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公开(公告)号：CN112784065B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110138232.3
申请日：2021-02-01
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/194 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G16H10/60 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于多阶邻域注意力网络的无监督知识图谱融合方法及装置，属于知识图谱技术领域。获取待融合两个图谱的数据；计算每个实体的初始特征向量；用余弦相似度算法计算相似度矩阵；找出两个图谱对齐实体对添入对齐实体对集合；计算实体的邻域拓扑结构特征张量；判断实体是否存在综合特征向量，若否，则生成实体的综合特征向量，若是，则对实体的综合特征向量进行更新；利用对齐实体对集合调整实体的综合特征向量；计算综合相似度矩阵；找出新的对齐实体对添入对齐实体对集合；迭代计算，达到迭代停止条件时得到最终对齐实体对集合；融合两个医疗知识图谱。不用人工标注，能捕获语义特征，克服不同语言和知识存储结构图谱对融合的影响。
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公开(公告)号：CN110096987B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910333068.4
申请日：2019-04-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于双路3DCNN模型的哑语动作识别方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明步骤如下：步骤1：采集视频数据集；步骤2：对视频数据集进行预处理；步骤3：建立提取手势局部信息的3D卷积神经网络模型，输出手部的特征向量的集合；步骤4：建立提取整体全局信息的3D卷积神经网络模型，提取整体全局特征向量的集合；步骤5：建立双路的3D卷积神经网络模型，得出具有局部手势信息和全局整体信息的特征图谱；步骤6：得到词嵌入特征向量，将特征图谱和特征向量输入生成哑语句子的长短期记忆网络，经过迭代训练得到与哑语动作相对应的连贯句子。本方法能正确捕捉到人体的手势和肢体信息得到连贯的句子，客服了只能识别单一词汇的问题。
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公开(公告)号：CN114154005A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111403073.1
申请日：2021-11-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06F16/532 , G06F16/35 , G06F16/33
Abstract: 本发明提供一种基于图文网络关系的自更新图文检索方法，涉及数据库技术领域。本发明采用两阶段检索模式，将文本划归主题，图片进行分类，并在每个主题和分类内部根据相关度构建网络关系。在每个分类中构建图网络关系，当两个图片的相似度大于某一阈值β时，定义两个图片之间的连接。文本数据库则是将文本划分主题，在每个主题中构建文本网络关系。当两段文本的相似度大于某一阈值β时，定义两个文本之间的连接，在检索完成后，邀请用户对检索结果进行评分，并将评分反馈给系统，作为检索改进的指标，实现检索的优化。同时，将检索内容加入相应的数据库主题或类别中，实现数据库的自我扩充。
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公开(公告)号：CN114139710A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111469954.3
申请日：2021-12-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于复杂网络的工业大数据的社团划分及向量表征方法，方法首先初始化工业制造大数据的知识图谱，然后计算新节点与初始化知识图谱中的任意节点的链接概率，最后选择链接概率最大的前s个节点作为目标节点与新节点建立链，从而完成对新节点的社团划分。此外，采用上述社团划分方法进行工业大数据的向量表征，首先找出工业制造大数据的知识图谱社团网络中所有社团的簇首节点，并计算任意节点到其所在的社团中簇首节点的路径长度，然后对簇首节点进行向量表征，最后聚合簇首节点的向量表征和任意节点的向量表征，生成聚合后的任意节点的向量表征。本发明有效的解决了工业大数据知识图谱顶层应用的可扩展性和实时性差的问题。
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公开(公告)号：CN109194646B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201810999966.9
申请日：2018-08-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的安全认证数据存取方法，涉及区块链技术领域。本发明为用户提供API编程接口，用户通过API接口提交请求，通过判断请求的类型执行不同的操作，涉及修改数据的操作会生成存储证明，经过双重认证后方可修改数据，并实时同步数据到全网各个节点；涉及查询操作会分发用户请求到各节点，查询分片中的数据，经过认证后最终返回数据给用户。本发明提供的是一种基于区块链的安全认证数据存取方法，能够提高数据的存取效率，解决当前区块链底层数据库的低效率、低吞吐量问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112818366A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110136777.0
