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公开(公告)号：CN110689038A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910759050.0
申请日：2019-06-25
Applicant: 深圳市腾讯计算机系统有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开涉及人工智能领域中基于神经网络的计算机视觉技术。具体地，提供了一种神经网络模型的训练方法、装置和医学图像处理系统。训练方法包括：利用第一训练样本集执行初始训练，获得初始神经网络模型；利用初始神经网络模型对第二训练样本集执行预测，获得第二训练样本集中每个的预测结果；基于预测结果，从第二训练样本集确定多个优选样本；接收对于多个优选样本的标注结果，将标注后的多个优选样本加入第一训练样本集，获得扩展的第一训练样本集；利用扩展的第一训练样本集执行更新训练，以获得更新的神经网络模型；在满足训练结束条件时，结束训练；在不满足训练结束条件时，重复预测、优选样本确定、样本扩展以及更新训练步骤。
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公开(公告)号：CN110389819A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910546605.3
申请日：2019-06-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种计算密集型批处理任务的调度方法，属于分布式计算任务调度领域，本发明主要针对遗传算法在任务调度中具有多点寻优能力但易收敛而模拟退火算法在任务调度中局部搜索能力极强却不具备并行性的问题提出了一种基于混合改进遗传模拟退火算法的计算密集型批处理任务调度策略，它首先对遗传算法的初始化方法、选择算子、交叉算子、交叉概率、变异概率和算法的终止条件做出一定的改进，然后将改进遗传算法产生的多个解作为模拟退火算法的输入，同时对多个解进行模拟退火并将结果中最优秀的解作为算法的最终解。该策略综合了遗传算法多点寻优和模拟退火算法局部搜索能力强的优势，更能减少任务完成时间，保障系统的负载均衡性。
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公开(公告)号：CN110263584A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910531077.4
申请日：2019-06-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的数据完整性审计方法，包括：客户端向区块链平台发送审计请求；区块链平台在收到来自客户端的审计请求后产生p个不重复的随机数，使用所有p个随机数{s1，s2，…sp}作为索引号，分别获取存储在区块链平台的映射数组中对应位置的块号v，所有块号组成挑战数组，将挑战数组封装在审计挑战请求中，并将审计挑战请求发送到服务端，服务端对来自区块链平台的审计挑战请求进行解析，从而得到挑战数组，对该挑战数组进行遍历，以得到其中每个元素j对应的分块mj和标签σj，根据双线性运算算法对元素j、分块mi、以及标签σi进行运算。本发明是使用区块链平台作为审计第三方，提高了数据完整性审计时的安全性。
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公开(公告)号：CN107358116B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201710511068.X
申请日：2017-06-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多敏感属性数据发布中的隐私保护方法，解决了多敏感属性数据发布中准标识符数据质量较差的问题。其基本思路如下：首先对数据集执行聚类，将准标识符相近的数据集聚集在一个集合，产生若干数据集合；其次，基于敏感属性构建多维桶结构，并将数据记录按照敏感属性取值映射在多维桶结构中；然后基于多维桶进行分组：选取主敏感属性，计算主敏感属性的维容量，选取L(L>＝2)个维容量最大的主敏感属性，从中各选取一条数据记录，判断是否满足多敏感属性L‑多样性，如果不满足按维容量从大到小依次遍历每个桶，直到满足多敏感属性L多样性。重复上述过程，直到桶中数据不再满足多敏感属性L‑多样性。最后，对所有分组匿名化处理。
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公开(公告)号：CN106331001B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201510348615.8
申请日：2015-06-23
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种适合移动设备访问的云存储系统，包括：云存储系统分成两层：移动节点组层‑存储节点层；移动节点组提供高速缓存层的功能，使用完全副本的方式，保证数据可靠性的同时为移动设备提供高性能的数据存储服务，采用一种曲线拟合热度值的动态副本管理算法管理移动节点组中的副本，移动设备向最近的移动节点组发出数据访问请求，组长选择组内一个空闲移动节点，根据移动客户端访问请求类型进行数据服务，如果移动客户端需要访问的数据不在离其最近的节点组中，则移动节点代替移动设备访问存储节点。本发明的方法能降低移动客户端处理数据的压力，减少移动客户端功耗的同时提高其访问速度，并且减少了系统中的冗余数据，节省了存储空间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109886282A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910143267.9
