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公开(公告)号：CN115809654A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211459933.8
申请日：2022-11-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F18/2415 , G06Q40/03 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于深度语言模型的绿色信贷项目识别方法和系统。绿色信贷通常是指以银行为主的金融机构为各类对环保有益的公司/项目提供贷款机会或对环境造成不良影响的公司/项目进行贷款控制。本发明通过构建关于绿色金融的语料库以及绿色金融预训练语言模型，提出了基于绿色金融语料库的多级绿色信贷分类方法。该发明具体包括以下部分：提取与绿色金融业务相关的语料并构建绿色金融语料库，利用上述绿色金融语料库对语言模型进行预训练，得到关于绿色金融语料的预训练模型；以绿色信贷自主分类为业务目的，设计基于贷款描述的多级绿色信贷分类体系，并基于此分类体系构建多级绿色信贷分类模型，利用所述模型预测贷款描述对应的绿色信贷分类。
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公开(公告)号：CN118072119A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410055534.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种面向数据隐私保护的多源异质数据蒸馏方法和装置，该方法包括：首先获得待蒸馏的多源异质图像数据集并进行相应的数据预处理；其次利用卷积神经网络获得图像表征后利用无监督聚类方法对表征数据进行聚类；然后构建同时满足分布匹配和参数匹配的双层网络模型，匹配每个聚类簇中的质心点所对应的原始数据点作为合成数据集，通过异步更新机制，迭代更新合成数据集和网络参数直至模型收敛；最后获得蒸馏后的图像数据集。本发明能精准的识别多源异质图像数据集的隐含模式，并从每个隐含模式中合成一张最具代表性的图像数据集，最终达到数据隐私保护和数据压缩的目的。
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公开(公告)号：CN117235584B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311522727.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种图数据分类方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该图数据分类方法包括：获取图数据训练集；对目标待训练图数据中的邻接矩阵进行降维处理，得到降维目标邻接矩阵；基于目标待训练图数据的节点属性特征以及降维目标邻接矩阵对待训练图神经网络模型进行训练，得到训练好的图神经网络模型；基于训练好的图神经网络模型对待分类图数据进行分类，得到待分类图数据的分类结果。通过本申请，解决了现有图神经网络模型对社交网络图数据的分类结果的准确度较低的问题，提高了图神经网络模型的鲁棒性，进而提高了图神经网络模型对社交网络图数据的分类结果的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117235584A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311522727.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种图数据分类方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该图数据分类方法包括：获取图数据训练集；对目标待训练图数据中的邻接矩阵进行降维处理，得到降维目标邻接矩阵；基于目标待训练图数据的节点属性特征以及降维目标邻接矩阵对待训练图神经网络模型进行训练，得到训练好的图神经网络模型；基于训练好的图神经网络模型对待分类图数据进行分类，得到待分类图数据的分类结果。通过本申请，解决了现有图神经网络模型对社交网络图数据的分类结果的准确度较低的问题，提高了图神经网络模型的鲁棒性，进而提高了图神经网络模型对社交网络图数据的分类结果的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117113158A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311374516.8
申请日：2023-10-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/24 , G06F18/27 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种实验样本分组方法、实验样本收集平台和设备，方法包括：将第一样本进行随机分组；计算当前分组的均衡指标；判断当前分组的均衡指标是否落入阈值范围之内；若是，则中止分组，输出分组结果，分组结果包括分组信息和当前分组的均衡指标；若否，则返回至将第一样本进行随机分组的步骤；其中，确定阈值范围包括：将第二样本进行N次随机分组，输出对应于每一次分组的均衡指标，其中，均衡指标包括：各组样本之间的马氏距离，以及常数回归模型和全参数回归模型之间的AIC差值；在N个分组结果中根据第一预设比例pa选取目标分组，并根据目标分组的均衡指标确定阈值范围。