申请日：2021-02-01
Applicant: 东北大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于ntru全同态加密的图像特征检测方法，属于图像特征检测技术领域。包括：用户用ntru对图像、高斯核函数的参数进行加密后上传给云服务提供商；云服务提供商利用加密数据在密文空间构造高斯差分金字塔；云服务提供商在高斯差分金字塔中确定图像特征点位置；云服务提供商为每个图像特征点赋予主方向；云服务提供商将图像特征点用向量表示出来；云服务提供商对图像特征点进行匹配；云服务提供商将用户所需的特征点信息和匹配结果传给用户，用户用私钥解密。特征检测过程在密文空间进行，不需要用户和云服务提供商多次通信，通信开销很小且能够消除边缘效应；ntru全同态加密的密文和密钥尺寸较小，运算效率高。
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公开(公告)号：CN112784065A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110138232.3
申请日：2021-02-01
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/194 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G16H10/60 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于多阶邻域注意力网络的无监督知识图谱融合方法及装置，属于知识图谱技术领域。获取待融合两个图谱的数据；计算每个实体的初始特征向量；用余弦相似度算法计算相似度矩阵；找出两个图谱对齐实体对添入对齐实体对集合；计算实体的邻域拓扑结构特征张量；判断实体是否存在综合特征向量，若否，则生成实体的综合特征向量，若是，则对实体的综合特征向量进行更新；利用对齐实体对集合调整实体的综合特征向量；计算综合相似度矩阵；找出新的对齐实体对添入对齐实体对集合；迭代计算，达到迭代停止条件时得到最终对齐实体对集合；融合两个医疗知识图谱。不用人工标注，能捕获语义特征，克服不同语言和知识存储结构图谱对融合的影响。
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公开(公告)号：CN112435103A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011507787.2
申请日：2020-12-18
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F16/9536
Abstract: 本发明提供一种事后多样性解释的智能推荐方法及系统，根据用户历史交易记录收集包含商品解释说明信息的样本数据，构建样本集，并对样本集中的每条样本数据进行预处理，然后将无可解释的推荐模型作为黑盒模型，将n种可解释算法作为黑盒模型的基线模型，利用预处理后的样本数据对模型进行训练，根据生成的KL散度值筛选出最优匹配基线模型，本发明给出了一种精确度与可解释性同时兼顾的推荐方法，为没有可解释的算法提供了高精度的事后可解释，同时赋予推荐结果多样的解释，提高了用户对推荐算法的忠诚度与满意度。
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公开(公告)号：CN112346950A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011400842.8
申请日：2020-12-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于查询日志分析的数据库索引性能估计系统与方法，涉及数据库技术领域。本系统包括日志收集模块，日志分析模块，数据库信息采集模块，索引性能计算模型，数据库定期监控模块；通过一个索引性能估计方法来监控数据库生成的查询日志，然后对查询日志进行解析，然后用其中的查询日志分析处理模块对其进行分析，同时和数据库管理系统进行整合，持续监控数据库，实现对索引的性能持续估计。
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公开(公告)号：CN110798634A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911186190.X
申请日：2019-11-28
Applicant: 东北大学
IPC: H04N5/272
Abstract: 本发明公开了一种图像自适应合成方法、装置及计算机可读存储介质，属于图像处理技术领域。该图像自适应合成方法包括以下步骤：先确定前景和背景的相机参数；接着，分别获取前景和背景中对应合成轨迹的任一匹配点，并确定两个匹配点的在相机坐标系下的坐标以及在像素坐标系下的坐标；然后，判断两个匹配点在相机坐标系下的深度大小，并对前景或背景进行仿射变换处理后，再通过OpenCV进行图像合成，即可得到合成图像。本发明通过先对前景或背景进行仿射变换处理，然后再通过OpenCV进行图像合成，可以在对应的前景相机与背景相机位置及参数不同的情况下，实现拍摄过程中无需手动调节控制参数以及可以实时地输出合成图像的目的。
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