语归一化方法。对术语原词利用检索方式在标准术语典中查找召回多个和术语原词相似的标准术语；组建有样本对，并均衡处理获得均衡后的样本对集；用均衡后的样本对集输入到Sentence‑BERT双塔模型中进行训练，Sentence‑BERT双塔模型输出标签和预测结果，使用训练好的Sentence‑BERT双塔模型对标准术语典处理，获得句子向量保存于离线向量数据库；对待预测术语原词用训练好的Sentence‑BERT双塔模型处理，再结合离线向量数据库处理预测获得相似性高的标准术语，再匹配附加到待预测术语原词上。本发明能对一个不标准的术语文本归一化匹配，优化工业场景下处理，计算量小，运算速度快，大大提高了匹配归一化的效率。
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