本申请改善了实验样本分组均衡性，使实验结果更加精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118072119B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410055534.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种面向数据隐私保护的多源异质数据蒸馏方法和装置，该方法包括：首先获得待蒸馏的多源异质图像数据集并进行相应的数据预处理；其次利用卷积神经网络获得图像表征后利用无监督聚类方法对表征数据进行聚类；然后构建同时满足分布匹配和参数匹配的双层网络模型，匹配每个聚类簇中的质心点所对应的原始数据点作为合成数据集，通过异步更新机制，迭代更新合成数据集和网络参数直至模型收敛；最后获得蒸馏后的图像数据集。本发明能精准的识别多源异质图像数据集的隐含模式，并从每个隐含模式中合成一张最具代表性的图像数据集，最终达到数据隐私保护和数据压缩的目的。
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公开(公告)号：CN117974158A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311849432.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q30/018 , G06Q40/08 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的反欺诈人群放大方法、装置和介质，其中，基于深度学习的反欺诈人群放大方法包括：基于样本和对应的标签对深度学习模型进行训练，获得训练好的深度学习模型；基于训练好的深度学习模型的中间层向量，获得各用户的中间层用户特征向量；将目标理赔事件或待预测用户信息输入至训练好的深度学习模型中，获得各待预测用户的中间层用户特征向量；基于各所述用户的中间层用户特征向量以及各所述待预测用户的中间层用户特征向量，采用聚类算法，确定与所述历史理赔事件中欺诈人群的相似人群以及确定与所述历史理赔事件中非欺诈人群的相似人群。解决了在金融保险人群反欺诈场景难以及时发现欺诈群体的问题，提高了反欺诈效果。
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公开(公告)号：CN117455112A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311462851.3
申请日：2023-11-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种行业出口能源消耗碳排放影响因素分析方法及装置，方法包括：基于投入产出表以及能源消耗数据，得到各行业出口能源消费碳排放量测算结果；利用所述测算结果，基于结构路径分解模型构建行业出口能源消费碳排放影响因素分解模型；基于行业出口能源消耗碳排放影响因素分解模型，计算碳排放变化各驱动因素的贡献率与贡献量；依据所述驱动因素的贡献率与贡献量进行驱动机制分析。本发明方法是一种多维度、多角度、多尺度识别行业出口碳排放影响因素、并量化分析该影响过程的方法。采用此方法能够识别高碳出口产业链，更具针对性地调整产业活动，优化行业出口结构。
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公开(公告)号：CN117252706A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311356382.7
申请日：2023-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种金融机构投融资碳效估计方法与系统，包括：数据采集模块用于采集属于发电行业的企业的用电用能数据、财务数据、政务数据；参数模块用于设置计算碳排放量所需的排放因子，并存储按照行业或区域划分的平均碳效值，以及各类估计参数；计算模块用于根据企业用电用能数据和排放因子计算碳排放量后，根据碳排放量、财务数据以及政务数据对企业碳排放预测模型进行估计得到查询企业组合的碳效估计值；分析模块用于可视化展示碳效估计值，并提供对投融资业务产生的降碳效果的分析与评估，有助于解决发电行业识别出降低碳排放的关键环节的技术问题，并根据分析与评估结果提供指导金融机构调整绿色业务头寸和管理气候风险的优化建议。
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公开(公告)号：CN117058493B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311326470.2
申请日：2023-10-13
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种图像识别的安全防御方法、装置和计算机设备。所述方法包括：在原图像识别模型的原始样本集中加入与原图像识别模型的梯度相反的噪音，得到模型训练集；随机抽取预设数量的模型训练集中的图像数据，分别输入到各个子专家网络模型中，得到数据特征；计算此组图像数据的准确率交叉熵损失函数、差异性损失函数和焦点稳定性损失函数；基于此组图像数据的准确率交叉熵损失函数、差异性损失函数和焦点稳定性损失函数，利用梯度下降法对多专家网络模型的参数进行更新；当多专家网络模型收敛时，得到用于图像识别的完备多专家网络模型。采用本方法能够解决现有技术中存在人工智能模型对于黑客攻击的防御效果差问题。
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