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公开(公告)号：CN114896602B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210580388.1
申请日：2022-05-26
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请公开了一种模型漏洞检测方法、检测装置、电子设备及存储介质。模型漏洞检测方法包括：获取随机生成的图像数据和标签数据并据此计算云端模型的模型梯度；获取客户端模型的第一模型参数和第二模型参数，并结合模型梯度计算损失函数值；更新图像数据和标签数据直至得到最小损失函数值，并获取与之对应的目标图像数据和目标标签数据；根据目标图像数据、目标标签数据和原始训练数据检测模型漏洞，其中，第一模型参数为客户端模型在第一时间点的模型参数，第二模型参数为客户端模型在第二时间点的模型参数。通过两个时间点的客户端模型参数获得目标数据，从而可以快速地检测模型算法中存在的数据泄漏漏洞，实用性更高。
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公开(公告)号：CN114665973A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210293768.7
申请日：2022-03-23
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: H04B10/516 , H04B10/60 , H04B10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于机械调制的自供能非可见光通信系统及方法，自供能非可见光通信系统包括机械调制模块、发电模块、非可见光发射模块和非可见光接收模块，所述机械调制模块用于将机械运动调制为包含编码信息的机械信号，所述机械信号用于驱动所述发电模块；所述发电模块用于将所述机械信号转换为电信号，所述电信号用于驱动所述非可见光发射模块；所述非可见光发射模块用于将所述电信号转换为非可见光信号并将所述非可见光信号发送给所述非可见光接收模块；所述非可见光接收模块用于将所述非可见光信号转换为电信号以进行信息的解调。本发明无需外部的电能供给和复杂的调制电路，利用非可见光信号即可实现无线信息传输。
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公开(公告)号：CN115496895A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210999098.0
申请日：2022-08-19
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种目标识别方法及其模型、电子设备、存储介质。本申请目标识别方法中，需要先获取目标视觉图像、指代表达信息，再根据目标视觉图像形成图像特征向量，并根据指代表达信息形成文本特征向量，进一步，对图像特征向量与文本特征向量进行相关性映射处理，生成多模态特征序列，进而基于文本特征向量在多模态特征序列中进行语义相似度初始查询，得到与目标物体对应的特征描述向量，最终基于特征描述向量与图像特征向量，在目标视觉图像中生成用于识别目标物体的目标锚框,能够在视觉图像中对指代表达所描述的物体做到较为精确的定位，以提升目标识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114896602A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210580388.1
申请日：2022-05-26
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请公开了一种模型漏洞检测方法、检测装置、电子设备及存储介质。模型漏洞检测方法包括：获取随机生成的图像数据和标签数据并据此计算云端模型的模型梯度；获取客户端模型的第一模型参数和第二模型参数，并结合模型梯度计算损失函数值；更新图像数据和标签数据直至得到最小损失函数值，并获取与之对应的目标图像数据和目标标签数据；根据目标图像数据、目标标签数据和原始训练数据检测模型漏洞，其中，第一模型参数为客户端模型在第一时间点的模型参数，第二模型参数为客户端模型在第二时间点的模型参数。通过两个时间点的客户端模型参数获得目标数据，从而可以快速地检测模型算法中存在的数据泄漏漏洞，实用性更高。
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公开(公告)号：CN118485228A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410429903.5
申请日：2024-04-10
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于注意力图和强化学习的无人机群体资源分配方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取目标无人机的无人机位置数据及无人机属性数据；根据无人机位置数据及无人机属性数据构建无人机异构图；获取传感器位置数据及传感器属性数据，并根据传感器位置数据及传感器属性数据构建无人机传感器异构图；对无人机异构图进行的特征提取，得到无人机第一卷积特征；对无人机传感器异构图进行的特征提取，得到无人机第二卷积特征与传感器卷积特征；对无人机第一卷积特征、无人机第二卷积特征及传感器卷积特征进行特征融合，得到隐状态特征表示；根据隐状态特征表示对目标无人机进行无人机调度。本申请实施例能够提高无人机调度的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118368027A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310090611.9