申请日：2019-02-26
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本申请涉及一种对象检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，该方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入至目标对象检测模型中，得到待检测图像对应的预测图；根据预测图获取待检测图像的各个像素点属于目标检测对象的关系度，根据关系度进行轮廓提取得到目标检测对象显著区域；根据目标检测对象显著区域从预测图中确定多个不同尺度的显著区域子图；将各个显著区域子图输入至目标对象分类模型中的各个特征提取子网络中，根据各个特征提取子网络的特征提取结果得到待检测图像中的目标检测对象预测区域。本申请提供的方案能够提高待检测图像中目标对象所在区域的准确度。
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公开(公告)号：CN107493268B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201710623267.X
申请日：2017-07-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于前位置矢量的位置数据保护方法，由于位置数据的高维度、时空相关性、以及背景知识丰富等特点，使得位置数据的隐私保护面临着与传统隐私保护不同的挑战，针对位置数据隐私保护，本发明运用了差分隐私保护的方法，从矢量出发，向距离和角度两个维度分别添加随机噪声，实现ε‑差分隐私保护。经差分隐私保护处理后发布的位置数据，既保护了用户的个人隐私，又保证位置数据的可用性。
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公开(公告)号：CN106203284B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201610506606.1
申请日：2016-06-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和条件随机场模型的人脸检测方法，其能够提高网络输出层确定的人脸框的精度。本发明首先对卷积神经网络进行训练，得到判定人脸和非人脸的分类器，对输入图像进行滑动窗口人脸检测，得到包含人脸的窗口；然后标注同一张人脸对应的所有检测窗口，窗口对应的置信分作为条件随机场CRF的随机变量，通过CRF模型计算窗口之间的关联关系，根据关联关系的紧密程度对窗口进行取舍；最后根据面积重叠的大小和横向距离、纵向距离重叠的大小分别对同尺度和不同尺度的窗口进行合并，得到最终的人脸框。
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公开(公告)号：CN107391034B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201710555589.5
申请日：2017-07-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于局部性优化的重复数据检测方法，属于计算机存储技术领域，解决现有重复数据检测方法中检测效率低下的问题，以适应因存储数据规模扩大，而导致重复数据检测效率降低的现状。本发明包括布隆过滤器检测、哈希桶写缓存检测、哈希桶读缓存检测、哈希桶地址表检测步骤。本发明主要针对局部性较强的数据集类型，通过挖掘数据集中的局部性，提高数据预取的效率，降低磁盘访问开销，提升数据去重的吞吐率。对于数据集中可能的重复数据，本发明首先利用布隆过滤器对数据块的重复性进行预判，接下来根据不同的条件分别对缓存区的热区及冷区及磁盘进行三级重复数据的检测，充分利用重复数据中的局部性，提升重复数据的检测效能。
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公开(公告)号：CN109241774A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811090763.4
申请日：2018-09-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种差分隐私空间分解方法，包括：获取d维点数据集，根据该d维点数据集生成用于构建β树的完整域Ω、以及该完整域Ω中的点计数cnt，并从包括拉普拉斯噪声的文件中读取所有拉普拉斯噪声数据，利用得到的完整域Ω、以及该完整域Ω中的点计数cnt创建d维点数据集的β树，在创建好的β树的每个叶子节点的点计数中增加拉普拉斯噪声数据中的任意一个乘以噪声系数后得到的乘积，其中对于不同的叶子节点而言，选择使用不同的拉普拉斯噪声数据。本发明能够解决现有基于普拉斯分布的差分隐私空间分解方法存在的中间节点的隐私容易暴露、区域分解不精确导致噪声代价高、以及难以准确确定空间分解隐私树的深度的技术问题。
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