公开(公告)号：CN114417427A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202210320910.2

申请日：2022-03-30

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王志波 ,  袁伟 ,  庞晓艺 ,  任奎

IPC: G06F21/62 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向深度学习的数据敏感属性脱敏系统及方法，系统包括特征提取器和隐私对抗训练模块；特征提取器的输入端连接训练数据集，输出端连有隐私对抗训练模块；特征提取器由卷积神经网络组成，是训练的核心模块，由数据中心训练，训练完成后分发给个人用户用于后续的本地端数据预处理；隐私对抗训练模块包含代理攻击分类器。本方案提出隐私对抗训练在特征空间中将隐私属性置于决策超平面，使得攻击者无法推断，提出条件重构模块保障除隐私属性以外的其他信息被保留下来，能够有效应用于下游任务，同时提出联合优化策略，对数据隐私和数据可用性进行权衡，使得二者能够同时达到最优效果。

公开(公告)号：CN108363699A

公开(公告)日：2018-08-03

申请号：CN201810233206.7

申请日：2018-03-21

Applicant: 浙江大学城市学院

Inventor： 金苍宏 ,  方格格 ,  赵品通 ,  吴明晖 ,  刘泽民 ,  朱凡微 ,  袁伟

IPC: G06F17/27 ,  G06F17/30

Abstract: 一种基于百度贴吧的网民学业情绪分析方法，包括：数据采集和提取；采集百度贴吧中高考吧主题帖子，形成数据集；数据预处理；首先，去除数据集中的帖子内容中的非文本信息；其次，进行中文分词，对帖子文本中的词汇进行词性分析，去除相关的停用词；学业情绪分类；对数据预处理后的数据集按照13类学业情绪进行学业情绪标注，学业情绪标注包括人工标注机器学习和机器标注；对学业情绪分类结果进行相关性与差异性分析。本发明运用学业情绪人工分类和采用机器学习方法对数据集进行情绪分类，判断整体情绪，并统计各情绪强度和占比，最后根据时间序列、情绪拐点和关键事件、学业情绪的群体特征等多个方面，对高考事件中网民的学业情绪的时间发展特征和群体特征进行多角度分析。

公开(公告)号：CN104784953B

公开(公告)日：2016-09-21

申请号：CN201510135217.8

申请日：2015-03-26

Applicant: 神华集团有限责任公司 ,  神华宁夏煤业集团有限责任公司 ,  浙江大学

Inventor： 雍晓静 ,  廖祖维 ,  王林 ,  阳永荣 ,  李云 ,  王靖岱 ,  王峰 ,  张伟 ,  罗春桃 ,  袁伟 ,  王亮

IPC: B01D3/00 ,  C07C7/04 ,  C07C11/06 ,  C07C9/06 ,  C07C9/08

Abstract: 本发明提供了一种用于甲醇制丙烯的反应产物分离系统及其急冷系统，包括：脱丙烷塔、DME脱除塔、C2分离塔、C3分离塔和脱己烷塔，所述脱丙烷塔的塔顶与DME脱除塔连接，所述DME脱除塔的塔顶与脱乙烷塔连接，所述脱乙烷塔的塔顶与CO2脱除塔连接，所述CO2脱除塔塔顶与C2分离罐连接，所述C2分离罐罐顶罐底均与脱甲烷塔连接，所述急冷系统将预急冷塔、急冷塔的急冷水出口通过管线相连并分为四股，一股进入蒸汽塔，第二股进入氧化物抽提塔，第三股作为废水与蒸汽塔塔底废水混合排出，第四股作为循环急冷水本发明的目的在于提供一种分离系统，以简化流程、降低能耗。

公开(公告)号：CN101403094A

公开(公告)日：2009-04-08

申请号：CN200810122112.9

申请日：2008-10-28

Applicant: 浙江大学

Inventor： 朱丽萍 ,  袁伟 ,  叶志镇

IPC: C23C14/28 ,  C23C14/08 ,  C23C14/54 ,  H01L21/363

Abstract: 本发明涉及在柔性衬底上生长n型ZnMgO掺Ga半导体薄膜的方法，采用的是脉冲激光沉积法。先将ZnO，MgO和Ga2O3粉末球磨混合均匀、压制成型，在1000～1300℃温度下烧结，制得ZnMgO掺Ga陶瓷靶；然后将陶瓷靶和清洗过的柔性衬底放入脉冲激光沉积装置生长室中，经脉冲激光沉积得n型ZnMgO掺Ga半导体薄膜。本发明方法简单，可在室温下生长电学性能优良n型ZnMgO掺Ga半导体薄膜。制得的薄膜透明导电、质量轻、可折叠、不易破碎。这种薄膜可广泛应用于制造柔性发光器件、塑料液晶显示器和柔性衬底非晶硅太阳能电池，还可作为透明隔热保温材料用于塑料大棚、汽车玻璃和民用建筑玻璃贴膜。

公开(公告)号：CN114417427B

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210320910.2

申请日：2022-03-30

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王志波 ,  袁伟 ,  庞晓艺 ,  任奎

IPC: G06F21/62 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向深度学习的数据敏感属性脱敏系统及方法，系统包括特征提取器和隐私对抗训练模块；特征提取器的输入端连接训练数据集，输出端连有隐私对抗训练模块；特征提取器由卷积神经网络组成，是训练的核心模块，由数据中心训练，训练完成后分发给个人用户用于后续的本地端数据预处理；隐私对抗训练模块包含代理攻击分类器。本方案提出隐私对抗训练在特征空间中将隐私属性置于决策超平面，使得攻击者无法推断，提出条件重构模块保障除隐私属性以外的其他信息被保留下来，能够有效应用于下游任务，同时提出联合优化策略，对数据隐私和数据可用性进行权衡，使得二者能够同时达到最优效果。

公开(公告)号：CN101818324A

公开(公告)日：2010-09-01

申请号：CN201010145869.7

申请日：2010-04-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 朱丽萍 ,  袁伟 ,  叶志镇

IPC: C23C14/28 ,  C23C14/06

Abstract: 本发明公开的柔性衬底生长n型ZnMgO:Ga透明导电薄膜的方法，采用的是脉冲激光沉积法。靶材是由纯ZnO，纯MgO和纯Ga2O3粉末烧结的陶瓷靶。将衬底清洗后放入脉冲激光沉积装置生长室中，生长室抽至本底真空10-3Pa，在压强为0.03Pa的O2气氛下生长，生长温度为室温。本发明采用预沉积缓冲层可提高在柔性衬底上生长的n型ZnO基透明导电薄膜性能，方法简单，制得的n型ZnMgO:Ga晶体薄膜具有较好的光电性能，电阻率低于10-4Ω·cm，可见光区透射率超过80％。