公开(公告)号：CN103905342A

公开(公告)日：2014-07-02

申请号：CN201410133161.8

申请日：2014-04-03

Applicant: 西安电子科技大学 ,  北京大学 ,  北京瀚诺科技有限公司

Inventor： 张冰 ,  张宇 ,  张奭 ,  颜克洲 ,  邱智亮 ,  张诚 ,  李红滨 ,  孙文 ,  陈中强

IPC: H04L12/917 ,  H04W72/04

Abstract: 本发明公开了一种基于接收统计的上行信道动态分配方法，主要解决现有上行信道分配方法信道利用率与分配带宽精确度无法同时满足要求的问题。其实现步骤为：设网络中存在一个中心节点和若干从属节点，并将信道划分成连续且互不重叠的规划周期；中心节点在每个规划周期向各个从属节点发布规划帧，告知其下一个规划周期的带宽分配结果；从属节点在每个规划周期内向中心节点发送报告帧供中心节点在分配下一规划周期带宽时使用；中心节点在每个规划周期统计上一个规划周期内各从属节点的实际使用带宽并根据接收统计结果进行信道分配。本发明能在保证信道利用率满足要求的前提下提高分配带宽精确度，可应用于各种通信的局域网和接入网领域。

公开(公告)号：CN112668013A

公开(公告)日：2021-04-16

申请号：CN202011644114.1

申请日：2020-12-31

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张海宾 ,  毕艺菲 ,  孙文 ,  李皓 ,  秦溢凡

IPC: G06F21/57 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种面向Java源码的语句级模式探索的漏洞检测方法，包括以下步骤：步骤1：用户将Java文件上传到语句级漏洞检测框架ISVSF，框架中的方法表示生成器提取全部方法，然后将方法抽象为控制流抽象语法树CFAST；步骤2：方法表示生成器通过遍历CFAST内的basic子树/控制流子树得到每个基本子块/控制流子块的句子；步骤3：用基于Transformer的双向编码器将每个句子嵌入到句子向量中；步骤4：漏洞分类器从生成器接收方法表示，首先统一其长度，然后分类器计算条件概率，最后根据阈值进行分类；步骤5，漏洞分类器通过分类结果预测方法是否存在漏洞的，并且输出预测结果。相较于传统的基于深度学习的预训练模型，使用BERT模型使得分类的速度变快，预训练处理数据速度变快。

公开(公告)号：CN112668013B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202011644114.1

申请日：2020-12-31

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张海宾 ,  毕艺菲 ,  孙文 ,  李皓 ,  秦溢凡

IPC: G06F21/57 ,  G06F16/35 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 一种面向Java源码的语句级模式探索的漏洞检测方法，包括以下步骤：步骤1：用户将Java文件上传到语句级漏洞检测框架ISVSF，框架中的方法表示生成器提取全部方法，然后将方法抽象为控制流抽象语法树CFAST；步骤2：方法表示生成器通过遍历CFAST内的basic子树/控制流子树得到每个基本子块/控制流子块的句子；步骤3：用基于Transformer的双向编码器将每个句子嵌入到句子向量中；步骤4：漏洞分类器从生成器接收方法表示，首先统一其长度，然后分类器计算条件概率，最后根据阈值进行分类；步骤5，漏洞分类器通过分类结果预测方法是否存在漏洞的，并且输出预测结果。相较于传统的基于深度学习的预训练模型，使用BERT模型使得分类的速度变快，预训练处理数据速度变快。

公开(公告)号：CN113408418A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110681231.3

申请日：2021-06-18

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张海宾 ,  黄相喆 ,  孙文 ,  秦溢凡

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/36 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种书法字体与文字内容同步识别方法及系统，将预处理的书法字体图像集输入到训练好的基于迁移学习的卷积神经网络模型里面，对待识别的中国书法字体与文字内容进行同步识别；卷积神经网络由7个层组成，使用迁移学习技术，固定前三层网络参数，迁移识别书法字体的模型参数识别汉字内容，以实现中国书法字体与文字内容的同步识别，并降低构建模型的时间。通过使用多种高效机器学习技术，包括反向传播算法，基于梯度下降的Adam优化算法，SoftMax回归分类，深度迁移学习网络等技术，成功完成了基于深度迁移学习的模型的训练，以准确实现中国书法字体与文字内容的同步识别，并降低构建模型的时间。

公开(公告)号：CN116301042A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310257728.1

申请日：2023-03-16

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张海宾 ,  靳咏雷 ,  孙文 ,  李晓军 ,  王海涛 ,  黄相喆 ,  贾志娟

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明提供了一种基于VGG16和虚拟博弈的无人机群自主控制方法，无人机利用预先训练好的姿态识别模型识别博弈对手的历史移动信息，根据历史移动信息计算前一时刻博弈对手的策略倾向；之后无人机从待选动作集选择待选动作，根据博弈过程公式计算博弈对手选择该动作的策略倾向和策略概率；设计奖励函数，无人机基于得到的博弈对手的策略概率用最佳响应决策规则选择一个自身动作进行移动，并观察博弈对手的动作变化，直至整个无人机群趋于稳定状态，如此实现对周围多台无人机的分析和博弈。采用本发明的技术方案在遭遇信号干扰时，可以使部分无人机单元失控的情况下，自身无人机可以自行调整移动姿态，使系统集群整体保持相对稳定。

公开(公告)号：CN118152563A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410145152.4

申请日：2024-02-01

Applicant: 北京大学 ,  海南大学 ,  北京智能决策医疗科技有限公司

Inventor： 孙凤 ,  李德阳 ,  孙文 ,  陶一鸣 ,  邢海燕 ,  刘志科 ,  刘凤琪 ,  曾保起 ,  章萌 ,  郭泽一

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/279 ,  G06F40/295 ,  G16H70/40

Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，揭露一种基于药物不良反应信息的信息提取方法及系统，包括将预处理后的医学文献数据利用文本分类模型进行分类，获得分类后的PICO句子；将所述分类后的PICO句子利用实体识别模型进行PICO信息提取，获得PICO句子的每个单词所属的类别；根据PICO句子的每个单词所属的类别，获得药物安全性PICO信息。本发明实现了从医学文献全文中自动提取药物不良反应的PICO信息，解决了医学研究人员手工提取PICO信息耗时耗力的问题，使其具有工业应用价值；本发明有效避免了对于PDF文献全文提取信息时遇到的PDF结构复杂，信息庞杂的问题；并达到了提高信息提取的准确性的技术效果。