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公开(公告)号：CN119443104A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411565905.3
申请日：2024-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于MMoE多任务的中文医学命名实体识别的方法，具体来说文本输入BERT模型得到序列特征以及整体语义特征；后续根据实体类别数确定任务个数并设置多个专家；最后将特征输入MMoE‑NER模块，得到各任务概率输出矩阵。本发明的模型优点在于提出了一种不依赖于单一模型的多个专家模型，从而显著减轻单一模型监督带来的问题，并利用ResNet‑CNN卷积神经网络来解决实体边界信息模糊的问题，后续对实体采取负采样的训练学习方式来缓解数据集漏标所带来的问题，最终提高模型对实体的识别效果。
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公开(公告)号：CN118113888A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311663327.2
申请日：2023-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/432 , G06F16/483 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06F18/2451 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于多信道融合的跨模态细粒度检索方法。一方面该方法使用分支网络提取四个模态的深度特征信息。这种方式可以极大的提取专属于每个模态的特征，将每个模态的特征信息进行充分利用。另一方面，提取到每个模态的深度特征信息后，将其分为四个信道然后进行重组，使得重组后的每一组信息都包含四个模态的深度特征信息，这样在模型学习时其不仅能学习到本模态的信息，同时也提前学习了其他模态带来的信息，极大地增强了各个模态间的信息交互能力，从而增强模型的分类能力，为后续的检索任务提供了更加准确的分类结果，进一步提高模型的跨模态检索能力。使该技术可以应用到搜索引擎或公安系统中，有效提高检索准确率和犯罪侦查效率。
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公开(公告)号：CN117556133A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311478469.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/901 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/20 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的神经时间门时序增强会话推荐方法。本模型主要流程：将用户的历史会话点击序列作为输入，构建会话图和时间会话；通过图神经网络和循环神经网络分别学习项目和时间特征，拼接成项目向量表示；所有项目向量输入注意力网络，分别提取出用户的长期偏好和短期偏好；通过神经时间门融合长短期偏好，生成最终的偏好嵌入；融合项目嵌入与最终的偏好嵌入，输入到归一化指数函数以对候选项目进行最终的评分预测。本发明主要提出了一种基于时态会话的充分挖掘时序信息的方法，解决了在图编码过程中丢失原序列时序的问题，减少用户无意点击项目的影响，使模型能挖掘到更精准的用户偏好，提高推荐系统的关键性能。
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公开(公告)号：CN117445937A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311697348.6
申请日：2023-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60W50/00 , B60W30/095 , B60W30/09 , G06N3/091 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及无人驾驶技术领域，具体涉及一种无人驾驶车辆车机视觉深度学习系统，所述视觉深度学习系统包括有：数据采集模块、深度学习模块、紧急情况预测模块与数据云端，深度学习模块、紧急情况预测模块与数据云端之间通过互联网进行连接；系统工作步骤包括：S1、数据采集模块对车辆周围数据进行采集，将数据传递至深度学习模块内部；S2、深度学习模块对数据进行处理预测评估。本发明通过设置深度学习模块来预测到障碍物的情况，进行及时的避让，降低检测失误的情况，并且通过设置的紧急情况预测模块来对车辆行驶过程中紧急出现的突发状况进行预测评估，在车辆行驶过程中，及时的应对处理突发状况，带来更好的使用前景。
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公开(公告)号：CN117394977A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311322895.6
申请日：2023-10-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及匿名身份认证和区块链技术领域，具体涉及一种基于区块链的匿名身份数据存储方法和系统。首先提出了一种基于区块链的匿名身份数据存储系统，包括索引缓存模块、真实身份存储模块和匿名身份存储模块。随后提出了一种基于区块链的匿名身份数据存储方法，采用去中心化的身份数据存储方法，减少了对中心化机构的依赖。本发明降低了数据泄露、篡改或伪造的风险，提供了更高的安全性和隐私保护能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117078313A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310619272.9
申请日：2023-09-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0242 , G06Q30/0241 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及深度学习、AIGC、并行结构CTR预估、域矩阵因子分解机技术，并公开了一种使用深度学习预估AIGC生成广告点击通过率的方法。以DeepFM模型为基础，利用FmFM与EDNN并行连接得到新的CTR预估模型。在新的模型架构中，数据输入层对数据集中的数据进行预处理，然后划分为训练集、验证集和测试集；将数据输入层处理后的数据输入到特征嵌入层，得到特征嵌入向量；将特征嵌入向量分别输入到FmFM和EDNN当中，别进行特征的低阶交互和高阶交互；在预测层中，将FmFM与EDNN的输出进行结合，从而得到用户点击目标物品的预测概率。本发明适用于广告点击通过率预测、用户行为预测、用户兴趣预测等二分类预测问题领域。
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公开(公告)号：CN116760619A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310835485.5
申请日：2023-07-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097 , H04L9/00 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及去中心化身份管理等区块链应用领域的技术，具体涉及一种车联网中基于云端存储区块链的车辆隐私保护方法，包括车辆向云端网络进行注册，注册成功后云端网络为车辆生成永久身份和临时身份；车辆A需要向其他车辆进行交互时，车辆A将自身的临时身份发送给云端并向其申请一个可验证声明；云端创建可验证声明并反馈给车辆A，可验证声明中包括临时身份Track ID的有效期；车辆A收到可验证声明后，若需要请求与车辆B交互，则将可验证声明和交互请求发送到车辆B；车辆B通过云端系统的公钥验证可验证声明的有效性，若通过验证，则接受车辆B的交互请求，否则拒绝；本发明可以有效保障车辆的身份安全。
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公开(公告)号：CN115909790A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211382439.6
申请日：2022-11-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/14 , H04W4/40 , H04W4/44 , H04W12/06
Abstract: 本发明涉及自动驾驶、车路协同、智能交通系统技术领域，特别涉及一种增强型自主代客泊车停车场外区域的行车系统及其应用方法，所述系统包括客户端、E‑AVP云端、路测单元以及5G‑V2X车端；客户端通过5G与E‑AVP云端相互通信；E‑AVP云端通过5G与客户端、路测单元以及5G‑V2X车端相互通信；路测单元与5G‑V2X车端通过V2X通信相互通信；5G‑V2X车端，通过CAN总线实现车辆间交互本发明实现E‑AVP管理系统与用户终端、车载终端的交互，以解决现存用户停车难、寻车难的问题，以达到实现远程代客泊车的无人监管，提高用户泊车体验的目的。
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公开(公告)号：CN112257442B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202011033636.8
申请日：2020-09-27
IPC: G06F40/295 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于扩充语料库神经网络的政策文件信息提取方法，包括：构建政策文件语料库；基于构建的政策文件语料库进行模型训练以生成政策文件信息提取模型；利用政策文件信息提取模型对目标政策文件进行提取。本发明的方法能够在政策文件含有大量特定的表达方式、用词措辞和专业性词汇等情况下，有效的识别实体，更精准的提取文件信息。
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公开(公告)号：CN114699078A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210227246.7
申请日：2022-03-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于脑机接口领域，具体涉及一种基于少量通道EEG的情绪识别方法及系统，包括获取用户头皮4个通道的脑电信号，对脑电信号进行预处理；将预处理后的脑电信号转换为基础信号，对基础信号进行分解和重构，得到一系列分量信号；将平滑后的特征输入训练好的分类模型检测用户情绪；本发明使用更少通道的脑电信号来检测用户情绪，用户只需要根据实际的场景进行情绪调动，PC会对采集用户的大脑皮层脑电信号进行分析，通过预处理和特征提取，将最终的特征输入分类器里面进行分类，就可以反映出当时用户的情绪类别。
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