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公开(公告)号：CN117387691A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311327405.1
申请日：2023-10-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及农业环境监测设备技术领域，具体涉及一种面向智慧稻渔的无线多感数据监测终端装置，包括：立柱(1)、太阳能电池板(2)、监控摄像头(3)、虫情监测灭害单元(4)、主控制箱(5)、水情监测单元(6)、土壤监测单元(7)。立柱顶端可以选装气象监测单元(a)或者是LoRa网关(b)。本装置依靠太阳能‑锂电池模块供电，各模块传感器定时采集数据并有线传输到主控制箱中的微控制器并存储。后续由4G通信模块传输给云端，云端再对反馈的数据实时记录备份并进行可视化分析。当云端有对灌溉、排水等农田水利工程的远程控制需求时，选装LoRa网关的本装置控制周围LoRa终端节点实现远程控制。本发明采用一体式设计将水情、土壤、小气候监测、监控、虫情监测灭害5大模块融合建设成为一个多感数据监测装置，对稻渔田块开展智能化管理，实现生产远程监控的现代化高标准农田，有利于减少建设成本，推动机械化农业向智慧农业提档升级。
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公开(公告)号：CN111178525A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911349816.4
申请日：2019-12-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于剪枝的卷积神经网络压缩方法、系统及介质，包括步骤：对训练数据进行预处理；初始化卷积神经网络模型的权重；计算网络连接的显著度，以显著度的分数作为评估连接重要性的标准，并对显著度进行排序：对卷积神经网络进行剪枝，保留top-k的连接，使得网络稀疏化：训练稀疏化后的卷积神经网络模型，直到模型收敛。本发明在训练之前对网络进行裁剪，省去了预训练和微调流程，极大地简化了剪枝过程的同时保持了网络的准确率，同时通过显著度分数结构化地选择重要的连接，对于不同的网络结构具有鲁棒性，因此可以应用到多种网络结构中而不需要进行过多的调整。
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公开(公告)号：CN118573317A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410635820.1
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国移动通信集团江西有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 重庆邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种时钟相位偏移的跟踪方法、装置、设备、介质和产品，涉及时钟同步的技术领域，公开了一种时钟相位偏移的跟踪方法、时钟相位偏移的跟踪装置、时钟相位偏移的跟踪设备、存储介质和计算机程序产品，包括：构建主时钟与从时钟进行PTP同步交互的时钟相位偏移和时钟频率偏移的双态时钟模型以及观测模型，并将主时钟与从时钟进行PTP同步交互的传输时延，增广至双态时钟模型以及观测模型，通过对增广后的双态时钟模型以及观测模型执行增广卡尔曼滤波，对时钟相位偏移进行动态跟踪。实现PTP精确时钟相位偏移的可靠跟踪。
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公开(公告)号：CN112434514B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011333910.3
申请日：2020-11-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，设特别涉及一种基于多粒度多通道的神经网络的语义匹配方法、装置及计算机设备，所述方法包括使用预训练语言模型将输入的两个待检测句子划分为词语级和字符级的句子表示，并进行预处理；使用双向长短时记忆网络提取句子表示矩阵的上下文知识，并使用余弦距离处理双向长短时记忆网络提取的特征；使用一种基于交互的自注意力机制提取句子表示矩阵及其交互矩阵中的重点特征；将获取的两种不同的匹配向量进行拼接，由前馈神经网络得到高级特征向量并计算分类结果；本发明使用双向长短时记忆网络提取全局特征，使用自注意力机制侧重局部特征，使得模型学习到的权重更加全面，更加精准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116318732A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310287229.7
申请日：2023-03-22
Abstract: 本发明涉及汽车电子数据安全领域，具体涉及一种面向汽车事件数据记录系统的事件数据防篡改方法，包括：将汽车EDR本地数据按事件分组，基于AES加密和SHA‑1算法对事件明文进行签名，使用错位存放签名的方式将事件数据存储为链式结构，保持数据的连续性；对事故后读取出的EDR本地数据进行防篡改校验，通过签名信息验证每个事件和数据的真实性；根据链式结构和云端存储的事件对汽车EDR存储的链尾事件进行防篡改校验，若校验不通过则用云端存储的事件数据对汽车EDR丢失的事件进行修复，确保最新事件数据无删除痕迹，保证EDR本地数据的完整性。
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公开(公告)号：CN112434514A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011333910.3
申请日：2020-11-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，设特别涉及一种基于多粒度多通道的神经网络的语义匹配方法、装置及计算机设备，所述方法包括使用预训练语言模型将输入的两个待检测句子划分为词语级和字符级的句子表示，并进行预处理；使用双向长短时记忆网络提取句子表示矩阵的上下文知识，并使用余弦距离处理双向长短时记忆网络提取的特征；使用一种基于交互的自注意力机制提取句子表示矩阵及其交互矩阵中的重点特征；将获取的两种不同的匹配向量进行拼接，由前馈神经网络得到高级特征向量并计算分类结果；本发明使用双向长短时记忆网络提取全局特征，使用自注意力机制侧重局部特征，使得模型学习到的权重更加全面，更加精准。
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公开(公告)号：CN117437507A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311453432.3
申请日：2023-11-01
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/08 , G06N3/126
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种用于评价图像识别模型的偏见性评估方法，包括：构建评估模型，该模型用于评估目标检测模型的偏见性；获取评估模型训练集，将训练集中的数据输入到评估模型中进行优化训练；获取待识别的图像，将待识别的图像输入到待检测的图像识别模型中进行分类，得到分类结果；将分类结果输入到训练后的评估模型中，得到当前待检测模型的偏见性；根据目标检测模型的偏见性评估结果对用户进行模型推荐；本发明通过计算公平性指标来评估算法偏见性，对算法偏见性的去除工作以及人工智能取证工作有较好的帮助作用，使人工智能检测技术能够更安全更公平地运用到日常生活当中。
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公开(公告)号：CN115661479A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211378815.4
申请日：2022-11-04
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种基于置信度和多特征压缩级联融合的对抗样本检测方法，其包括以下步骤：S1、双重检测；根据置信度检测排除错误输入和简单的对抗样本，提高检测效率，后续使用多特征压缩联合第二次检测；S2、双边平滑；在对样本进行特征压缩中补足中值平滑，从而改善检出率和假阳性率；S3、多特征压缩检测；使用基于对抗得分的多种特征压缩联合的对抗样本检测方法进行。本发明不仅降低样本检测的检测难度，而且提高了检测的准确性，这对深度学习领域的取证和安全性问题具有重要的理论和实践意义。
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公开(公告)号：CN115660106A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211361671.1
申请日：2022-11-02
IPC: G06N20/00 , H04L67/104 , H04L67/56
Abstract: 本发明涉及区块链和人工智能技术领域，具体涉及一种基于区块链的可解释性人工智能存证方法及系统，所述方法包括：建立并轮询运行人工智能计算模型的预测器，为人工智能结果提供解释，对每个预测器建立声誉，并且通过区块链进行数据存储；通过区块链上的智能合约与预测器进行交互，并且以不可更改的方式记录在账本上；建立一个用于运行可解释和可信任的人工智能应用程序的去中心化应用程序，同时改进委托权益证明共识算法并使用Swarm存储平台，以提高共识速度和数据处理的效率。
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