申请日：2023-01-17
Applicant: 华为技术有限公司 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: H04L1/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/18 , H04L25/02
Abstract: 本申请提供了一种信号传输方法、装置及系统，可应用于通信领域。所述方法包括：第一设备对第一数据进行编码操作得到第一编码信号，所述第一设备对所述第一编码信号进行发送预处理得到第一处理信号，其中，所述编码操作是通过编码模型实现的，所述发送预处理的参数是基于第一数据集中的多个数据的多个编码信号的统计特性以及所述第一设备和第二设备之间对第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的，所述第一数据集是所述编码模型的训练集，所述第一数据属于所述第二数据集。
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公开(公告)号：CN117162095A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311247815.5
申请日：2023-09-25
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请实施例提供了一种地面特征数据测算方法、装置、电子设备及存储介质，属于机器人感知技术领域。该方法应用于基于视觉的机器人触觉感知系统，包括弹性体，弹性体的外表面与地面接触，弹性体的内表面设有标记阵列；方法包括：基于标记阵列获取弹性体的运动图像，得到目标图像数据；对目标图像数据进行图像特征提取，得到运动图像特征数据；基于运动图像特征数据进行位移场构建，得到三维位移数据；基于三维位移数据对地面进行摩擦评估和弹性评估，得到摩擦特征数据和弹性特征数据；基于摩擦特征数据和弹性特征数据生成地面的特征信息，得到目标地面特征数据。本申请实施例能够获取到丰富的地面特征数据，提高了地面特征数据的测算精确度。
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公开(公告)号：CN116795220A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310580883.7
申请日：2023-05-22
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06F3/0354 , G06F3/041 , G06F1/3234
Abstract: 本发明公开了一种人机交互系统、方法、设备及存储介质，人机交互系统包括：触摸输入模块，触摸输入模块包括若干摩擦纳米发电机，摩擦纳米发电机包括：薄膜层和导电电极层，薄膜层内部的电荷分布根据表面滑动发生改变，得到电荷变化信号，导电电极根据电荷变化信号和地端产生电流，以得到滑动电信号，信号传输模块，用于实时对滑动电信号进行采样，得到时序电信号，指令识别模块，用于将时序电信号输入预设的指令生成模型进行指令生成，得到目标控制指令，控制模块，用于将目标控制指令传输至外接设备，以使外接设备根据目标控制指令执行对应的操作。能够降低人机交互系统使用的触摸板设备的功耗。
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公开(公告)号：CN115979268A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211590859.3
申请日：2022-12-12
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请提供了异构智能无人集群协同定位方法、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取第一智能体的第一位置信息；第一智能体根据预设距离阈值获取第二智能体的相对位置信息，并据此和第一位置信息得到第二智能体位置的测量位置信息；向第二智能体发送测量位置信息，使第二智能体结合测量位置信息和自身获取的第二位置信息计算得到第二智能体的目标定位信息。本申请中的第一智能体为强智能体、第二智能体为弱智能体，强智能体主动获取信息的能力较强，而弱智能体主动获取信息的能力较弱，因此强智能体用于实现高精度定位，通过部分定位精确的强智能体对剩余的弱智能体进行定位优化，在提高整体定位精度的情况下，减少了应用成本。
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公开(公告)号：CN118984463A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410988008.7
申请日：2024-07-23
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请提出一种面向应急场景的天地一体化多机协同感知方法。该方法包括获取环境异构图，将环境异构图输入表征神经网络获得状态根节点；通过节点拓展网络对状态根节点进行拓展，得到包含多个状态节点与多个状态节点对应的节点动作的策略树；从策略树中选择最优的动作策略控制完成多机协同。本申请利用环境异构图，通过表征神经网络和节点拓展网络建立对应的策略树，以选择最优的动作策略完成多机协同。可以动态地适应传感器的实时位置变化，实时调整资源分配策略，确保资源分配的即时性和灵活性；另一方面，异构图和神经网络能够智能地识别和适应不同传感器传输的多种数据类型和大小，满足不同应用或用户的特定通信需求。
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